Exames são avaliações formais, estruturadas e sistemáticas que validam conhecimentos, competências e habilidades técnicas em diversas áreas específicas da ciência de dados.
O Exame de Análise de Agrupamento e Componentes Principais avalia a aplicação de técnicas de redução de dimensionalidade e agrupamento em dados complexos. Os alunos devem demonstrar compreensão e habilidades práticas em métodos como o K-means e a Análise de Componentes Principais (PCA).
O Exame de Regressão Logística e Árvore de Decisão avalia a compreensão e a aplicação de modelos preditivos fundamentais em machine learning. Os alunos devem demonstrar habilidades em usar a regressão logística e árvore de decisão para problemas de classificação binária, interpretando coeficientes e avaliando a performance do modelo.
O Exame de Análise Exploratória de Dados e Estatística avalia o domínio das técnicas essenciais para explorar e interpretar conjuntos de dados de maneira eficaz. Os participantes devem demonstrar habilidades em identificar padrões, tendências e outliers, utilizando ferramentas estatísticas e métodos de visualização, como gráficos, tabelas e aplicação de testes estatísticos.
O exame de Estatística e Regressão Linear avalia a compreensão de conceitos essenciais como análise de dados. A Regressão Linear é uma técnica para modelar a relação entre variáveis, visando prever valores e entender suas interações. O exame testa a capacidade de interpretar resultados, aplicar modelos e avaliar sua adequação aos dados.
A inteligência analítica refere-se à capacidade de analisar dados e extrair informações significativas que podem ajudar na tomada de decisões. É fundamental em áreas como negócios, finanças e operações de TI.
Estes cursos são destinados a profissionais e estudantes que desejam aprimorar suas habilidades analíticas, incluindo analistas de dados, gestores de negócios e qualquer pessoa interessada em análise de dados.
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