Data mining I - Análise descritiva

  • Enquadramento

    A profissão “Data Scientist” foi nomeada pela revista Forbes como sendo a profissão mais sexy do século e as suas características multidisciplinares permitirão uma rápida integração dos formandos na estrutura de gestão das organizações nos mais diversos setores de atividade O curso de Data Mining I – Análise descritiva visa a formação de profissionais com fortes competências analíticas, capazes de recolher, organizar e analisar a informação das organizações, traduzindo-a num recurso estratégico que lhes permita desenvolver vantagens competitivas
  • Objetivos

    Conhecer e aplicar as técnicas fundamentais de análise descritiva

    Objetivos Específicos / Competências de Saída:

    Descrever os princípios e executar uma análise RFM

    Descrever em detalhe o funcionamento do algoritmo k-means e self-organizing map

    Descrever em detalhe o funcionamento do algoritmo self-organizing map

    Produzir uma segmentação, defendendo as opções tomadas e explicando as alternativas

    Descrever o funcionamento do algoritmo apriori e a forma como são geradas as regras de associação

    Saber calcular os principais indicadores de qualidade de regras de associação

  • Destinatários

    Pessoas habilitadas com o 12º ano ou equivalente, interessadas nas áreas da Inteligência Artificial e Gestão de Dados. Pré requisitos de Entrada: 12º ano + noções de Inteligência Artificial + noções de Data Mining - Preparação e Tratamento de Dados
  • Programa

    • 1 Data Mining I - Análise Descritiva
    • 1.1 Basket analysis
    • 1.2 Análise RFM
    • 1.3 Algoritmos de cluster (K-Means)
    • 1.4 Redes neuronais – Mapas auto-organizados (SOM)
    • 1.5 Regras de Associação
  • Tipo de Formação

    Formação de Ativos

  • Percursos Formativos

  • Data

    2020-11-12 - 2020-11-27

  • Local

    Lisboa

  • Horário / Duração

    Pós-Laboral / 21h

  • Inscrição

    70 € (Sócios: 35 €)

    OBS : Desempregados têm desconto igual a sócios SITESE (ver Regime Inscrição em ações de aperfeiçoamento profissional)

* Nas ações já iniciadas, pode efetuar uma inscrição provisória,
de forma a ser contactado quando a ação voltar a ser calendarizada.

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