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Data Science: O pipeline do Big Data

Curso online de Data Science: O pipeline do Big Data

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  • Aprenda os fundamentos de Data Science
  • Conheça as etapas principais do Big Data
  • Colete dados com R e Python
  • Aplique Machine Learning na nuvem

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Público alvo

Iniciantes na área de Data Science

Nível de Dificuldade

Básico

Instrutores

  • Eduardo Maria Terra Morelli

    Morelli trabalha com bancos de dados há muito tempo e, desde 2014, tem se envolvido em Big Projetos envolvendo, bem, Data!

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Conteúdo Detalhado

  1. O pipeline do Big Data

    • Primeiro passo na pipeline Coleta
    • A ingestão dos dados relacionada com os 4Vs
    • Comandos da Coleta
    • A linguagem R
    • Preparando o ambiente: Instalação e configuração do R e RStudio
    • Para saber mais: A linguagem R
    • Mãos na massa: Coletando dados
    • Desafio Opcional: Introdução ao projeto alternativo
  2. Exploração dos dados

    • Introdução Exploração
    • Exploração dos dados com SQL
    • Contando tipos pelo SQL
    • Exploração com Gráficos e Mapas
    • Exploração via gráficos e mapas
    • Mãos na massa: Explorando os dados
    • Desafio Opcional: Exploração do projeto alternativo
    • Conclusão Exploração
  3. Preparação dos dados

    • Introdução à Preparação
    • Limpeza dos dados
    • Missing values
    • Outliers
    • Acréscimo de variáveis
    • Acréscimo ou retirada de variáveis
    • Mãos na massa: Preparação
    • Desafio Opcional: Preparação no projeto alternativo
  4. Armazenamento dos dados

    • Introdução ao Armazenamento
    • Dados no MongoDB
    • Sobre o MongoDB
    • Preparando o ambiente: MongoDB e Robo 3T
    • Mãos na massa: Armazenamento
    • Desafio Opcional: Armazenamento dos dados do projeto alternativo
  5. Modelo Preditivo

    • Introdução á Análise
    • Exportação de Dados
    • Conectar ao MongoDB
    • Conhecendo no AzureML
    • Criação de um experimento no AzureML
    • Filtrando dados no AzureML
    • Melhorando acurácia
    • Mãos na massa: Analisando os dados
    • Mãos na massa: Criando experimento
    • Desafio Opcional: Análise no projeto alternativo
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