Preparação Data Driven [AcheInfo - Jornada de Dados]

Este certificado atesta que o(a) profissional concluiu a formação "Preparação Data Driven" da Jornada de Dados I AcheInfo - edição 2023 - com 22 horas dividida em 06 encontros.
Nas aulas da formação "Preparação Data Driven" da Jornada de Dados I AcheInfo - edição 2023 - levamos você para compreender (1) como efetuar consultas e transformações usando SQL, (2) aprender também como realizar análises de dados e exploração de hipóteses (inferências), e ainda (3) treinar modelos ou executar operações lógicas de manipulação e visualização com os dados.

Ainda, na formação, os participantes tiveram acesso aos 5 (cinco) materiais importantes para aprofundamento prático de atividades da academia, sendo eles: (1) FABWORK_Guia de Instalação_Knime: Guia com instruções para instalação da ferramenta Knime, a qual será utilizada em nossa academia; (2) Conceitos básicos sobre ciência de dados e ML: Ebook com os termos básicos e as principais definições associadas aos conhecimentos necessários para o início da compreensão da área de Ciência de Dados; (3) Noções básicas de estatística: Ebook com noções básicas de estatística que ajudam no processo de ciência de dados; (4) Tipos de dados e consultas SQL: Ebook com conceitos introdutórios associados a base de dados e consultas SQL; e, (5) Recomendações de blogs e canais: Conjunto de links e conteúdos sobre ciência de dados.

Tópicos da formação:
1. SQL (6 horas dividida em 02 encontros):
1.1 Bases de Dados e Tipos de Dados
1.2 Governança de Dados
1.3 Consultas SQL
1.3.1 Consultas com condicionais ( aplicando , ORDER BY, DISTINCT, LIKE)
1.3.1.1 Juntando tabelas ( com JOIN)
1.3.1.2 Extraindo informações com agrupamentos e sumarizações (GROUP BY)
1.3.1.3 Comandos de inserção de dados ()
1.3.1.4 Comandos de atualização de dados (UPDATE)
1.3.1.5 Comandos de deleção de dados ()
2. Ferramenta AUTOML (16 horas dividida em 04 encontros):
2.1 Técnicas de tratamento de dados para Data Science
2.2 Gráficos para visualização de dados
2.3 Modelos de Data Science
2.3.1 Análise de Grupos
2.3.2 Modelo de Clusterização: KMeans e suas aplicações.
2.3.3 Classificação de Dados
2.3.3.1 Performance dos modelos de Classificação
2.3.3.2 Modelos de Classificação
2.3.4 Regressão (Estimação)
2.3.4.1 Performance dos modelos de Regressão
2.3.4.2 Modelos de Regressão
2.3.5 Regras de Associação
2.3.6 Detecção de Anomalias
2.4 Estudo de caso (exemplos a serem acordados com a empresa)

Esta formação foi ministrada por Jefferson Barbosa - Head de Educação da FABWORK. Doutorado em Ciência da Computação na área de Riscos, Incertezas e Machine Learning e Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). MBA em Gerenciamento de Projetos pela Fundação Getúlio Vargas. Participou da elaboração dos projetos no Escritório de Projetos Estratégicos (PMO) do Ministério Público do Estado da Paraíba.Pesquisador do GP2 - Grupo de Pesquisa em Gerenciamento de Projetos da UFPE. Diretor de Tecnologia da Informação no Ministério Público do Estado da Paraíba. Também é membro da Sociedade Brasileira de Computação, PMI Internacional e Capítulo PMI de Pernambuco.

O que é necessário para conquistar este badge

A formação tem a carga horária de 22h, sendo necessária presença mínima de 70% para emissão do certificado, assim analisado a partir de formulários compartilhados em todas as 6 (seis) aulas desta formação. É obrigatório também cumprir com os critérios que seguem: (1) ter cumprido a atividade individual, (2) ter participado ativamente das aulas e (3) respondido nota NPS/aula.

Quem já tem este badge