Análise de Dados: Aplicações no Setor da Bioenergia

Curso In Company realizado para profissionais indicados pela equipe da Universidade Corporativa RAÍZEN, carga horária de 40 horas.

O portador deste badge completou os objetivos educacionais do curso, obtendo conceitos de estatística e análise dados, conhecimentos em programação básica e intermediária em R, estruturação e visualização de dados, além de fundamentos para a organização de bancos de dados relacionais. Também adquiriu acesso e consulta as principais bases de dados sobre bioenergia, modelagem e ferramenta de machine learning aplicadas a bioenergia e interpretação dos modelos computacionais e uso dos resultados para tomada de decisão.

Conteúdo Programático
Módulo I
Modelagem e Análise de Decisão
1. Fundamentos e conceitos sobre modelagem e tomada de decisão.
2. Técnicas e instrumentos de apoio à decisão.
3. Complexidade e características do setor da bioenergia

Módulo II
Revisão Estatística e Introdução ao R
7. Medidas de tendência central, dispersão e distribuição de probabilidade.
8. Bases de dados para o setor de bioenergia.
9. Ambiente R (comandos básicos, input de dados e principais pacotes utilizados ao longo do curso).

Módulo III
Estatística descritiva, visualização e análise de dados com R
13. Técnicas de visualização de dados (gráficos, tabelas, histogramas, boxplot e diagramas de dispersão).
14. Estatística descritiva e avaliação dos indicadores de certificação energético-ambiental da Política Nacional de Biocombustíveis (RenovaBio).

Módulo IV
Análise de Cluster e Classificação
15. Métodos de agrupamento hierárquicos.
16. Métodos de agrupamentos não hierárquicos.
17. Aplicação utilizando o banco de demonstrativos financeiros das empresas produtoras de açúcar e etanol

Módulo V
Aprendizagem Supervisionada
18. Conceitos e objetivos da aprendizagem supervisionada.
19. Algoritmos e métodos de aprendizagem supervisionada.
20. Máquina de Vetor de Suporte e Random Forest.
21. Aplicações utilizando banco de dados associados à bioenergia.

MóduloVI
Redes Neurais Artificiais
22. Fundamentos e definições sobre redes neurais.
23. Algoritmos de aprendizagem.
24. Aplicações ao setor de combustíveis no Brasil.

O que é necessário para conquistar este badge

Obter frequência mínima de 75% (setenta e cinco por cento) da carga horária do curso.

Quem já tem este badge