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Data Mining – Mineração de Dados para o Mercado Financeiro
Business Analytics e Intelligence
Emissão de certificado após conclusão e aprovação, conforme as regras do curso.
O acesso é liberado automaticamente após a confirmação da compra.
Resumo do curso
Business Analytics e Intelligence
Descrição do curso
Este curso é oferecido por um parceiro externo selecionado pela Intensiva. Ao clicar no botão do curso, você será direcionado para a Udemy para conferir os detalhes atualizados e finalizar a compra diretamente na plataforma parceira.
O que você aprenderá
Este curso inclui:
Resumo do curso
Conteúdo do curso
19 seções • 79 aulas • Duração total: 9h 3m
Requisitos
- Conhecimentos básicos em lógica de programação
- Conhecimentos básico na linguagem Python
Descrição
Olá,
Este curso é direcionado a todos aqueles que desejam conhecer mais a respeito do processo de mineração de dados (Data Mining).
Dentro do processo de extração de conhecimentos a partir de uma massa de dados temos o conhecido processo KDD (knowledge discovery databases).
Com relação ao processo KDD temos uma atividade de extrema importância que é a mineração de dados em si.
Estamos vivendo na era do Big Data. Por causa disso temos um grande volume, variedade e velocidade de dados nunca antes visto em constante geração.
Todos esses dados precisam ser armazenados adequadamente para que depois possam servir dentro do processo de mineração para extrairmos produtos valiosos que são as informações e conhecimentos.
Os dados apresentam uma riqueza latente e a obtenção desse ouro se dá a partir do processo de mineração.
No presente curso iremos utilizar todas as etapas do processo KDD para extração, coleta, armazenamento, transformação, análise e apresentação de informações e conhecimentos a partir de uma massa de dados proveniente do mercado financeiro.
Nossa massa de dados refere-se a dados de preços e informações quantitativas de análises do índice da bolsa de valores brasileira conhecido como Ibovespa.
Estaremos analisando 72 ativos numa resolução temporal de obtenção de dados de 1 minuto. Os dados foram coletados durante um intervalo de 1 ano e três meses no período de janeiro de 2020 até abril de 2021.
No total temos mais de 800 dimensões de dados coletadas diariamente em mais de um ano de armazenamento.
Você pode está se perguntando agora: qual é o diferencial deste curso?
Curso com Teoria e Aplicações (não é apenas Teórico);
Base de dados original e todos os códigos de análises serão fornecidos;
Iremos utilizar apenas softwares atualizados e gratuitos (R e Python);
O curso será constantemente atualizado a medida que as tecnologias forem sendo desenvolvidas e melhoras.
Pode ter certeza que este é um dos mais completos e aplicados cursos, aqui da plataforma, que está direcionado e alinhado com as novas perspectivas de empregabilidade.
Inscreva-se agora mesmo e vamos estudar essa tão importante e atual área da ciência de dados que é a Mineração de dados (Data Mining).
Estou aguardando você nas aulas expositivas!
Bons estudos!
Para quem é este curso:
Cientistas, analistas e engenheiros de dados
Matemáticos, Físicos, Economistas e Engenheiros
Profissionais das áreas de finanças e mercado financeiro
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Para quem é este curso:
- Cientistas, analistas e engenheiros de dados
- Matemáticos, Físicos, Economistas e Engenheiros
- Profissionais das áreas de finanças e mercado financeiro
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Informações do produto
Cursos Parceiros / Cursos Udemy
Online, com acesso pela plataforma da Intensiva Cursos.
Disponível após conclusão do curso e aprovação na avaliação, quando aplicável.
Perguntas frequentes
Como funciona?
Após a compra, o acesso ao curso é liberado conforme a confirmação do pagamento e as regras da plataforma.
O curso possui certificado?
Sim. O certificado é disponibilizado após a conclusão do curso e aprovação na avaliação final, quando aplicável.
Quais formas de pagamento estão disponíveis?
As formas de pagamento são exibidas no checkout oficial da Intensiva Cursos.
Onde finalizo a compra?
A compra é finalizada no site oficial da Intensiva Cursos, em ambiente seguro.
Pronto para começar?
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