|
|
Atividade
| 115454 - Aplicações Práticas |
| Data da turma: | 22/03/2024
|
||||
|
|
|||||
| Descrição: | Dia da semana Período
o Sexta-feira 19:00 às 23:00 Carga Horária Ministrada o Atividades Presenciais Ministradas: 0h o Atividades à Distância Ministradas: 4h o Atividades à Distância Supervisionadas: 0h o Total Ministrado: 4h Detalhamento: Abordagem prática para otimização de processos e eficiência operacional através da análise de dados. Utilização de técnicas analíticas para identificar oportunidades de negócios, antecipar tendências do mercado e desenvolver estratégias competitivas. Estudo de casos reais e projetos práticos para aplicação dos conhecimentos adquiridos em cenários do mundo corporativo. Bibliografia ASHRAFI, Amir et al. The role of business analytics capabilities in bolstering firms’ agility and performance. International Journal of Information Management, v. 47, p. 1-15, 2019. AWS, A. L.; PING, Teoh Ai; AL-OKAILY, Manaf. Towards business intelligence success measurement in an organization: A conceptual study. J. Syst. Manag. Sci, v. 11, p. 155-170, 2021. BOŽIČ, Katerina; DIMOVSKI, Vlado. Business intelligence and analytics for value creation: The role of absorptive capacity. International journal of information management, v. 46, p. 93-103, 2019. BROWNLEE, Jason. Deep Learning for Computer Vision: Expert techniques to train advanced neural networks using TensorFlow and Keras. Machine Learning Mastery, 2019. CASTRO, Leandro Nunes de; FERRARI, Daniel Gomes. Introdução à mineração de dados: conceitos básicos, algoritmos e aplicações. São Paulo: Saraiva, 2016. CHEN, H., CHIANG, R. H. L.; STOREY, V. C. Business Intelligence and Analytics: from Big Data to Big Impact. Journal MIS Quarterly, vol. 36, no. 4. p. 1165-1188, 2012. CHEN, Y. et al. Big data analytics and big data science: a survey. Journal of Management Analytics, v. 3, n. 1, p. 1-42. DIXON, Mattew F.; HALPERIN, Igor; BILOKON, Paul. Machine Learning in Finance – From Theory to Practice. Switzerland: Springer, 2020. HILPISCH, Yves. Artificial Intelligence in Finance – A Python-Based Guide. US: O’Reilly, 2021. MAHESHWARI, A. Data analytics made accessible. USA: eBook Kindle edition, 2019. MARQUESONE, Renato. Big Data - Técnicas e Tecnologias para Extração de Valor dos Dados. São Paulo: Casa do Código, 2016. MCKINNEY, Wes. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. O'Reilly Media, 2017. RASCHKA, Sebastian. Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition. Packt Publishing, 2017. WHITE, Tom. Hadoop: The definitive guide. 4. ed. Sebastopol: O'Reilly Media, Inc., 2015. WU, Z. et al. Optimization designs of the combined Shewhart CUSUM control charts. Computational Statistics and Data Analysis, v. 53, n. 2, p. 496-506, 2008. ZWINGMANN, Tobias. AI-Powered Business Intelligence. O'Reilly Media, Incorporated, 2022. |
||||
| Carga Horária: |
4 horas |
||||
| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 1000 | ||||
| Ministrantes: |
Paulo Henrique Assis Feitosa |
 voltar |
|
Créditos © 1999 - 2024 - Superintendência de Tecnologia da Informação/USP |