Overview

Este curso abrangente une os cursos sobre Engenharia de Dados e Data Science, utilizando a poderosa plataforma KNIME. Aprender essas duas áreas em conjunto permite que os alunos compreendam todas as etapas de um projeto de dados, desde a coleta e preparação dos dados até a análise e modelagem avançada. Essa abordagem integrada é essencial para criar soluções completas e eficientes que são altamente valorizadas no mercado de trabalho atual. Empresas de todos os tamanhos, desde startups inovadoras até grandes corporações, buscam profissionais capazes de lidar com o ciclo completo de dados, abrindo inúmeras oportunidades de carreira para os alunos.O curso começa com uma visão geral dos objetivos e da estrutura do curso, enfatizando a importância de aprender Engenharia de Dados e Data Science juntos. Em seguida, discutimos como as habilidades em KNIME podem abrir portas em diversas empresas, destacando as oportunidades de carreira no mercado de trabalho.Fundamentos de KNIME, os alunos serão apresentados à plataforma KNIME, aprendendo sobre sua interface, funcionalidades, conceitos de nodes e workflows, e como criar fluxos de trabalho simples.Engenharia de Dados com KNIME, aborda a importação de dados de diferentes fontes, incluindo CSV, Excel, bancos de dados e APIs. Os alunos aprenderão a pré-processar dados, envolvendo limpeza, transformação e normalização, além de integrar dados de múltiplas fontes e realizar processos ETL (Extract, Transform, Load). Este módulo também cobre a criação de fluxos de trabalho automatizados e repetíveis.Análise de Dados Exploratório, os alunos serão capacitados a realizar análises descritivas, utilizando estatísticas básicas e visualização de dados. Eles explorarão técnicas de análise exploratória para identificar padrões, tendências e outliers, e aprenderão a utilizar gráficos e dashboards no KNIME para melhor visualização e comunicação dos dados.Modelagem e Machine Learning introduz conceitos básicos de Machine Learning. Os alunos aprenderão a preparar dados para modelagem, selecionar e aplicar algoritmos de classificação, regressão e clustering, e avaliar a performance dos modelos utilizando métricas apropriadas.Finalmente, aplique o conhecimento adquirido em atividades práticos, desde a concepção até a implementação. Eles trabalharão em soluções que envolvem engenharia de dados e ciência de dados. Cobre a documentação e apresentação de resultados, preparando os alunos para demonstrar suas habilidades em ambientes profissionais.Ao longo do curso, os alunos terão acesso a exemplos práticos e exercícios que reforçam o aprendizado e preparam-nos para enfrentar desafios do mundo real. Com esta formação, estarão prontos para ocupar posições estratégicas em empresas que valorizam a capacidade de transformar dados em insights acionáveis e soluções inovadoras.Então comece hoje mesmo.

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