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1Seção 1: Introdução à Data Science
1 Apresentação da Ementa
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2 Objetivos da Seção
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3 O Perfil do Profissional de Ciências de Dados
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4 Inteligência Artificial
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5 Big Data e Ciência de Dados
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6 Evolução das Empresas de Tecnologias
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7 Business Analytics
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8 Por Que Investir em Ciências de Dados
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9 Criando Vantagem Competitiva através da Ciência de Dados
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10 Aplicações com Machine Learning
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11 People Analytics ? Gestão de Pessoas do Século XXI
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12 Como Iniciar as Primeiras Análises em Data Science
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13 Competições em Data Science
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14 Ciclo de Vida de Projetos em Data Science
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15 Estudo de Caso: Redução de Não Conformidade em Produtos de Mineração
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16 Modelo Mental iCubed - I³
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Slides: Seção 1 Introdução à Data Science
36 págs.
Exercícios: Seção 1
9 págs.
2Seção 2: Estatística Descritiva
1 Apresentação da Ementa
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2 Objetivos da Seção
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3 Caracterização dos Dados
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4 Posicionamento dos Dados
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5 Classificação dos Dados
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6 Estudo de Caso: Classificação dos Dados
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7 Introdução à Estatística Descritiva
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8 Média
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9 Mediana
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10 Desvio Padrão
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11 Assimetria
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12 Curtose
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13 Erro Padrão da Média
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14 Quartis e Percentis
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15 Coeficiente de Variação
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16 Pontos de Máximos e Mínimos
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17 Amplitude
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Slides: Seção 2 Estatística Descritiva
29 págs.
Exercícios: Seção 2
14 págs.
3Seção 3: Análises Gráficas
1 Apresentação da Ementa
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2 Objetivos da Seção
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3 Gráfico Sequencial
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4 Box Plot
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5 Histograma
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6 Gráfico de Barras
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7 Gráfico de Dispersão
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8 Gráfico de Dispersão Marginal
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9 Gráfico de Setores ou Pizza
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10 Gráfico de Valores Individuais
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13 Diagrama de Árvore
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14 Gráfico de Calor
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15 Gráfico de Variabilidade
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16 Gráfico de Bolhas
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17 Gráfico de Contorno
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18 Matriz de Dispersão
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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
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4 Estrutura de Dados para Machine Learning
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5 Base Matemática e Estatística dos Algoritmos
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6 Estudo de Caso: DataWarehouse em Healthcare
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7 Algoritmo de Árvore de Decisão
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8 Interpretação da Árvore de Decisão
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9 Entropia e Ganho de Energia do Algoritmo Árvore de Decisão
00:00
10 Validação Cruzada e Teste do Modelo
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11 Underfitting e Overfitting dos Algoritmos
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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
Versões do Minitab
7Dados para Tutoriais e Exercícios
Dados em Excel
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