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BIG DATA E DATA SCIENCE

2NEUROBUSINESS E DESIGN THINKING

Fundada em 1944, a Fundação Getulio Vargas nasceu com o objetivo de promover o desenvolvimento socioeconômico do Brasil por meio da formação de administradores qualificados, nas áreas pública e privada. Ao longo do tempo, a FGV ampliou sua atuação para outras áreas do conhecimento, como Ciências Sociais, Direito, Economia, História e, mais recentemente, Matemática Aplicada, sendo sempre reconhecida pela qualidade e excelência ao produzir e difundir conhecimento.

Com atuação também em áreas de Informação e Pesquisa – acadêmica e aplicada –, contribuindo para os alicerces de uma economia bem fundamentada, a FGV assumiu o posto de maior centro de conhecimento (Think Tank) da América Latina e um dos melhores do mundo, segundo o Global Go To Think Tanks Rankings 2015.

A FGV está presente em mais de 100 cidades do Brasil, além do Rio de Janeiro, São Paulo e de Brasília, por meio de uma rede de instituições conveniadas, parceiras do Instituto de Desenvolvimento Educacional (IDE).

POR QUE ESCOLHER A FGV?

3BIG DATA E DATA SCIENCE

SOBRE O CURSO DE FORMAÇÃO EXECUTIVABIG DATA E DATA SCIENCE

Esse curso aborda o estado da arte sobre Big Data (e.g. Ecossistema Hadoop, Hive, Pig, NoSQL, HBASE, SparkR) e utiliza para a análise de dados o software preferido da maior comunidade de cientistas de dados do mundo, o software R. Com mais de 2 milhões de usuários mundo afora, o R está se tornando rapidamente a linguagem de programação líder em Data Science e Estatística.

Ao terminar o curso o aluno estará apto a trabalhar com grandes bases de dados, conhecerá o Python (outro software muito utilizado por cientistas de dados) e terá profundo conhecimento sobre o R. Você entenderá Estatística e Machine Learning. Saberá visualizar dados e criar Relatórios Dinâmicos. Compreenderá a magia por trás da Inteligência Artificial. Saberá como prever sua receita e qual é o impacto que as mídias sociais poderão causar sobre ela. Analisará espacialmente os dados e entenderá como a Big Data está influenciando os modelos financeiros.

PARA QUEM É?

Esse curso é indicado para todas as pessoas e áreas. A era do “Big Data” é uma realidade e saber quais são as implicações dessa nova era e como criar dinheiro através dos dados é extremamente importante. Claro que executivos, gerentes, analistas e consultores, que atuam em setores de informação intensiva se identificarão mais com o curso, mas qualquer profissional que tenha interesse em conhecer a ciência dos dados precisa fazer esse curso.

COMO ACONTECE?Com uma metodologia atual e diferenciada, o curso é composto por um embasamento teórico e prático, administrado por meio de aulas expositivas, estudos de casos e oficinas de trabalho. Os alunos são capacitados na perspectiva da construção coletiva e as disciplinas são mediadas por docentes com prática no mercado, extremamente preparados para propiciar o conhecimento, o domínio técnico e a experiência ao tema em questão.


COORDENAÇÃO

Coordenador do curso de Formação Executiva | Big Data, o professor Pedro Costa Ferreira é Doutor em Engenharia Elétrica - (Decision Support Methods) e Mestre em Economia. Co-autor dos livros "Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos no Brasil" e “Análise de Séries Temporais em R: um curso introdutório”. É o primeiro pesquisador da América Latina a ser recomendado pela empresa RStudio Inc. Atuou em projetos de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) no setor elétrico nas empresas Light S.A. (e.g. estudo de contingências judiciais), Cemig S.A, Duke Energy S.A, entre outras. Ministrou cursos de estatística e séries temporais na PUC-Rio e IBMEC e em empresas como o Operador Nacional do Setor Elétrico (ONS), Petrobras e CPFL S.A. Atualmente é professor de Econometria de Séries Temporais e Estatística e cientista chefe do Núcleo de Métodos Estatísticos e Computacionais (FGV|IBRE). É também revisor de importantes journals, como Energy Policy e Journal of Applied Statistics. Principais estudos são em modelos Econométricos, Setor Elétrico, Incerteza Econômica, Preços, R software e Business Cycle.


