Módulo
Módulo
Nº Módulo
Designação
Local
Local de formação
Morada
Localidade
Horas
Horas Presenciais
Horas e-learning
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
Objetivos
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.
Avaliação
Com Avaliação
Sem Avaliação
Formadores
Formadores
Apresentação
JORGE LUIS MOUTA RODRIGUES CALDEIRA