Business Analytics e Machine Learning Para Projetos de Data Science

Este curso é uma verdadeira imersão de forma estruturada para equipar os alunos com habilidades profissionais em Análise de Negócios (Business Analytics) e Machine Learning, aplicados a projetos de Ciência de Dados.

Através deste programa, os alunos desenvolverão uma compreensão profunda dos processos de modelagem de dados e da linguagem SQL, essenciais para a construção de uma fundação sólida em Data Science. Além disso, o curso fornece conhecimento prático sobre como analisar dados, descobrir insights e tomar decisões baseadas em evidências reais que impulsionam o sucesso dos negócios.

À medida que os alunos progridem, eles terão a oportunidade de aplicar os fundamentos de Business Analytics para estruturar estratégias e resolver problemas complexos do mundo real. Com uma abordagem hands-on, o curso cobre desde a compreensão do negócio até a entrega de resultados, utilizando algoritmos e modelos preditivos de Machine Learning para interpretar e prever tendências de dados. Os projetos práticos integrados ao curso foram cuidadosamente escolhidos para refletir desafios encontrados em várias áreas como marketing, varejo, recursos humanos, finanças, atendimento ao cliente, logística, agronegócio e indústria, garantindo que os alunos obtenham experiência relevante e aplicável em diversos setores.

O domínio de tecnologias e ferramentas para manipulação de Big Data Analytics, como Apache Hive e Apache Spark, bem como a criação de workflows automatizados com Airflow, são destacados para preparar os alunos para o manuseio e análise de dados em escala. Além disso, o curso enfatiza a importância da ética e da governança em Ciência de Dados, instruindo sobre como construir projetos responsáveis e alinhados com regulamentos de dados como a LGPD.

Ao final do curso, os alunos estarão aptos a criar dashboards de KPIs, estruturar projetos de Ciência de Dados, construir e avaliar modelos de Machine Learning, otimizar processos de negócios através de analytics e implementar soluções de Data Science que respeitam os princípios éticos e legais.