PROGRAMA E CARGA HORÁRIA

PROGRAMA CARGA HORÁRIA

1. Big Data e Data Science 04

2. Estatística 12

3. Data Management e Computação na Nuvem 08

4. Hadoop e NoSQL 12

5. Machine Learning 08

6. Vizualização de dados e Dynamic reports 08

7. Estatistica Espacial 08

8. Séries Temporais, Modelos de Séries Financeiras e Modelos Econométricos 08

9. Inteligência Artificial 08

10.Mídias Sociais 08

11. Captura e Tratamento de Dados Financeiros 08

Carga Horária Total (horas/aula) 92


GRADE CURRICULAR

» Big Data e Data ScienceO que é Data Science? O que é Big Data? Roadmap para se tornar um cientista de dados. Case Studies:empresas que melhoram os resultados financeiros usando Big Data. Havard Business Review: Quais sãoas áreas em que o “Big Data” está ajudando os analistas de previsão? R software - Conceitos básicos ea filosofia do R. Primeiros passos com o R. RSwirl package. Importando e exportando dados. Análisebásica de dados. Primeiras estatísticas descritivas. Research and Management tools: Trello, GitHub,Basecamp, Stackoverflow, outros). 2h de Phyton - Definição de linguagem orientada a objetos.Introdução ao Python. R Versus Python. Hands on).

» EstatísticaModelos probabilísticos e modelos estatísticos. Estimação Pontual. Estimação por Intervalos. Testes deHipóteses. Modelos de Regressão Linear. Modelos de Regressão Logística. Análise de dados amostraiscomplexos. Statistical Learning: Árvores de Classificação e Regressão (CART). Modelagem Bayesiana:Rstan.

» Data Management e Computação na NuvemData Managment - Como criar uma estrutura. SQL. Lendo base de dados grandes (e.g. PNAD). Lendoe salvando dados. From Data Models to Databases. Data mining com R. Computação na Nuvem -Conceitos Básicos. Características. Modelos de Serviços na Nuvem. Serviços na Nuvem. Utilização doMicrosoft Azure.

» Hadoop e NoSQLFundamentos de Hadoop. Hive. Pig. Movimentação de dados. Fechamento. Introdução a NoSQL.HBase. Stack ELK. Tópicos Especiais II.


GRADE CURRICULAR

» Machine LearningIntrodução a Machine Learning. Linear Regression. Classification. Resampling Methods. Regularization.Métodos baseados em Árvores. Support Vector Machines. Unsupervised Learning. Machine Learning atScale.

» Vizualização de dados e Dynamic reportsGráficos Pontos. Tabelas. Relatórios dinâmicos e visualização de dados fora do R. Visão geral: Tableau eJupyter (antigo IPython Notebook).

» Estatistica Espacial

Visão Geral. Dados de Área. Processos Pontuais. Geoestatística. Data mining Espacial.

» Séries Temporais, Modelos de Séries Financeiras e Modelos Econométricos

Introdução aos métodos de Séries Temporais. Fundamentos teóricos, sazonalidade, criando objetos de Séries Temporais. Vizualização de Séries Temporais. Decomposição. Tendência, Sazonalidade e random effects. Modelos (S)ARIMA. Case study: Modelagem da série temporal de venda de passagens aéreas. Tratamento de outliers. Modelos financeiros: ARCH, GARCH, EGARCH, TARCH. Medidas de Riscos: Value at Risk (VaR). Modelos Autorregressivos com defasagem distribuída. Modelos VAR. Modelos de Correção de Erros. Função Impulso-Resposta.


