Desenvolva as suas competências como engenheiro informático em Ciência dos Dados e Mineração de Dados" 

Neste Cursoserão analisados os fundamentos teóricos que ajudam os engenheiros informáticos a desenvolver conhecimentos avançados sobre as diferentes técnicas de preparação de dados existentes para a sua limpeza, normalização e transformação. Apresentará também as ferramentas necessárias para avaliar diferentes metodologias para detetar erros que podem causar problemas no ambiente de trabalho.

Todo o Cursoé 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.

Tudo isto será tangível graças a um Curso100% online que se adapta às necessidades diárias dos alunos. Apenas será necessário ter um dispositivo com uma ligação à Internet para começar a trabalhar para um perfil profissional completo com projeção internacional. 

Avalie as diferentes metodologias apresentadas e identifique as vantagens e desvantagens” 

Este Cursode Processamento e Transformação em Mineração de Dados conta com o conteúdo educativo mais completo e atualizado do mercado. As suas principais caraterísticas 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
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser levado a cabo 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 

Desenvolva as competências necessárias para a identificação, preparação e transformação de dados” 

O corpo docente do Cursoinclui 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 inovador sistema de vídeos interativos feitos por especialistas reconhecidos com vasta experiência em Processamento e Transformação em Mineração de Dados.

Concretize procedimentos eficazes e eficientes para o tratamento de dados de acordo com o tipo de problema apresentado"

Dê uma reviravolta na sua carreira e comece a desenvolver estratégias de melhoria numa empresa"

Os módulos deste Cursooferecem uma perspetiva teórica e prática para analisar as técnicas mais avançadas de limpeza de dados, transformação, redução da dimensionalidade, seleção de caraterísticas e instâncias. Desta forma, são cumpridos os objetivos do Cursode capacitar engenheiros profissionais, íntegros e de grande prestígio.

Desenvolva um conhecimento avançado sobre as diferentes técnicas de preparação de dados existentes para a limpeza, normalização e transformação de dados” 

Módulo 1. Exploração de dados. Seleção, pré-processamento e transformação

1.1. A Inferência estatística 

1.1.1. Estatística descritiva vs. Inferência estatística 
1.1.2. Procedimentos paramétricos 
1.1.3. Procedimentos não paramétricos 

1.2. Análise exploratória 

1.2.1. Análise descritiva 
1.2.2. Visualização 
1.2.3. Preparação de dados 

1.3. Preparação de dados 

1.3.1. Integração e limpeza de dados 
1.3.2. Normalização de dados 
1.3.3. Transformando atributos 

1.4. Os valores perdidos 

1.4.1. Tratamento de valores perdidos 
1.4.2. Métodos de imputação de máxima verosimilhança 
1.4.3. Imputação de valores perdidos utilizando a aprendizagem automática 

1.5. O ruído dos dados 

1.5.1. Classes de ruído e atributos 
1.5.2. Filtragem de ruído 
1.5.3. O efeito do ruído 

1.6. A maldição da dimensionalidade 

1.6.1. Oversampling 
1.6.2. Undersampling 
1.6.3. Redução de dados multidimensionais 

1.7. De atributos contínuos a discretos 

1.7.1. Dados contínuos versus dados discretos 
1.7.2. Processo de discretização 

1.8. Os dados 

1.8.1. Seleção de dados
1.8.2. Perspetivas e critérios de seleção 
1.8.3. Métodos de seleção

1.9. Seleção de instâncias 

1.9.1. Métodos para a seleção de instâncias 
1.9.2. Seleção de protótipos 
1.9.3. Métodos avançados para a seleção de instâncias 

1.10     Pré-processamento de dados em ambientes Big Data 

1.10.1. Big Data 
1.10.2. Pré-processamento “clássico" versus massivo 
1.10.3. Smart Data  

A conclusão deste Cursopermitirá aos alunos compreender melhor os métodos de seleção de dados"