Apresentação
Este curso introdutório em Ciência de Dados oferece uma base sólida sobre os principais conceitos, tecnologias e práticas que sustentam a análise moderna de dados. Os participantes serão guiados por temas fundamentais como a evolução dos sistemas computacionais, o impacto do cloud computing, o universo do Big Data, e os princípios de processamento massivo e análise em tempo real. Também serão abordadas considerações legais importantes no contexto da análise de dados. O curso culmina com a introdução prática a algoritmos de analytics, como o modelo de churn, utilizado para prever a rotatividade de clientes.
Enquadramento
Com o crescimento exponencial de dados e a transformação digital das organizações, a ciência de dados tornou-se uma área central na tomada de decisões estratégicas. Este curso foi concebido para apoiar a compreensão dos conceitos fundacionais e preparar os participantes para futuros módulos mais avançados em análise de dados e machine learning. Ao abordar tanto as bases tecnológicas como o enquadramento legal e prático, o curso fornece uma visão integrada da disciplina de ciência de dados num contexto realista e atual.
Destinatários
Este curso é destinado a:
- Profissionais que pretendem iniciar-se na área da ciência de dados
- Gestores e analistas que desejam compreender o potencial analítico e tecnológico da área
- Técnicos e decisores interessados em estratégias de dados, big data e computação em nuvem
- Profissionais de TI que procuram reforçar os seus conhecimentos sobre infraestruturas de análise de dados e abordagens analíticas modernas
Pré-requisitos
- Conhecimentos básicos de informática e uso de dados no contexto empresarial
- Não é exigido conhecimento prévio em programação ou estatística
- Interesse por temas como análise de dados, transformação digital e tecnologias emergentes
Objetivo Geral
Fornecer aos participantes uma compreensão clara e prática dos fundamentos da ciência de dados, com foco na evolução tecnológica, no papel do Big Data, na análise em tempo real e nos princípios legais que envolvem o tratamento de dados.
Objetivos Específicos
Ao completar o curso, os participantes serão capazes de:
- Compreender a evolução dos sistemas computacionais e os princípios de cloud computing
- Identificar os principais conceitos e dimensões do Big Data
- Distinguir diferentes formas de processamento de dados, incluindo massivo, paralelo e em tempo real
- Reconhecer o enquadramento legal associado ao tratamento e análise de dados
- Conhecer modelos analíticos comuns e a sua aplicação prática, com foco em casos como o churn
- Relacionar os fundamentos da ciência de dados com contextos reais de negócio
Programa
- Evolução dos Sistemas de Computação e Cloud Computing
- Da computação monolítica aos microserviços
- Virtualização e containerização
- Modelos de cloud: IaaS, PaaS, SaaS
- Estratégias modernas de infraestrutura para dados
- Legislação e Proteção de Dados
- Princípios fundamentais de privacidade e ética
- Introdução ao RGPD e outras regulamentações relevantes
- Impacto legal na análise e armazenamento de dados
- Responsabilidades das organizações e dos analistas
- Big Data: Conceitos e Dimensões
- Definição de Big Data
- Os 5 V’s: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor
- Ecossistemas Big Data (ex. Hadoop, Spark)
- Casos de uso práticos em diferentes setores
- Processamento Massivo e em Tempo Real
- Introdução ao MPP (Massively Parallel Processing)
- Streaming de dados vs batch processing
- Tecnologias associadas: Kafka, Flink, Spark Streaming
- Arquiteturas modernas de ingestão e análise de dados
- Introdução ao Analytics: Modelos e Aplicações
- Diferença entre Business Intelligence e Data Science
- Ciclo analítico: da exploração à previsão
- Modelos analíticos básicos (ex: regressão, classificação)
- Exemplo prático: análise preditiva de churn de clientes
- Interpretação de resultados e impacto nos negócios
Este curso é desenvolvido em parceria com a Utech.