GRADE CURRICULAR

» Inteligência Artificial

Redes Neurais - Estrutura do Neurônio Artificial. Perceptron. Delta Rule. Multilayer Perceptron com Backpropagation. Previsão de Séries Temporais. Classificadores Bayesianos Robustos. Aplicações em Big Data. Redes Neurais no R. Lógica Fuzzy - Raciocínio Aproximado. Características de Sistemas Fuzzy. Conjuntos Fuzzy. Representação de Informações Lingüísticas. Relações Fuzzy. Sistemas de Inferência Fuzzy. Lógica Fuzzy no R. Algoritmos Genéticos - Seleção Natural e Evolução. Componentes de um AG Tradicional. Métodos em AG. Fundamentos Matemáticos. Teoria de Schema. Aplicações em Big Data. Algoritmos Genéticos no R.

» Mídias Sociais

Análise textual utilizando o R - Análise descritiva. Análise de sentimento utilizando dicionário. Métodos supervisionados. Métodos não supervisionados. Webscraping - Dados Estruturados. Dados não estruturados. APIs. Coleta e análise de dados de mídias sociais - Facebook. Twitter. Estudo de caso.

» Captura e Tratamento de Dados Financeiros

Web Scraping - Como acessar e extrair informações de sites. Padrões de projeto para persistência e acesso à informação. Exemplo prático: captura de dados qualitativos, séries de preços e VNA de NTN-B. Séries históricas em Finanças - Algoritmos para tratamento de séries temporais de dados financeiros (Linguagem Java). Séries temporais de preços. Cálculo numérico.


COMO É O PROCESSO DE SELEÇÃO?

Confira o passo a passo do processo seletivo:

ETAPA

1

ETAPA

2

Inscrição Preenchimento do formulário online de inscrição pelo site fgv.br/formacao-executiva-rio Anexar o currículo atualizado, através de upload, e em português.

Análise curricular(Etapa eliminatória)

MatrículaDivulgação do resultado do processo e realização da matrícula

ETAPA

3

As informações submetidas pelos candidatos e o resultado do processo seletivo serão mantidos em caráter confidencial e divulgados apenas aos e-mails cadastrados na inscrição. Em caso de não aprovação em alguma das etapas eliminatórias, o candidato será redirecionado para outro curso/programa que melhor se adapte ao seu perfil.


Local Endereço Data de Início Horário de Aulas

Centro Rua da Candelária, 6 -Terréo 05/10/2016

ONDE ESTUDAR, DATA DE INÍCIO E HORÁRIO DAS AULAS

4as e 5as feiras das 18h30 às 22h


INVESTIMENTO

Formas depagamento

92 h/aMatrículas

16/09/2016À Vista R$ 6.720,00

6 Parcelas R$ 1.148,00R$ 2.262,00

Pagamento via boleto bancário: o primeiro pagamento deverá ser realizado em três dias úteis após a entrega da documentação, com aemissão do boleto pela FGV. Os próximos vencimentos serão todo dia 10, a partir do mês de início do curso.

Pagamento por empresa (pessoa jurídica) : o candidato deverá trazer uma carta de autorização da empresa para realizar matrícula.

IMPORTANTE: Os planos de investimentos serão válidos para as matrículas efetivadas até as datas apresentadas no quadro. O processo de matrícula compreende entrega de toda a documentação e assinatura do contrato. Todo parcelamento incide juros de 1% a.m. Outras formas de pagamento sob consulta. A emissão de uma segunda via de boleto, por atraso, implicará em acréscimo de 2%, a título de cláusula penal não compensatória e juros de 1% ao mês sobre o valor na data de sua quitação.

Aproveite! Condições especiais para matrículas simultâneas (mesma empresa), ex alunos FGV e empresas parceiras. Entre em contato com o nosso atendimento.

R$ 702,0010 Parcelas

3 Parcelas


MATRÍCULA

Após a aprovação do candidato no processo seletivo, o mesmo deverá comparecer a uma de nossas unidades (Botafogo, Barra ou Centro) com os documentos exigidos para efetuar sua matrícula.

A matrícula somente será validada após a entrega de toda documentação exigida e assinatura do contrato. Ela poderá ser efetuada por procurador habilitado, por instrumento público ou particular de procuração, com firma reconhecida, em que deverão ser outorgados poderes para matrícula e para assinatura do contrato.

