|
*
Estudos Introdutórios sobre Big Data e Ciência de Dados |
60h |
| Conhecendo Big Data.; Introdução a Big Data; Histórico: Big Data; Os 5VS; Impactos do uso de Big Data; Framework para processamento de dados; Hadoop; Storm; Spark; Ciências de Dados; Introdução do conceito e escopos da ciência de dados; A era da Ciência dos Dados; Fases do Projeto em Ciências de Dados; Ciclo de vida do Dado; Ciência de Dados termos usados; Ciência de Dados e Big Data; Identificando o papel do cientista de dados; Formação e atuação do cientista de dados; Competências relacionadas; Habilidades do cientista de dados; Aplicação Big Data e Ciência de Dados; Onde aplicar Big Data?; Big Data na educação; Big Data aplicando aplicado a negócios; Big Data Aplicado na Saúde; Big Data aplicado na Área Eleitoral; Aplicabilidade da ciência de dados; Ciências de Dados na biologia; Ciências de Dados aplicado na saúde; Ciências de Dados aplicada ao projeto social; Ciências de Dados aplicada aos negócios; A utilização das tecnologias; Computação em nuvem e Big Data; Internet das Coisas; Big Social Data; Tecnologia Blockchain. |
|
*
Machine Learning e Deep Learning |
60h |
| Introdução e visão geral do processo de machine learning. Principais aplicações. Algoritmos de aprendizado. Capacidade, overfitting e underfitting. Hiperparâmetros e validação. Visão geral de estatística e estimativas. Modelos supervisionados. Modelos não supervisionados. Método do gradiente descendente. Construindo o algoritmo e motivacionais |
|
*
Inteligência Artificial e sua Aplicação em Negócios |
60h |
| Fundamentos e paradigmas da Inteligência Artificial (IA). Ambiente Digital de Negócios. Complexidade nos Negócios. Aplicações de AI em Negócios. Métodos de busca para resolução de problemas. Heurística. Conhecimento e Raciocínio. Algorítimos de IA. Conceitos de aprendizado de máquina. Aplicações de IA: Processamento de Linguagens Naturais, Jogos, Robótica e Mineração de Dados. Inteligência Competitiva e Modelos de Negócios Digitais. Como Machine Learning e Big Data impulsionam a IA. |
|
*
Analytics e o Processo de Tomada de Decisão |
60h |
| Tomada de decisão. Dados, Informações e Conhecimento.Fundamentos de Tomada de Decisão. AnalíticaAnalytics. Business Analytics na tomada de decisão. Ciências de dados e Analytics. Data Analytics. Big Data e Analytics. O que é BIG DATA ANALYTICS?. Onde Aplicar?. Big data Analytics Platforms. |
|
*
Segurança de Dados |
60h |
| Conceitos de segurança de informação. Serviços de segurança. Modelo para segurança em rede. Ataques cibernéticos. Criptografia. Varredura de portas e serviços. Normas ISO 2700, 27001,27002,27005,31000 e 22301. Recursos de autenticação. Identificação e solução de problemas. |
|
*
Disciplina obrigatória.
Total
|
300h
|
