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Introdução à Big Data para Engenharia

SOBRE

CARGA HORÁRIA: 16 horas-aula

PERÍODO: 23 de março a 13 de abril /2019

DIAS DA SEMANA: Sábado

HORÁRIO: 9h - 12h35

INVESTIMENTO TOTAL:
Público externo: 4 parcelas de R$ 186,25
Aluno, Ex-Aluno Formado, Funcionário e Professor: 4 parcelas de R$ 167,63

FORMA DE PAGAMENTO:
Cartão de Crédito - Visa ou Mastercard (com cartão de crédito a matrícula pode ser realizada pela internet)
Cheque pré-datado – matrículas somente presencial
Boleto à vista – enviar e-mail para cursos.sp@faap.br  

CAMPUS: São Paulo – Sede

OBJETIVO: 
Tornar o aluno capaz de modelar problemas complexos de engenharia de forma quantitativa e dimensional e de resolver os mesmos através de recursos de data mining e business intelligence, em especial planilha eletrônica (Excel), acesso a bases de dados relacionais (Microsoft SQL Server) e voa web (web mining), além de utilizar recursos analíticos avançados (R/RStudio).

A QUEM SE DESTINA:
Profissionais da área de Engenharia buscando iniciar ou aprofundar conhecimentos na área de Big Data e Data Mining.

METODOLOGIA:
Aulas expositivas e resolução de exercícios (estudos de caso) propostos. Ao final os alunos realizam em grupo, um projeto final de descoberta e mineração de dados, em bases de alto volume, fornecidas pelo professor.

PROGRAMA

Introdução à Big Data

  • Modelagem de dados: Star Schema & OLAP Cubes;
  • Análise de dados em Planilha: Tabelas Dinâmicas e Power Pivot Tables;
  • Setup e configuração de ambientes para Data Mining;
  • Métodos de classificação: Regressão Logística, Redes Neurais, Clusters e Árvores de Classificação;
  • Importação de dados: texto, SQL e web.

DOCENTES

Gustavo Corrêa  Mirapalheta
Engenheiro Eletricista (UFRGS/1990), Mestre e Doutor em Administração de Empresas (FGV, 1994 e 2003). Atua em pesquisa nas áreas de Big Data, Computação Cognitiva e Finanças Computacionais. Sócio da Inventive Solutions, empresa de consultoria na área de modelagem quantitativa e otimização de resultados. Trabalhou por 20 anos no setor de tecnologia onde foi diretor de software na Sun Microsystems e gerente de negócios em software na IBM Brasil.