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Power BI Master – DATA SCIENCE (28h)

Aprenda a criar modelos de dados robustos e relatórios incríveis para ampliar seu Business Intelligence com tratamento de dados, análises avançadas e relatórios turbinados com o Power BI.

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POWER BI - Data Science

28 Horas
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Alunos Formados
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Turmas Concluídas
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O que você vai aprender

Você irá aprender a analisar dados com o Power BI aplicado à Ciência de Dados, como:

  • análises estatísticas de dados estruturados;
  • análises estatísticas de dados não estruturados;
  • utilizar scripts da linguagem R vinculados diretamente no Power BI;
  • Introdução a Machine Learning.

Continue a leitura desta página e confira todos os tópicos completos no Conteúdo Programático do Curso Power BI – Data Science.

Objetivo do Curso

Com o curso Power Bi i- Data Science você terá a qualificação necessária para compreender uma base sólida de análise de dados com o Power BI aplicado a Data Science e será capaz de realizar análises estatísticas de dados estruturados e não estruturados, utilizando scripts da linguagem R vinculados diretamente no Power BI.

Pré-requisitos

Para o seu aproveitamento máximo deste curso, é fundamental que tenha realizado o curso Power BI – Avançado da Treinar, ou ter o conhecimento correlato necessário.

Conteúdo Programático

Baixe o Arquivo em PDF

Você escolhe a melhor forma de
assistir as suas aulas.

Prefere assistir as aulas em nossos laboratórios?

Conte com todo o conforto de nossa infraestrutura de treinamento, com salas climatizadas e modernos recursos de multimídia
Respeitamos todas as exigências determinas pela Secretaria de Saúde:
  • Uso obrigatório de máscara;
  • Uso de álcool em gel;
  • Regras de distanciamento;
  • Aferição de temperatura;
  • Higienização constante de toda a escola constatemente;
  • Circulação do ar condicionado devidamente higienizado;
  • Limpeza das salas no intervalo das aulas.

Clique aqui e saiba mais sobre o Art. 2º do Decreto nº 17.328, de 8 de abril de 2020, de Belo Horizonte, que define as regras de funcionamento de acordo com a Secretaria Municipal de Saúde.

Sala 4 (2)
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Prefere assistir as aulas online, com instrutor ao vivo?

Nossas aulas ao vivo não são vídeo aulas gravadas. Você irá assistir a mesma aula que os alunos estão assistindo presencialmente, porém de onde você quiser.

Utilizamos a Microsoft Teams, uma das plataformas mais inovadoras de transmissão ao vivo, para que você tenha a mesma experiência das aulas presenciais, faça perguntas ao instrutor e obtenha respostas instantâneas, e ainda, você tem acesso à gravação das aulas  durante trinta dias após o término do seu curso.

acesso completo por 30 dias

Sem pressa. você tem 30 dias para assistir a
gravação das  aulas que foram transmitidas ao vivo.
Todas as aulas são transmitidas ao vivo, porém, sabemos que imprevistos acontecem. Se por qualquer motivo você não participou da aula, ou mesmo se quiser revisar o seu aprendizado, você pode assistir as aulas em outro momento.

A gravação das aulas ao vivo fica disponível para você em nossa plataforma pedagógica por 30 dias após o término do seu curso.

Assim, você não perde nenhum conteúdo do seu curso, e ainda pode planejar para desenvolver o seu aprendizado, no seu tempo, sem pressa e com o suporte pedagógico que precisar.

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Se você atua em nível de Gerência, Analista, Especialista ou precisa consolidar diferentes fontes de dados, realizar cruzamentos de informações de diferentes sistemas, desenvolver relatórios, produzir visões e painéis, acompanhar em tempo real indicadores de resultados, criar cenários, fazer análises avançadas de dados para tomada de decisões com os recursos básicos do Power BI.
Então, este curso foi feito para você!

Confira o conteúdo programático
que irá te garantir a qualificação
fora da curva com o curso
Power BI - Avançado.

Módulo 1 - Estatística para Data Science.

Processo estatístico.

  • Método estatístico;
  • Amostra x População.

Medidas estatísticas.

  • Medidas de Tendência Central;
  • Medidas de Dispersão;
  • Gráficos estatísticos.

Teoria da Probabilidade.

  • Espaço amostral;
  • Probabilidade;
  • Teorema de Bayes.

Análise de Regressão.

  • Regressão Linear;
  • Regressão Polinomial;
  • Regressão exponencial;
  • Regressão Logarítmica.

Distribuições estatísticas.

  • Teorema do Limite Central;
  • Distribuição Normal;
  • Distribuição Uniforme Discreta;
  • Distribuição Binomial;
  • Distribuição de Bernoulli;
  • Distribuição de Poisson;
  • Distribuição Hipergeométrica.

Módulo 2 - Linguagem R.

  • Noções gerais sobre o R;
  • O workspace do R (área de trabalho);
  • Pacotes do R;
  • O R como calculadora;
  • Funções do R;
  • Como acessar a ajuda do R (help);
  • Usando algumas funções;
  • Objetos do R (O que são?);
  • Como criar objetos;
  • Operações com vetores;
  • Transformar dados;
  • Listar e remover objetos salvos;
  • Gerar seqüências (usando : ou usando seq);
  • Gerar repetições (rep);
  • Gerar dados aleatórios;
  • Fazer amostras aleatórias.

Funções: sort, order e rank.

  • Usar o script do R para digitar os comandos
  • Exercícios com o script do R

PLOTS

  • Gráficos de barras;
  • Gráficos de pizza;
  • Gráfico de pontos (gráficos de dispersão);
  • Alterando a aparência do gráfico;
  • Gráficos com variáveis explanatórias que são categóricas;
  • Inserir texto em gráficos;
  • Dividir a janela dos gráficos;
  • Salvar os gráficos;
  • Resumo sobre gráficos;
  • Importar conjunto de dados para o R;
  • Transformar vetores em matrizes e data frames;
  • Acessar partes da tabela de dados (matrizes ou dataframes);
  • Operações usando dataframes;
  • Exemplo com dados reais;
  • As funções aggregate e by;
  • Transpor uma tabela de dados;
  • Opções para manipular conjunto de dados;
  • Sintaxe para escrever funções;
  • Criando uma função (function);
  • Estatística descritiva;
  • Estatística univariada;
  • Análise de Variância (Anova);
  • Árvore de regressão;
  • Testes de Monte Carlo (randomizações);
  • Estatística multivariada.

ORDENAÇÕES.

  • Classificações (Análises de Cluster);
  • Introdução ao Machine Learning;
  • Inteligência Artificial: Processamento Simbólico;
  • Inteligência Artificial – Aprendizado Simbólico;
  • Machine Learning com R;
  • Script R no Power BI.

* Introdução a Machine Learning

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