Curso Data Science & Business Analytics Porto – Mar22 – EDIT. – Disruptive Digital Education

Data Science & Business Analytics

Porto
216 Horas
€ 312.5 x 8
Sem juros. Pronto pagamento: 5% de desconto
Seg, Qua e Sex, 19h-23h
Sexta-feira quando aplicável
Pós-Laboral
09 Mar 2022'22 - 05 Ago 2022'22
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SOBRE O CURSO

O curso de Data Science & Business Analytics dá-te o conhecimento para a recolha, tratamento e análise de dados, potenciando a sua aplicação e utilização estratégica na gestão de negócio.

O programa do curso é composto por aulas teóricas e práticas, que incluem o desenvolvimento de projectos, workshops temáticos e a presença e contributo de vários profissionais convidados que vão partilhar as suas experiências e desafios.

Visão geral

Como aplicar a análise de dados na gestão de negócio.

Objetivos

Preparar profissionais para a realização de análises visuais e estatísticas de informação e dados, implementação de modelos e algoritmos. Criação de múltiplas formas de visualização de dados e produção de relatórios de todas as nuances da análise. Identificação e resolução de desafios de big data e aplicação de processos de resolução de problemas, modelação e validação.

Admissão

Requer a marcação de uma Sessão de Orientação Pedagógica e Profissional com a nossa equipa.

Dirigido a

Profissionais das áreas de Engenharia, Contabilidade, Economia, Matemática Aplicada ou similares, gestores e profissionais de Marketing Digital, com perfil analítico.

Requisitos

Idade mínima de 18 anos. Formação nas áreas de Engenharia, Economia, Contabilidade, Marketing, Gestão e Matemática Aplicada e/ou experiência profissional em domínio analítico.

Curso certificado pela DGERT

A certificação é entregue aos alunos em formato digital. Inclui a carga horária, modular e total, nota final do curso, certificação DGERT, carimbo e assinatura da coordenação pedagógica ou administração da escola.

Programa

No curso de Data Science & Business Analytics vamos dar-te o conhecimento necessário para a análise e tratamento de dados, um ponto fundamental para as estratégias de negócio e tomadas de decisão das organizações.

Data Science & Business Analytics

1. Data Science Fundamentals

  • Data Science Definition / Applications
  • Data Mining main branches/techniques
  • Python Fundamentals – Key concepts
  • Data Understanding
  • Data loading and cleansing, Plotting, Feature extraction

2. Databases Fundamental

  • Database concept
  • Datawarehouse concept
  • Relational and non-relational
  • Major providers
  • Architecture, Models, Definition
  • Types of Data Models
  • Fact and Dimension tables, Keys
  • Star and Snowflake Schema
  • SQL Fundamentals, Key concepts

3. Big Data Technologies

  • Big Data Ecossystem
  • Introduction to Big Data
  • Defining a Big Data Cluster
  • Distributed Query SQL Query Engine
  • Distributed Data Processing
  • Distributed Processing with Spark
  • Data Pipelines
  • Data Integration tools
  • Workflow concepts
  • Building a Data Pipeline

4. Business Analytics

  • Descriptive, Predictive and Perscriptive analytics
  • Analytics as a competitive advantage: success stories
  • Analytical techniques besides Machine Learning:
    • Linear programming
    • Heuristics-based optimization
    • Experimental design
    • Text mining

5. Analyzing & Visualizing Data

  • Introduction to Information Visualisation
  • Introduction to Tableau
  • The role of visualization in Data Science
  • Interactive dashboards in Tableau

6. Exploratory Data Analysis

  • Types of data
  • Descriptive Statistics
  • Techniques and tools
  • Visualization

7. Quantitative & Statistical Analysis and Modeling

  • Quantitative Data Definition
  • Types of Quantitative Data
  • Collection Methods
  • Analysis Methods
  • Steps to conduct Quantitative Data Analysis
  • Quantitative Data Examples
  • Advantages & Disadvantages of Quantitative Data
  • Differences between Quantitative and Qualitative Data

8. Machine Learning Models

  • Linear Algebra review
  • Probability Theory review
  • Supervised Learning
  • Unsupervised Learning
  • Machine Learning system design
  • Machine Learning applications

9. Advanced Machine Learning Models (Deep Learning)

  • Deep Neural Networks
  • Deep Convolutional Neural Networks
  • Practical Deep Learning
  • Sequence Models

10. Applied Practice

  • Identify a problem
  • Obtain the data
  • Understand the data
  • Prepare, clean, and format the data
  • Analyze the data
  • Create visualizations or a dashboard to display insights both numerically and graphically
  • Present high level insights and the resulting actions to key stakeholders

Tutores e Equipa pedagógica

Conhece a equipa

Cada tutor do curso está disponível para orientar o desenvolvimento das tuas competências e esclarecer as tuas dúvidas. Fica a conhecer os tutores e os elementos da equipa pedagógica que te vão acompanhar.

Fábio Fernandes Fernandes

Product Manager AI

E-goi

Pedro Louro

Analytics Advanced Architect

Capgemini Engineering

Carlos Pereira

Data Science Manager

Metyis

Carla Geraldes

Senior Total Rewards Analyst

Farfetch

Renata Assis

Campus & Pedagogical Manager Porto

Departamento Pedagógico

Eva Pinho

Student Admissions & In-Company Manager

Departamento Pedagógico

Francisca Bessa

Pedagogical Assistant

Departamento Pedagógico

Sérgio Santos

Pedagogical & Front-Desk Assistant

Departamento Pedagógico

ALUMNI

Estudar na EDIT.

Todos os anos, mais de mil alunos escolhem a EDIT. para investir no seu futuro. Conhece alguns dos nossos ex-alunos e fica a saber como é a formação na EDIT.

Perguntas frequentes

Existem pré-requisitos para este curso?

Este curso é certificado?

Que opções de pagamento oferecem?

O curso é lecionado em que língua?

Ajudamos-te a escolher o curso certo

Eva Pinho

Student Admissions Manager

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Curso / Business
Data Science & Business Analytics

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DATAS
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