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Módulo 2
Carga horária
45h
Disciplinas
3
Programa total
360h
Análises Descritiva de Dados
Módulo dedicado à leitura, organização e exploração analítica de dados.
O segundo módulo aprofunda a leitura analítica dos dados, capacitando o aluno a descrever, visualizar, preparar e sintetizar bases complexas para gerar percepção, entendimento e valor antes da modelagem preditiva.
Disciplinas do módulo
01
15h
Estatística Descritiva e Visualização de Dados
Professor Alexandre Magno
Ementa
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Tipos de Dados. Medidas de localização, dispersão, associação e forma. Sumarização estatística. Representações visuais de distribuições. Representações visuais de dados binários e categóricos. Visualizações com múltiplas variáveis. Diretrizes para análise exploratória de dados. Como contar histórias com dados.
02
15h
Técnicas de Redução de Dimensão
Professor Profª. Drª. Helen de Cássia Lima
Ementa
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Tipos de dados. Qualidade de dados. Pré-processamento. Medidas de similaridade e dissimilaridade. Formatos de arquivos e armazenamento de dados. Limpeza e preparação dos dados. Organização dos dados. Agregação e operação de agrupamento. Redução de dimensionalidade. Seleção de atributos.
03
15h
Aprendizado Não Supervisionado
Professor Alexandre Magno
Ementa
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Introdução ao Aprendizado de Máquina Não Supervisionado. Fundamentos de clusterização: hard e soft clustering, máxima coesão e máxima separação, cluster convexo e côncavo, métricas de distância, métricas de avaliação. Algoritmos: K-Means. Clusterização Hierárquica, DBSCAN e Gaussian Mixture Models. Seleção do número ideal de clusters. Exemplos de Aplicação. Diretrizes para clusterização: importância da análise exploratória de dados e da redução de dimensionalidade, identificação de clusters convexos e côncavos, check-list, interpretação, problemas e outros algoritmos.