FGV Strong

Formação Executiva de Big Data: Machine Learning Formação Executiva de Big Data: Machine Learning em Alphaville

Aproveite esta oportunidade:

Apresentação Apresentação

O programa de Formação Executiva de Big DataMachine Learning é composto por 4 concentrados de 16 horas que podem ser feitos em conjunto ou isoladamente.

A área de Machine Learning estuda algoritmos que aprendem e realizam previsões. É um campo de atuação e pesquisa que cresce rapidamente, presente em todos os setores do mercado. O curso prepara o aluno para atuar neste novo mercado, abordando os principais eixos de conhecimento da área: ciência de dados, análise de dados, técnicas e ferramentas de ciência de dados e Machine Learning. Durante o programa são discutidas técnicas de classificação, regressão e aprendizado não supervisionado, indispensáveis para solucionar muitos dos problemas enfrentados atualmente por organizações de todo tipo. Ao longo do curso, de forma simples e prática e com os melhores professores da FGV e do mercado, você vai trabalhar com técnicas de modelagem de dados, treino e validação de modelos.

Disciplinas Disciplinas

  • Concentrado de Data Science - Fundamentos
  • Concentrado de Análise Exploratória de dados
  • Programação para Data Science
  • Machine Learning

A quem se desina A quem se destina

O programa de Formação Executiva de Big Data: Machine Learning é indicado para:

• Estudantes de graduação e de pós-graduação de todas as áreas;

• Profissionais que atuam na tomada de decisão, análise e inteligência de negócio;

• Profissionais que trabalham com grandes volumes de dados

• Colaboradores de empresas em processo de transformação digital;

• Interessados em Big Data e suas diversas aplicações no mercado.

Ideal para empresas que precisem ampliar as competências analíticas de seus colaboradores.

Não existem pré-requisitos para este curso.

Matrículas abertas Próximas turmas

Início em 11 de setembro de 2019. Aulas às quartas e quintas-feiras, quinzenais, das 19h às 22h40. Os encontros quinzenais não ocorrerão em decorrência de feriados, encontros com a Coordenação Acadêmica e outros eventos.

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