Edição

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Calendarização

Dados Gerais

Curso

Data Início

Data Fim

Preço

€

Horas

Horas presenciais

Horas e-learning

Total Horas Teóricas Dadas

Total Horas Práticas Dadas

Descrição do horário

INSCRIÇÕES ENCERRADAS, ATINGIDO O NÚMERO MÁXIMO DE VAGAS DISPONÍVEIS.

Objetivos Especificos

1. Identificar as competências críticas do Data Scientist.
2. Conhecer as principais ferramentas do Data Scientist.
3. Conhecer técnicas de transformação de dados e visualização da informação de apoio à tomada de decisão.

Objectivos Gerais

Programa

1. Conceitos introdutórios
1.1. Conceitos de Business Intelligence (BI)
1.2. Principais tendências do BI
1.3. Data Science

2. Principais ferramentas do Data Scientist
2.1. Competências críticas do Data Scientist
2.2. Ferramentas de BI: Power BI & Google Data Studio
2.3. Linguagem Python e R
2.4. Machine Learning - Estatística básica
2.5. Exemplos de boas práticas

3. Transformação de dados em conhecimento 
3.1. Conhecer os decisores
3.2. Calculo, análise, interpretação e comunicação da performance
3.3. Predictive analytcs & Prescritive analytics
3.4. Visualização eficaz da informação
3.5. Exemplos de boas práticas

Avaliação

Destinatários

Destinatários
Trabalhadores de carreiras especiais
Trabalhadores da carreira geral de técnico superior
Dirigentes em cargos de direção intermédia
Dirigentes em cargos de direção superior
Trabalhadores da carreira geral de assistente técnico

Pré-Requisitos

Pré-Requisitos
Pertencer à Administração Pública

Enquadramento legal do curso

Plano de Recuperação e Resiliência.
Podem inscrever-se nas formações do INA todos aqueles que exerçam funções públicas independentemente da natureza jurídica do vínculo que possuam com os organismos da Administração Pública (Direta/Indireta/Local/Regional).

Unidades de crédito

Não confere unidades de crédito.

Formadores

Foto	Nome	Apresentação
	JORGE LUIS MOUTA RODRIGUES CALDEIRA

Local

Local de formação

Morada

Localidade

Módulos

	Nº Módulo	Sigla	Módulo
Follow Up Consultar	0		DATA SCIENTIST - TRANSFORMAR DADOS EM CONHECIMENTO (FUNDAMENTOS)

Esclarecimentos / sugestões

Esclarecimento / sugestão

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