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Atividade

111152 - MÓDULO - TENDÊNCIAS EM DATA SCIENCE E ANALYTICS

Período da turma:

05/11/2024 a 20/05/2025

Selecione um horário para exibir no calendário:

Descrição:

Data Wrangling
Manipulação de dados I; Manipulação de dados II; Criação de Projects e de scripts RMarkdown; Projetos de Data Science & Analytics no GitHub; Programação funcional com o pacote purrr.

Análise Estatística Espacial
Shapefiles - apresentação, manipulação de dados, recorte e merge de shapefiles; Objetos Simple Feature; Imagens Raster; Análise Exploratória Espacial; Aplicações de bancos de dados reais de mercado em R.

Árvores, redes e Ensemble models
Árvores de decisão; bagging, boosting; random forest; redes neurais; técnicas de validação; treino, validação e teste, out-of-time, overfitting, validação cruzada; aplicações de bancos de dados reais de mercado em R.

Introdução ao Deep Learning
Conceito básico de rede neural artificial; Construção de rede neural artificial sem pacotes computacionais.

Deep Learning
Conceitos de otimização de Redes Neurais Artificiais e funcionamento; Tipos de Feed Forward Neural Networks; Feed Forward Neural Network: aplicação prática em R; Recursive Neural Networks: conceito e aplicações; Recursive Neural Networks: aplicação prática em R; Introdução à Boltzmann Machines; Autoencoders.

Coleta de Dados: Crawlers e Web Scraping
Introdução ao HTML; HTML Parsing; Escrevendo um scraper com R.

Text Mining e Sentiment Analysis
Pré-processamento de textos; Algoritmos de classificação; Detecção de emoções com Naive Bayes; Uso de outros algoritmos para análise de sentimentos.

Pesquisa Operacional e Modelos de Otimização e Simulação
Pesquisa operacional: função-objetivo, parâmetros, variáveis de decisão e restrições em modelos de otimização; Programação linear; Métodos de otimização; Programação inteira; Programação binária; Simulação de Monte Carlo; Aplicações de bancos de dados reais de mercado em Excel.

Gestão da Mudança na Era Digital
Os princípios e estratégias para a gestão da mudança organizacional; Como adaptar estruturas e processos organizacionais para aproveitar as oportunidades e reduzir as ameaças digitais; Metodologias e ferramentas para gestão da mudança; Desafios e papel do gestor num mundo de mudanças contínuas e disruptivas.

Tópicos Especiais
Avaliações, atividades complementares, trabalhos em grupo e interação. Realização das Provas EaD: as provas são disponibilizadas no dia seguinte a aula ao vivo. Atividades complementares: slides das aulas, material de leitura pré e pós-aula, bibliografia indicada, eventos, reportagens, artigos, entre outros. Esclarecimento de dúvidas via e-mail após as aulas ao vivo: caso os alunos ainda tenham dúvidas após a aula ministrada, estas serão encaminhadas para o professor e as respostas serão compartilhadas com os alunos pela intranet. Interação em aula (trabalhos em grupo): durante a aula ao vivo serão utilizadas as ferramentas TalkShow, Zoom, Wooclap e outros de interação, para desenvolvimento e apresentação de trabalhos em grupo, sanar dúvidas com professor, compartilhar experiências com a turma, responder a enquetes que ajudam na fixação do conteúdo, entre outros. Chat: ferramenta do sistema acadêmico utilizada durante as aulas ao vivo para que os alunos enviem as dúvidas ao professor. O histórico do chat fica disponível nos materiais da aula após o término da aula ao vivo.

Bibliografia do módulo
AGGARWAL, C. C. Neural networks and deep learning: a textbook. Springer, 2019.
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Carga Horária:

118 horas

Tipo:

Obrigatória

Vagas oferecidas:

4600

Ministrantes:

Henrique Rozenfeld
Jeronymo Marcondes Pinto
Luiz Paulo Lopes Favero
Marcos dos Santos
Wilson Tarantin Júnior

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