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5 Classificação dos Dados

Conteúdo

1Seção 1: Introdução à Data Science

  • 1 Apresentação da Ementa

    00:00

    ASSISTIR

  • 2 Objetivos da Seção

    00:00

    ASSISTIR

  • 3 O Perfil do Profissional de Ciências de Dados

    00:00

  • 4 Inteligência Artificial

    00:00

  • 5 Big Data e Ciência de Dados

    00:00

  • 6 Evolução das Empresas de Tecnologias

    00:00

  • 7 Business Analytics

    00:00

  • 8 Por Que Investir em Ciências de Dados

    00:00

  • 9 Criando Vantagem Competitiva através da Ciência de Dados

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  • 10 Aplicações com Machine Learning

    00:00

  • 11 People Analytics ? Gestão de Pessoas do Século XXI

    00:00

  • 12 Como Iniciar as Primeiras Análises em Data Science

    00:00

  • 13 Competições em Data Science

    00:00

  • 14 Ciclo de Vida de Projetos em Data Science

    00:00

  • 15 Estudo de Caso: Redução de Não Conformidade em Produtos de Mineração

    00:00

  • 16 Modelo Mental iCubed - I³

    00:00

  • Slides: Seção 1 Introdução à Data Science

    36 págs.

  • Exercícios: Seção 1

    9 págs.

2Seção 2: Estatística Descritiva

  • 1 Apresentação da Ementa

    00:00

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  • 2 Objetivos da Seção

    00:00

  • 3 Caracterização dos Dados

    00:00

    ASSISTIR

  • 4 Posicionamento dos Dados

    00:00

  • 5 Classificação dos Dados

    00:00

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  • 6 Estudo de Caso: Classificação dos Dados

    00:00

  • 7 Introdução à Estatística Descritiva

    00:00

  • 8 Média

    00:00

  • 9 Mediana

    00:00

  • 10 Desvio Padrão

    00:00

  • 11 Assimetria

    00:00

  • 12 Curtose

    00:00

  • 13 Erro Padrão da Média

    00:00

  • 14 Quartis e Percentis

    00:00

  • 15 Coeficiente de Variação

    00:00

  • 16 Pontos de Máximos e Mínimos

    00:00

  • 17 Amplitude

    00:00

  • Slides: Seção 2 Estatística Descritiva

    29 págs.

  • Exercícios: Seção 2

    14 págs.

3Seção 3: Análises Gráficas

  • 1 Apresentação da Ementa

    00:00

    ASSISTIR

  • 2 Objetivos da Seção

    00:00

  • 3 Gráfico Sequencial

    00:00

  • 4 Box Plot

    00:00

  • 5 Histograma

    00:00

    ASSISTIR

  • 6 Gráfico de Barras

    00:00

  • 7 Gráfico de Dispersão

    00:00

  • 8 Gráfico de Dispersão Marginal

    00:00

  • 9 Gráfico de Setores ou Pizza

    00:00

  • 10 Gráfico de Valores Individuais

    00:00

  • 13 Diagrama de Árvore

    00:00

  • 14 Gráfico de Calor

    00:00

  • 15 Gráfico de Variabilidade

    00:00

  • 16 Gráfico de Bolhas

    00:00

  • 17 Gráfico de Contorno

    00:00

  • 18 Matriz de Dispersão

    00:00

  • Slides: Seção 3 Análises Gráficas

    37 págs.

  • Exercícios: Seção 3

    9 págs.

4Seção 4: Algoritmos de Machine Learning

  • 1 Apresentação da Ementa

    00:00

  • 2 Objetivos da Seção

    00:00

  • 3 Objetivos dos Algoritmos de Machine Learning

    00:00

  • 4 Estrutura de Dados para Machine Learning

    00:00

  • 5 Base Matemática e Estatística dos Algoritmos

    00:00

  • 6 Estudo de Caso: DataWarehouse em Healthcare

    00:00

  • 7 Algoritmo de Árvore de Decisão

    00:00

  • 8 Interpretação da Árvore de Decisão

    00:00

  • 9 Entropia e Ganho de Energia do Algoritmo Árvore de Decisão

    00:00

  • 10 Validação Cruzada e Teste do Modelo

    00:00

  • 11 Underfitting e Overfitting dos Algoritmos

    00:00

  • 12 Métricas de Desempenho dos Algoritmos: Matriz de Confusão

    00:00

  • 13 Curva ROC (Receiving Operating Characteristics)

    00:00

  • 14 Área AUC (Area Under the Curve)

    00:00

  • 15 Árvore de Decisão: Variáveis do Modelo

    00:00

  • 16 Árvore de Decisão: Construção do Modelo

    00:00

  • 17 Árvore de Decisão: Interpretação dos Resultados

    00:00

  • Slides: Seção 4 Algoritmos de Machine Learning

    42 págs.

  • Exercícios

    9 págs.

  • Exercícios: Seção 4

    9 págs.

5Tutoriais

  • 1 Gráfico de linha ou sequencial simples

    6 págs.

  • 2 Estatística Descritiva ? sem grupos

    5 págs.

  • 3 Adicionando Linhas de Referências

    8 págs.

  • 4 Gráfico de Valores Individuais simples

    5 págs.

  • 5 Histograma simples

    5 págs.

  • 6 Gráfico de barras simples

    6 págs.

  • 7 Gráfico de setores ou pizza simples

    7 págs.

  • 8 Gráfico de Pontos simples

    5 págs.

  • 9 Sumário Gráfico

    5 págs.

  • 10 Gráfico de Pareto Simples Dados Categóricos

    5 págs.

  • 11 Empilhamento de Colunas

    5 págs.

  • 12 Visualização Gráfica do Erro Padrão da Média

    10 págs.

  • 14 Gráfico Box Plot Simples

    6 págs.

  • 15 Simulando Números Aleatórios

    6 págs.

  • 21 Gráfico de Pizza Duplo RH

    5 págs.

  • 22 Gráfico de Barra Duplo Estratificado

    5 págs.

  • 23 Gráfico de Calor

    5 págs.

  • 24 Gráfico de Variabilidade

    6 págs.

  • 55 Gráfico de Bolhas

    5 págs.

  • 56 Gráfico de Bolhas Múltiplo

    5 págs.

6Link para Download do Minitab

3 versões disponíveis. Tente a Versão 20 primeiro. Caso não dê vá para as demais.
  • Versões do Minitab

7Dados para Tutoriais e Exercícios

  • Dados em Excel

PARABÉNS A TODOS OS ENVOLVIDOS NESSE NOVO PROJETO DA POLO SOLUÇÕES. PRA MIM É UMA GRANDE HONRA SER O PRIMEIRO DE MILHARES DE ALUNOS NESSA PLATAFORMA. DEUS ABENÇÕES A POLO E A TODOS QUE FAZEM ELA ACONTECER.

Wagner Bispo

Wagner Bispo

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