Ao longo de dois meses, você desenvolverá gradativamente sua perspicácia analítica para melhor equipá-lo para um mundo em rápida evolução e centrado em dados.
Módulo 1:
Introdução a Business Analytics e IA
Desde o início, este programa fundamenta sua compreensão de business analytics no mundo real, citando casos reais de negócios, não apenas aplicações teóricas. Neste módulo, apresentamos o modelo operacional centrado em IA e como aproveitar seus quatro componentes para alcançar escala, escopo e inovação.
Módulo 2:
Análise descritiva: Acesso, transformação e visualização de dados
Este módulo é sobre dados: como acessá-los, processá-los, transformá-los e deixá-los prontos para IA. Também apresentaremos o conceito de visualização de dados e aprenderemos algumas das melhores práticas para realizá-lo.
Módulo 3:
Análise preditiva: Aprendizado supervisionado para negócios (parte 1)
Neste módulo, você aprenderá como explorar padrões em dados históricos para prever eventos futuros usando análise preditiva, uma ferramenta fundamental para identificar riscos e oportunidades. Também analisaremos o escopo do aprendizado supervisionado em negócios usando vários exemplos.
Módulo 4:
Análise preditiva: Aprendizado supervisionado para negócios (parte 2)
Dando continuidade à nossa abordagem de aprendizado supervisionado e análise preditiva, neste módulo apresentamos técnicas de IA de última geração para permitir a tomada de decisões baseada em dados.
Módulo 5
:
Análise descritiva: Aprendizado não supervisionado para negócios
Neste módulo, passamos para o aprendizado não supervisionado, que pode ajudá-lo a reunir e agrupar dados de maneira mais eficaz. A ampla gama de aplicações de negócios inclui tudo, desde a segmentação de clientes até a detecção de transações fraudulentas.
Módulo 6:
Análise prescritiva: Aprendizagem por reforço para negócios
Aqui, exploramos as maneiras como as empresas centradas em IA usam o aprendizado por reforço para sistemas de recomendação, publicidade na web, negociação de ações, saúde e muitos outras aplicações. O computador executa uma sucessão de interações de tentativa e erro em um ambiente dinâmico para tentar determinar qual abordagem é a melhor.
Módulo 7:
Análise prescritiva: Experimentação
Neste módulo, aprendemos como as empresas desenvolvem plataformas de experimentação que lhes permitem executar muitos testes em alta velocidade, o que por sua vez lhes permite aprender, adaptar, inovar e tomar decisões de negócios sólidas, mesmo em tempos de incerteza.
Módulo 8:
O futuro do big data e da IA
Abordaremos primeiro algumas preocupações associadas ao uso de aprendizado de máquina em análises prescritivas e como isso pode afetar nossas estratégias de negócios no futuro. Em seguida, abordaremos a proteção de dados e privacidade, que continuarão a ser uma consideração importante no mundo do big data. Não apenas apresentaremos algumas das melhores práticas associadas à proteção de dados, mas também descreveremos as etapas para o desenvolvimento de uma estratégia de dados mais geral.
Módulo 1:
Introdução a Business Analytics e IA
Desde o início, este programa fundamenta sua compreensão de business analytics no mundo real, citando casos reais de negócios, não apenas aplicações teóricas. Neste módulo, apresentamos o modelo operacional centrado em IA e como aproveitar seus quatro componentes para alcançar escala, escopo e inovação.
Módulo 5
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Análise descritiva: Aprendizado não supervisionado para negócios
Neste módulo, passamos para o aprendizado não supervisionado, que pode ajudá-lo a reunir e agrupar dados de maneira mais eficaz. A ampla gama de aplicações de negócios inclui tudo, desde a segmentação de clientes até a detecção de transações fraudulentas.
Módulo 2:
Análise descritiva: Acesso, transformação e visualização de dados
Este módulo é sobre dados: como acessá-los, processá-los, transformá-los e deixá-los prontos para IA. Também apresentaremos o conceito de visualização de dados e aprenderemos algumas das melhores práticas para realizá-lo.
Módulo 6:
Análise prescritiva: Aprendizagem por reforço para negócios
Aqui, exploramos as maneiras como as empresas centradas em IA usam o aprendizado por reforço para sistemas de recomendação, publicidade na web, negociação de ações, saúde e muitos outras aplicações. O computador executa uma sucessão de interações de tentativa e erro em um ambiente dinâmico para tentar determinar qual abordagem é a melhor.
Módulo 3:
Análise preditiva: Aprendizado supervisionado para negócios (parte 1)
Neste módulo, você aprenderá como explorar padrões em dados históricos para prever eventos futuros usando análise preditiva, uma ferramenta fundamental para identificar riscos e oportunidades. Também analisaremos o escopo do aprendizado supervisionado em negócios usando vários exemplos.
Módulo 7:
Análise prescritiva: Experimentação
Neste módulo, aprendemos como as empresas desenvolvem plataformas de experimentação que lhes permitem executar muitos testes em alta velocidade, o que por sua vez lhes permite aprender, adaptar, inovar e tomar decisões de negócios sólidas, mesmo em tempos de incerteza.
Módulo 4:
Análise preditiva: Aprendizado supervisionado para negócios (parte 2)
Dando continuidade à nossa abordagem de aprendizado supervisionado e análise preditiva, neste módulo apresentamos técnicas de IA de última geração para permitir a tomada de decisões baseada em dados.
Módulo 8:
O futuro do big data e da IA
Abordaremos primeiro algumas preocupações associadas ao uso de aprendizado de máquina em análises prescritivas e como isso pode afetar nossas estratégias de negócios no futuro. Em seguida, abordaremos a proteção de dados e privacidade, que continuarão a ser uma consideração importante no mundo do big data. Não apenas apresentaremos algumas das melhores práticas associadas à proteção de dados, mas também descreveremos as etapas para o desenvolvimento de uma estratégia de dados mais geral.
