A disciplina tem como objetivo principal apresentar uma visão geral e os fundamentos estatísticos e as técnicas introdutórias de Aprendizado de Máquina, para o desenvolvimento de uma base teórica e prática que consolidem as capacidades analítica e interpretativa do profissional no ramo da Analítica e da Ciência de Dados, visando aprimorar os processos de tomada de decisão nos seus respectivos setores de atuação.
Módulo 1: Introdução à Ciência de Dados e ao R Definimos o que é essa ciência, o que os cientistas de dados fazem e quais ferramentas e algoritmos eles usam no dia a dia. Contexto geral da área. Aulas introdutórias de R. Módulo 2: Estatística descritiva Revisaremos os principais conceitos e ferramentas estatísticas a usar nos próximos módulos: tipos de dados, análise gráfica, população e amostra, viés, medidas de posição, TLC, medidas de dispersão, medidas de associação, distribuições de dados. Módulo 3: Algoritmos não supervisionados Entraremos na lógica dos algoritmos de agrupamento mais tradicionais na Ciência de Dados, identificando as condições necessárias para o uso de cada técnica: cluster hierárquico, algoritmo aglomerativo, K-means, PCA, análise de correspondência. Módulo 4: Algoritmos supervisionados K-vizinhos mais próximos KNN, modelos de árvore de decisão, avaliação de modelos de classificação, bagging e florestas aleatórias, boosting.
O curso se destina a profissionais de todas as áreas de conhecimento que tenham interesse em consolidar a base estatística necessária na área de analítica e ciência de dados.
Observação: Os Cursos de Extensão do Instituto de Economia da Unicamp, oferecidos no âmbito da Escola de Extensão da Unicamp (Extecamp), foram desenvolvidos para especializar e atualizar profissionais em economia, negócios, gestão e suas áreas correlatas. Esses cursos são classificados atendente a Deliberação CEPE-A-023/2020, de 01/12/2020 ; não são, portanto, cursos de especialização lato sensu, pois não atendem a Resolução CNE/CES n°01 de 06/04/2018 do Ministério da Educação - MEC .
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