Determine as caraterísticas de um conjunto de dados, analisando-o e interpretando o pré-processamento necessário a realizar" 

Este Curso tem como objetivo gerar conhecimentos especializados sobre as ferramentas utilizadas em Data Science para extrair e analisar a informação de uma empresa. Este trabalho é indispensável para o desenvolvimento profissional dos engenheiros informáticos que desejem fornecer soluções realistas para os problemas quotidianos no seu ambiente de trabalho.

Da mesma forma, ao completar o Curso, os alunos serão capazes de desenvolver o pensamento crítico em relação às estratégias aplicadas, sendo capazes de discernir em cada caso a solução mais adequada e explicar de forma fundamentada os resultados obtidos nas diferentes métricas.

Todo o Curso é composto por uma série de casos práticos que apoiarão a aprendizagem dos alunos que procuram progredir nas suas carreiras e desafiar-se a si próprios para alcançar a excelência.

Transforme dados em informação, acrescentando valor e permitindo a geração de novos conhecimentos" 

Este Curso de Ferramentas de Data Science conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são: 

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em engenharia centrada no ciclo integrado de dados
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático do livro fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Os exercícios práticos em que o processo de autoavaliação pode ser utilizado para melhorar a aprendizagem
• A sua ênfase especial em metodologias inovadoras
• As lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

Crie hipóteses que permitam resolver casos práticos, validando-as através de métricas de forma crítica e fundamentada"

O corpo docente do Curso inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.

Os seus conteúdos multimédia, desenvolvidos com a mais recente tecnologia educativa, permitirão ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma capacitação imersiva programada para praticar em situações reais.

A estrutura desta capacitação centra-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, na qual o profissional deve tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgem durante o Curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeos interativos feitos por especialistas reconhecidos com vasta experiência em Ferramentas da Data Science.

Desenvolva competências para converter dados em informação da qual se possa extrair conhecimento"

Analise as técnicas mais adequadas para cada conjunto, analisando os resultados obtidos"

O conteúdo deste Curso oferece uma perspetiva teórica sobre as técnicas mais avançadas que têm servido de base à análise, visualização e extração de dados importantes das empresas. Isto será possível através da apresentação de uma série de casos práticos que exemplificarão os conteúdos do Curso. Desta forma, são cumpridos os objetivos do Curso de capacitar engenheiros profissionais, íntegros e de grande prestígio.

Avalie analiticamente os resultados, compreendendo o impacto da estratégia escolhida nas diferentes métricas”

Módulo 1. Ferramentas de ciência de dados

1.1. Ciência de dados

1.1.1. A ciência de dados
1.1.2. Ferramentas avançadas para o cientista de dados  

1.2. Dados, informação e conhecimento

1.2.1. Dados, informação e conhecimento 
1.2.2. Tipos de dados
1.2.3. Fontes de dados

1.3. Dos dados à informação 

1.3.1. Análise de Dados
1.3.2. Tipos de análise
1.3.3. Extração de informação de um Dataset 

1.4. Extração de informação através da visualização

1.4.1. A visualização como ferramenta de análise
1.4.2. Métodos de visualização 
1.4.3. Visualização de um conjunto de dados

1.5. Qualidade dos dados

1.5.1. Dados de qualidade
1.5.2. Limpeza de dados 
1.5.3. Pré-processamento básico de dados

1.6. Dataset

1.6.1. Enriquecimento do Dataset
1.6.2. A maldição da dimensionalidade
1.6.3. Modificação do nosso conjunto de dados

1.7. Desequilíbrio 

1.7.1. Desequilíbrio de classes
1.7.2. Técnicas de mitigação do desiquilíbrio
1.7.3. Equilíbrio de um Dataset

1.8. Modelos sem supervisão 

1.8.1. Modelo não supervisionado
1.8.2. Métodos
1.8.3. Classificação com modelos não supervisionados

1.9. Modelos supervisionados

1.9.1. Modelo supervisionado
1.9.2. Métodos
1.9.3. Classificação com modelos supervisionados

1.10. Ferramentas e melhores práticas

1.10.1. Boas práticas para um cientista de dados
1.10.2. O melhor modelo 
1.10.3. Ferramentas úteis

Com este Curso, poderá desenvolver uma série de competências indispensáveis aos engenheiros industriais especializados neste setor"