A ciência dos dados empresariais na prática
Introdução
Seja no combate à fraude, na detecção de câncer ou na previsão de um furacão, você precisa de dados e IA. Junte-se a uma nova onda de profissionais experientes em dados com acesso a milhões de empregos disponíveis no mercado.
IBM SkillsBuild para a Academia
Curso autogerido
Este é um curso de pesquisa, que expõe o aluno à metodologia de ciência de dados, a fim de abordar problemas reais de negócios empresariais.
Em busca de um emprego?
Adquira um novo conjunto de habilidades de análise de dados, complemente-as com tecnologias de baixo código alimentadas por IA e seu conhecimento do setor para entrar em uma equipe de ciência de dados, como parte de uma nova geração de profissionais experientes em dados com acesso a milhões de empregos disponíveis no mercado.
Procurando por um trabalho melhor?
Se você já tem um emprego e até mesmo alguma experiência com análise de dados, use este curso para selecionar uma especialização e avançar em sua carreira.
Objetivos
Desempenhe diferentes funções dentro de uma equipe de ciência de dados, resolva desafios reais dentro da empresa e aproveite as tecnologias baseadas em IA.
Escopo
- Funções da equipe de ciência de dados
- Método da ciência dos dados
- Ferramentas de análise de dados
- Casos de uso no mundo real
Resultados da aprendizagem:
- Compreender a composição e o trabalho de uma equipe de ciência de dados, incluindo as diferentes funções, processos e ferramentas
- Conceitos e métodos estatísticos-chave essenciais para encontrar estrutura nos dados e fazer previsões
- Internalizar a metodologia da ciência dos dados aprendendo a: (a) Caracterizar um problema empresarial; (b) Formular uma hipótese; (c) Demonstrar o uso de metodologias no ciclo analítico; (d) Planejar a execução
- Construir conjuntos de dados utilizáveis identificando e coletando os dados necessários e manipulando, transformando e limpando os dados; demonstrando a capacidade de lidar com anomalias de dados, tais como valores ausentes, aberrações, dados desequilibrados e normalização de dados
- Experiência prática com IBM Watson Studio, Data Refinery Spark, Jupyter Notebooks, e bibliotecas Python
- Visualizar análises estatísticas, identificar padrões e comunicar efetivamente os resultados aos patrocinadores executivos para a tomada de decisões orientadas para os negócios.
Experiência do curso
Sobre este curso
Este curso é dividido em três níveis de prática. Cada nível abrange tópicos mais avançados e se baseia nos conceitos, na prática e nas habilidades abordadas nos níveis de prática anteriores.
Nível 1 - Método de ciência dos dados
Explore as pessoas, os processos e as ferramentas necessárias para criar uma equipe eficaz de ciência de dados.
- 1. Panorama da ciência dos dados
- 2. A ciência dos dados na nuvem
- 3. Metodologia da ciência dos dados
Nível 2 - Disputa de dados
Executar técnicas de manipulação de dados para identificar padrões e extrair percepções.
- 1. Explorar e preparar dados
- 2. 2. Explorar dados de sinistros de seguros (estudo de caso interativo)
- 3. Representar e transformar dados
- 4. Descobrir padrões de fraude em sinistros (estudo de caso interativo)
Nível 3 - Apoio à decisão
Utilize técnicas de visualização para fornecer análise e suporte ao impacto nos negócios.
- 1. Visualização e apresentação dos dados
- 2. Análise de diagnóstico de fraudes (estudo de caso interativo)
Pré-requisitos
Habilidades que você precisará ter antes de se juntar a este curso:
Conclua o curso Getting started with enterprise Data science da série Data Science Practitioner.
Como alternativa, você precisará de conhecimento prévio dos seguintes tópicos:
- A relevância dos projetos de ciência de dados no apoio à transformação digital dos negócios em múltiplos setores
- Habilidades interdisciplinares em ciência dos dados encontradas na intersecção de estatística, programação de computadores e conhecimentos de domínio
- Papéis de uma equipe de ciência de dados: Cientista de dados, engenheiro de dados, analista de dados e desenvolvedor de inteligência artificial.
- Plataformas de colaboração em ciência de dados na nuvem, incluindo IBM Watson Studio e Data Refinery
- Ingestão e manipulação de dados usando um conjunto de dados CSV.
Credencial digital
Intermediário
A ciência dos dados empresariais na prática
Veja o cracháSobre este crachá
O ganhador desse emblema concluiu todas as atividades de aprendizagem incluídas nessa experiência de aprendizagem on-line, inclusive laboratórios práticos, conceitos, métodos e ferramentas relacionados à metodologia de ciência de dados. Eles demonstram habilidades e compreensão da metodologia de ciência de dados ao se envolverem em cenários do mundo real e ao interpretarem os processos/ferramentas usados por uma equipe de ciência de dados; exemplo de aprendizado: Um cenário do setor de seguros que utiliza abordagens e tecnologias de análise de fraudes de ponta.
Habilidades
Analista de dados, Engenheiro de dados, Refinaria de dados, Ciência de dados, Visualização de dados, Processamento de dados, Fraude em seguros, Jupyter Notebooks, PixieDust, Bibliotecas Python, Watson Studio.
Critérios
- Deve participar de uma sessão de treinamento em uma instituição de ensino superior implementando o programa da IBM Skills Academy.
- Deve ter completado as atividades do curso online, e as verificações de conhecimento validando a compreensão dos tópicos abordados.