Formador
José Amorim, Data Scientist


Objetivos
Proporcionar uma compreensão sólida dos princípios fundamentais da Ciência de Dados, capacitando os formandos a realizar análise exploratória de dados, aplicar técnicas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada, e executar processos de pré-processamento e modelação de dados com recurso a algoritmos estatísticos e de machine learning.


Modo de funcionamento
Online, via Zoom


Datas de realização
3, 10, 24 e 31 de maio, 7  14, 21 e 28 de junho
9h às 11h


Duração
16h

Nº mínimo de participantes
 12

Requisitos de Admissão
Os candidatos necessitam de ter conhecimentos de programação Python. A formação superior na área da informática é, também, um fator preferencial. 


Conteúdos Programáticos

• Introdução à Ciência de Dados
  • Processo de Knowledge Discovery and Data Mining
  • Oportunidades de Emprego
  • Aplicações
• Análise Exploratória de Dados – Data Profiling
• Aprendizagem Supervisionada
  • Classificação e Regressão
  • Regressão Linear e Logística
  • Underfitting e Overfitting
  • Métricas de Avaliação de Performance
• Pré-Processamento de Dados
  • Transformação de Dados: Normalization, Standardization, One-Hot Encoding, etc.
  • Feature Engineering
  • Feature Selection
  • Imbalanced Data
  • Missing Data
• Algoritmos de Classificação e Regressão
  • K-Nearest Neighbors
  • Decision Trees e Random Forests
  • Gradient Boosting
  • Neural Networks
• Aprendizagem Não-Supervisionada
  • Algoritmos de Clustering: K-Means
  • Métricas de Avaliação de Performance

Formalização da inscrição
Poderá formalizar a sua inscrição através do formulário disponível aqui: https://forms.gle/LerSFfDFZCSZD1y79 

Preço
170.00€