Curso prático de Visualização de Dados (Data Visualization)
Ofertado por:
No curso de Visualização de Dados (Data Visualization) você se qualifica para a tomada de decisão mais fácil e eficiente, permitindo a compreensão os resultados das análises visualmente, tornando mais didático o entendimento de conceitos complexos ou de novos padrões.
Venha conhecer os recursos de Inteligência Artificial e capacidade para implementar outras estruturas computacionais de modo 100% EaD e assíncrono.
O curso foi desenvolvido com metodologia Hands On - "mão na massa" ou "aprender fazendo".
É totalmente prático, com tópicos que, durante todo processo de ensino, os alunos são desafiados em uma série de cenários cada vez mais complexos, uma intensa experiência imersiva em linguagem de programação (python) extremamente aplicável a situações do mundo real.
Acelere no mundo da Inteligência Artificial com Visualização de Dados (Data Visualization).
Vem conosco e entre em modo IA-Labs.
Início do curso: Imediato após a confirmação do pagamento.
Nível: Avançado.
Carga horária: 80 horas.
100% da carga horária do curso é ofertada na modalidade a Distância - EaD (online), ou seja, sem aula presencial, no formato autoinstrucional (sem o acompanhamento do tutor).
Duração: Você terá 180 dias para concluir o curso após a realização da matrícula. (Após este período o seu acesso será suspenso).
Certificado: O concluinte que obtiver aproveitamento mínimo de 60% receberá o certificado de Visualização de Dados (Data Visualization), no e-mail cadastrado, em até 05 dias.
Horário de realização: Na modalidade EaD você tem a flexibilidade de estudar de acordo com a sua disponibilidade, de dia e horário para estudo. Por meio de uma plataforma de ensino, será disponibilizado pelo IA-Labs o material didático (conteúdo apostilado, vídeos para aprendizado teórico complemenar e/ou ilustrações personalizadas, entre outros).
Após a realização da matrícula o curso estará disponível em Portal IA-Labs e os dados de acesso encaminhados para o e-mail informado na matrícula.
Para concluir o curso você deverá realizar o estudo do material (didático e teórico complemenar) e concluir um questionário base “Quizz”, com desempenho mínimo de 60%.
Conhecimentos em linguagem de programação python.
De forma detalhada:
- Autocorrelação (ACF) e Autocorrelação Parcial (PACF)
- Pizza com destacamento
- Plotagem de textos
- Divergências de escala
- Plotagem de Densidade
- Plotagem de Series temporais múltiplas com escalas
- Plotagem de Boxplot
- Correlograma – “Correllogram”
- Plotagem de Curvas de densidade – “Cross Correlation”
- Plotagem de Decomposição de serie temporal
- Dispersão com linha de regressão linear de melhor ajuste
- Plotagem de Área
- Plotagem de Barras
- Plotagem de Bolha – “Bubble”
- Plotagem de Cascata- “Waterfall”
- Plotagem de Lotes em par – “Pairwise”
- Plotagem de Histograma empilhado
- Variáveis continuas (Histograma)
- Plotagem de Histogramas marginais – “Marginal Boxplot”
- Plotagem de Quadro de marcadores – “Lollipop”
- Plotagem de Piramide populacional
- Diagramas de dispersão – “Scatter”
- Plotagem de Anotações de picos e vales em series temporais
- Plotagem de Cilindros – “Cylinder”
- Plotagem de Feixes sólidos – “Joy”
- Plotagem de Dado sazonal
Iniciantes em programação, estudantes ou profissionais de tecnologia, como também todos os profissionais que tenham interesse nas trilhas de Inteligencia Artificial, na área da Ciência de Dados, Aprendizagem de máquina (Machine Learning), Aprendizagem Profunda (Deep Learning), Processamento de Linguagem Natural (NLP), Mineração de Texto (ou suas subdivisões: Text Mining, Text Processing, Text Analytics).
Informações adicionaisO que é visualização de dados?
A visualização de dados consiste na representação gráfica de informações e dados. Usando elementos visuais, como diagramas, gráficos e mapas, a visualização de dados é uma forma acessível de ver e entender exceções, tendências e padrões nos dados; e nos ajuda a transformar todos os dados granulares em informações comerciais de fácil compreensão, visualmente atraentes e úteis. Acessando fontes de dados externas, as ferramentas de visualização de dados não só permitem que você veja a informação com mais clareza, mas também unificam os dados e aplicam análises baseadas em inteligência artificial (IA) para revelar os insights existentes.
Qual importância da visualização de dados?
Em seus dados há insights importantes ocultos que podem ajudar a promover os seus negócios. Mas o desafio é que nem sempre é possível tirar conclusões apenas analisando os números brutos. Quando você analisa seus dados apresentados em um formato visual, surgem padrões, conexões e outros insights que, de outro modo, não seriam percebidos.
Como aproveitar a visualização de dados ao máximo?
A capacidade de ver a história que os números contam faz da visualização de dados uma ferramenta poderosa para compartilhar e comunicar informações. A visualização de dados pode ser usada para demonstrar performance, comunicar tendências, entender o impacto de novas estratégias, mostrar relações e muito mais. Essas representações podem ser ferramentas poderosas de comunicação e colaboração, agregando mais valor a relatórios, jornalismo, aplicativos ou qualquer contexto em que o compartilhamento de informações seja necessário.
Impulsione a tomada de decisões com a visualização de dados:
Além dos visuais sofisticados e impressionantes serem excelentes ferramentas para comunicar ideias, o benefício final da visualização de dados é a capacidade de tomar melhores decisões. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a visualização de dados ajuda na tomada de decisões estratégicas:
- Veja o panorama geral. Há uma imagem clara de performance oculta nos dados de transação, interação, processo e comportamentais armazenados em seus sistemas. A visualização de dados permite que você reconheça o contexto mais amplo e o cenário de nível superior neles. Como resultado, será possível observar tendências e identificar padrões que você não conseguiria se estivesse olhando apenas para os números sozinhos.
- Identificar a significância. Proporcionar clareza visual à mensagem transmitida por seus dados ajuda a identificar insights que levam a melhores decisões, planejamento, estratégias e ações. Como está a performance de sua empresa, o que precisa ser modificado e onde você deve concentrar seus recursos? A capacidade de entender a significância dos dados gera operações e decisões mais eficazes.
- Tomar decisões embasadas. Com números concretos e insights tangíveis, você pode ter a confiança de que suas decisões estão apoiadas pelos dados. Ter insights claros das métricas de performance dá a você o conhecimento e as ferramentas para tomar as decisões certas no momento ideal.
- Acompanhar as tendências ao longo do tempo. Depois que você estabelecer uma linha de base, as tendências começarão a aparecer. Acompanhe o progresso, identifique as tendências e comece a usar os insights para tomar decisões estratégicas informadas. À medida que você define as tendências, as mudanças nos padrões passam a indicar se algo saiu do normal, permitindo que você solucione imediatamente qualquer sinal de diminuição da performance.