Programa de Capacitação em Análise de Dados com a SOMMA (PCAD-SOMMA)

(Inclui cases com a base Iris e COVID-19)

  Objetivos


Torná-lo capaz de construir e analisar aplicações com a SOMMA voltadas para a análise de dados, incluindo parte do fluxo do ETL (extração, transformação e carga de dados), preparação de dados, análise descritiva e visualização.

 

   Público alvo


Programa desenvolvido para profissionais com diferentes perfis e áreas, com nível educacional médio ou superior, que adota conceitos básicos de matemática e estatística abordados em cursos de nível médio. A SOMMA é útil para profissionais que precisam extrair insights a partir de dados visando uma tomada de decisão mais rápida e assertiva.

 

 Conteúdo e Carga Horária

Dentro do fluxo do processo analítico há diversas atividades e três delas são muito importantes para os analistas:

  1. ETL (extração, transformação e carga de dados): etapa do processo que visa capturar e/ou carregar dados em um sistema ou plataforma, preparar os dados para serem efetivamente utilizados e carregá-los em uma aplicação ou outro sistema;
  2. Análise descritiva: nessa etapa informações gerais sobre as bases de dados são extraídas, como análises de correlação entre variáveis, e cálculo das medidas de centralidade, dispersão e forma;
  3. Visualização: essa etapa é muito importante para que o analista tenha uma representação visual das variáveis e de suas relações. Gráficos de linha, barras, dispersão, setores e do tipo caixa são muito comuns em dashboards analíticos que ajudam a operação e a gestão nos principais processos de tomada de decisão.

Em um total de cinco aulas (2h de treinamento), este programa de capacitação explora os seguintes aspectos da SOMMA:

  1. Visão Geral da SOMMA
    • Terminologia
    • Estrutura de menus
    • O Canvas de aplicações analíticas
    • Aplicações baseadas em fluxo
  2. Entrada de Dados
    • Importando objetos de dados (XLSX, CSV, TXT e outros)
    • Acesso a bancos de dados
    • Acesso ao Big Query
  3. Operações com bases de dados
    • Join
    • Ordenação
    • União de variáveis (atributos)
    • Remoção de variáveis
    • Seleção de variáveis
    • Cópia de variáveis
    • Inclusão de variáveis
    • Renomeando variáveis
    • Concatenando variáveis
    • Aplicação de filtros
    • Amostragem
    • Uso de Queries SQL
  4. Transformação de dados
    • Substituição de variáveis
    • Imputação de valores ausentes
    • Conversão numérica
    • Normalização de variáveis
  5. Visualização de Dados
    • Imprimindo dados na tela
    • Plotando gráficos
    • Gráfico de geolocalização
  6. Análises Descritivas
    • Correlação
    • Medidas resumo
    • Criação de fórmulas matemáticas
  7. Saída de Dados
    • Exportando objetos de dados (XLSX, CSV, TXT e outros)


 

Com quem você vai aprender

Leandro de Castro
Cientista Chefe e Instrutor

Leandro de Castro é Doutor em Engenharia de Computação pela Unicamp com pós-doutorado pelas Universidades de Kent em Canterbury na Inglaterra e de Salamanca na Espanha. Pesquisador em Inteligência Artificial há 25 e empreendedor na área desde 2006. É autor de quatro livros de IA e foi co-fundador de três startups de tecnologia antes de co-fundar a AXONDATA, onde atua como Diretor Científico. É fundador e coordenador do Laboratório de Computação Natural e Aprendizagem de Máquina (LCoN) da Universidade Presbiteriana Mackenzie.

Contato: lnunes@axondata.com.br

Com quem você vai aprender

Rodrigo Pasti
Cientista de Dados e Instrutor

Diretor de Projetos na AXONDATA, possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade São Francisco, Mestrado em Informática pela Universidade Católica de Santos, Doutorado pela Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade Estadual de Campinas e Pós-doutorado pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da Universidade Presbiteriana Mackenzie. Suas especialidades são Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados, Otimização, Pesquisa Operacional e Computação Natural.

Contato: rodrigo.pasti@axondata.com.br

Com quem você vai aprender

Equipe de Suporte
AXONDATA

Guilherme Raiol

Cientista de Dados na AXONDATA e mestrando em Engenharia Elétrica e Computação pela Universidade Presbiteriana Mackenzie. Bacharel em Sistemas de Informação pela Unesp/Bauru, tendo realizado intercâmbio sanduíche no curso de Engenharia de Sistemas de Informação, no nível Master 2, no Institute Polytechnique de Grenoble - França.

Contato: guilherme.miranda@axondata.com.br

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