• Documentação obrigatória (original ou cópia autenticada) :

» Diploma de Nível Superior ou Declaração de Curso em andamento. Candidato sem graduação, seránecessário comprovar experiência profissional na área;» Cédula de identidade;» CPF;» Comprovante de residência.

Alunos etrangeiros: Caso não tenha visto de permanência ou de trabalho também deve apresentar:

» Passaporte ou documento equivalente;» Visto temporário de estudante concedido pela autoridade consular brasileira situada no respectivo país de origem;» Cópia de apólice de seguro no importe mínimo de EUR 30.000 ou US$ 42.000, com vigência para o período do curso por ele

escolhido, e que contemple, também, o traslado póstumo para o seu país de origem;» Prova de meios de subsistência no país durante o curso, caso o estudante não seja beneficiário de bolsa de estudos;

É proibido o acesso às instalações da FGV com trajes de banho, bermudas e similares.


• Desconto para ex-alunos FGV:Se você é ex-aluno da FGV, a instituição oferece desconto para realizar os seguintes cursos:

Atenção! O desconto não é retroativo nem cumulativo com outros descontos ou bolsas e não será concedido aos ex-alunos de cursos gratuitos.

Curso Desconto

Cursos de curta e média duração (consultar lista dos cursos no ato da matrícula.) 10%

• Parcerias:A FGV oferece desconto para funcionários e dependentes (cônjuges, filhos e enteados) de empresas parceiras. Para isso, basta que, no ato da matrícula, o candidato informe que a sua empresa é parceira da FGV e apresente o documento de identidade funcional que comprove o vínculo empregatício.

Para mais informações sobre como sua empresa pode se tornar parceira da FGV, envie um e-mail para: [email protected].

Atenção! O desconto não é retroativo, não sendo, portanto, aplicável às matrículas firmadas antes da data de assinatura da parceria e/ou da entrega do convênio assinado à FGV. Caso o interessado no curso não solicite o desconto no ato da inscrição, ele não poderá obter o benefício previsto neste acordo de parceria.


• Interrupções de matrícula:

Na falta de quórum na turma escolhida, o candidato poderá participar do processo de seleção para outros cursos disponíveis de seu interesse que tenham vaga ou optar pela restituição integral do valor pago, que será feita no prazo de 15 dias úteis, sem correção.

Para cancelamentos antes do início do curso, serão adotados os seguintes critérios:

» Até 30 dias: devolução de 100% do valor pago;» Até 15 dias: será descontado 50% do valor de uma parcela do plano máximo oferecido pela FGV;» Inferior a 14 dias: será descontada uma parcela do plano máximo oferecido pela FGV.

IMPORTANTE: Conforme cláusula Primeira do Contrato de Prestação de Serviço Educacional, a FGV se reserva o direito de alterar a data de início do curso ou de cancelá-lo, na hipótese de não ser atingido o número mínimo de alunos necessários à cobertura dos custos envolvidos, sendo garantido ao aluno, sem qualquer correção, a devolução das quantias pagas. Adicionalmente, a FGV se reserva o direito de introduzir melhorias e/ou aperfeiçoamentos no curso, podendo, para tanto, alterar seu conteúdo e/ou a ementa das disciplinas, desde que tais melhorias e/ou aperfeiçoamentos preservem o objetivo acadêmico do curso e não importem em ônus adicional para o(a) aluno (a) ou na redução da carga horária total.


TIRE SUAS DÚVIDAS

Núcleo de Admissão e Matrículas(21) 3799-5900

FGV BarraAv. Marechal Henrique Lott, Nº 163 - Bl. II - 2º andar - Sala FGV - Parque das Rosas [email protected]: 2ª a 6ª das 10h às 19h e sábados das 8h30 às 13h

FGV BotafogoPraia de Botafogo, 190 - 10º andar- [email protected]: 2ª a 6ª das 9h às 20h e sábados das 8h30 às 13h

FGV CentroRua da Candelária, 6 - Té[email protected]: 2ª a 6ª das 10h às 19h

fgv.br/formacao-executiva-rio

UNIDADE BOTAFOGO • UNIDADE BARRA • UNIDADE CENTRO

(21) 3799-5900

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