Uma revisão completa e abrangente das diferentes ferramentas que o profissional que trabalha com dados deve dominar"

Este Curso de Especialização é uma compilação completa de avanços, novos desenvolvimentos e ferramentas de trabalho que levarão o estudante pelo percurso de formação mais intensivo, para o preparar para o perfil de destaque atual.

Um estudo completo das diferentes técnicas e ferramentas necessárias para trabalhar com dados, com especial incidência na visualização de dados.

Com todas as ferramentas e técnicas mais recentes que poderá utilizar para os visualizar e como utilizá-las corretamente. Com um enfoque na prática que transformará a teoria em competências de forma real. 

Ao longo desta especialização, aprenderá tudo o que é necessário para analisar dados, com o desenvolvimento das diferentes técnicas existentes. Além disso, a TECH mostrar-lhe-á como captar a informação e como armazená-la corretamente em cada caso. 

Sob a orientação dos melhores, com o melhor sistema formação e a segurança e solvência da melhor universidade online do momento. 

Todos os aspetos necessários para as técnicas de visualização de dados, numa qualificação de alta qualidade"

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

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e predominantemente práticos com que está concebido fornecem informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem
• O seu foco especial em metodologias inovadoras
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre temas controversos e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet 

Uma atualização completa que lhe dará as competências de trabalho de um especialista na matéria” 

O corpo docente do Curso de Especialização 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. 

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual, isto é, um ambiente de simulação que proporcionará uma capacitação imersiva, programada para praticar em situações reais. 

A conceção desta especialização foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do Curso de Especialização. Para tal, o profissional terá a ajuda de um sistema inovador de vídeos interativos criado por especialistas de renome com vasta experiência.  

Este Curso de Especialização tem o melhor material didático disponível online ou descarregável, para lhe facilitar a gestão do seu estudo e esforço"

Uma capacitação muito completa, criada com um objetivo de qualidade total centrado em levar os nossos alunos ao mais alto nível de competência"

Os objetivos deste Curso de Especialização foram estabelecidos com base em metas realistas e necessárias para o profissional do setor. Gradualmente, o estudante poderá verificar a sua aprendizagem e o seu progresso no domínio dos conteúdos de modo a que, no final do Curso de Especialização, tenha completado um processo completo de crescimento profissional. 

Objetivos realistas, realizáveis e de alto impacto para a sua capacitação profissional"

Objetivos gerais

• Compreender as fontes de informação e o valor que elas trazem à criação de novos modelos de negócio inovadores 
• Conhecer e utilizar ferramentas estatísticas para resolver problemas no domínio da Big Data 
• Saber como a combinação de todos os dados que circulam através da Internet pode ser combinada para definir novas estratégias aplicáveis a diferentes setores industriais, empresariais, financeiros, etc., em diferentes áreas, tais como energia, saúde, economia ou comunicação 
• Aprender as diferentes técnicas de análise e exploração de dados, técnicas de visualização e interação, todas intimamente ligadas ao papel do Data Scientist  e a sua contribuição para a antecipação e visão para a execução de processos de inovação que permitam uma gestão eficiente da mudança nas organizações 
• Assimilar conceitos, técnicas, metodologias e conhecimentos de linguagens que o ajudarão a aplicá-los em grandes volumes de dados 
• Aprofundar os algoritmos e técnicas de Inteligência Artificial tais como árvoresde decisão, regras de classificação e associação, redes neurais ou Deep Learning 
• Aplicar ferramentas de Data Mining para resolver problemas de aprendizagem, interpretando os resultados obtidos, bem como a capacidade de conceber um sistema inteligente capaz de inferir novos conhecimentos 
• Conhecer as bases de dados, desde as tradicionais até às não estruturadas, ondeserão armazenados dados que requerem outros tipos de tratamento, tais como fluxos de áudio ou vídeo 
• Aprender a importância da computação em nuvem para o processamento de grandes volumes de dados e como toda esta Big Data pode ser ingerida em ferramentas que nos permitem obter e inferir padrões em dados aparentemente desconexos 
• Aprofundar o framework Hadoop e o seu sistema de ficheiros HDFS (Hadoop Distributed File System), fornecendo sistemas e técnicas para o armazenamentoe processamento distribuído de grandes quantidades de dados 
• Saber como aplicar as ferramentas para o processamento paralelo: MapReduce, concebido pela Google em 2004, ou Spark, atualmente sob os auspícios do Apache Software Foundation 
• Compreender como as plataformas de alto desempenho e baixa latência funcionam paraa manipulação em tempo real de fontes de dados que precisam de responderàs exigências de serviço que operam no intervalo de milissegundos 
• Aprenda a utilizar a ferramenta Many Eyes da IBM que lhe permite criar diferentes tiposde visualizações de dados, tais como infografias, mapas, visualizações de contagem de palavras, gráficos de barras, etc.
• Ganhar capacidades em três bibliotecas populares, como Google Charts, plug-ins JQuery para visualizações e Data-Driven Organisations, também conhecida como D3, uma das bibliotecas mais poderosas atualmente no mercado 
• Para aprender em profundidade sobre outro conjunto de ferramentas que são amplamente utilizadas em vários setores tais como Matlab, Tableau, SAS Visual Analytics ou Power BI da Microsoft, onde poderá explicar a história de um dataset através de visualizações

