Tânia Sousa
E-mail: tania.sousa@ucp.pt
Tel: (+351) 217 227 801
Programa Detalhado
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Mais informações
5ª edição (presencial)*: início a 9 de abril de 2021
Calendário: download aqui
*Candidaturas abertas até 2 de abril de 2021
Horário: 5ª e 6ª feiras, 17h-21h e sábados, 9h30-13h30
Duração: 8 semanas | total de 70 horas
Este programa será lecionado em inglês
Miguel Godinho Matos, Diretor do Programa, enumera os conteúdos do programa:
INTRODUCTION
| 1h | Program Opening | |
| 2h | Overview of Big Data, Data Science and Business Analytics | |
| 1h | Environment Setup and Configuration |
CORE ANALYTICS SKILLS
| 1h | Basic concepts of Data Mining, Machine Learning, Supervised and Unsupervised Learning | |
| 3h | Supervised Learning for Predictive Analytics in Business Applications | |
| 4h | Causality, Correlation and Unobserved Effects | |
| 4h | Introduction to R Statistical Programming | |
| 2h | Review of Statistical Analysis with Applications in R | |
| 2h | Descriptive Statistics and Visualization of Large Datasets | |
| 4h | Model Fit, Over Fit and Performance Evaluation | |
| 4h | Advanced Topics | |
| 8h | Causality in Observational Data | |
| 3h | Randomized Experiments |
SOFTWARE
| 3h | Big Data Tools Ecosystem | |
| 4h | Big Data Tools Hands-on | |
| 8h | R for Business Analytics Hands-On |
CASE STUDIES
| 6h | Case Studies | |
| 3h | Data Science Team Work | |
| 4h | Building our First Predictive Model |
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5ª edição (presencial)*: início a 9 de abril de 2021
Calendário: download aqui
*Candidaturas abertas até 2 de abril de 2021
Horário: 5ª e 6ª feiras, 17h-21h e sábados, 9h30-13h30
Duração: 8 semanas | total de 70 horas
Este programa será lecionado em inglês
