Programação

Big Data e Data Driven Economy. A Ciência dos Dados e as Organizações. Inteligência Estratégica baseada em Dados. Aprendizagem Estatística e Aprendizagem de Máquinas (Machine Learning). Inteligência artificial. Linguagens de Programação, Algoritmos e Plataformas Computacionais. Computação Distribuída e em Nuvem. Modelagem de Dados. Banco de Dados. Aplicações de técnicas de Ciência de Dados em diversas áreas como Epidemiologia, Finanças, Economia, etc. 

Informações Básicas

Carga Horária
60 horas
Pré-requisito
Não se aplica

Básica:

COLE Nussbaumer Knaflic. Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals. Wiley, 2015. 

TUKEY, J. Exploratory Data Analysis. Pearson. 1977. 

MCKINNEY, Wes. Python Data Analysis, O’Reilly. 2017. 

Complementar:

MARTIN, Osvaldo. Bayesian Analysis with Python. Packt. 2016. 

PETROU, Theodore. Pandas Cookbook: Recipes for Scientific Computing, Time Series Analysis and Data Visualization. 

PHILIPP K. Janert. Data Analysis with Open Source Tools: A Hands-On Guide for Programmers and Data Scientists. O’Reilly, 2011. 

ROSSANT, Cyrille. IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook. 

Shai Vaingast. Beginning Python Visualization: Crafting Visual Transformation Scripts. Apress. 2014. 

As manifestações expressas por integrantes dos quadros da Fundação Getulio Vargas, nas quais constem a sua identificação como tais, em artigos e entrevistas publicados nos meios de comunicação em geral, representam exclusivamente as opiniões dos seus autores e não, necessariamente, a posição institucional da FGV. Portaria FGV Nº19 / 2018.

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