Objetivos específicos

Módulo 1. Técnicas de análise de dados e IA

• Conhecer as diferentes técnicas de análise de dados
  
• Conceber a estratégia conjunta de técnicas estatísticas e de inteligência artificial parao desenvolvimento de sistemas descritivos e preditivos aplicados à realidade de um conjunto de dados
  
• Compreender o funcionamento e as caraterísticas das técnicas comuns de processamento massivo de dados
  
• Identificar técnicas orientadas para a análise estatística, a inteligência artificiale o processamento massivo de dados
  

Módulo 2. Ferramentas de análise de dados

• Conhecer os ambientes mais utilizados pelos Data Scientist
  
• Saber como realizar o tratamento de dados em diferentes formatos a partir de diferentes fontes
  
• Aprender a necessidade de assegurar a veracidade dos dados como fase préviado seu tratamento
  
• Identificar as novas tecnologias como ferramentas pedagógicas na comunicação das diferentes realidades empresariais
  
• Conhecer as últimas tendências na criação de entidades inteligentes baseadas em Deep Learning e em redes neurais
  

Módulo 3. Sistemas de gestão de bases de dados e paralelização de dados

• Conhecer as técnicas de inteligência artificial aplicáveis ao processamento massivo de dados em paralelo num determinado conjunto de dados e de acordo com requisitos previamente definidos
  
• Saber gerir grandes volumes de dados de forma distribuída
  
• Compreender o funcionamento e as caraterísticas das técnicas comuns de processamento massivo de dados
  
• Identificar as ferramentas comerciais de software livre orientadas para a análise estatística, inteligência artificial e processamento massivo de dados
  

Módulo 4. Ferramentas de visualização

• Saber como gerar diagramas a partir de um conjunto de dados que representem visualmente a situação escolhida
  
• Ser capaz de combinar as diferentes técnicas estudadas para a conceção de visualizações originais
  
• Compreender como, a partir de um desenho e de um conjunto de dados anteriores, pode ser realizada uma implementação de visualização que satisfaça os requisitos definidos
  
• Identificar as necessidades de usabilidade e interatividade de um método de visualização de dados e ser capaz de elaborar uma nova versão da visualização que melhore estes aspetos
  
• Conceber um sistema que combine técnicas de captura e armazenamento de dados, bem como análise e visualização de dados, para representar padrões existentes nesse conjunto de dados 

Uma viagem estimulante de crescimento profissional concebida para o manter interessado e motivado ao longo da capacitação"