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Novo LIT Talk by IBM: Ciência de Dados - 2ª Temporada

# Onlearner - 14 de Setembro de 2020

A habilidade de conseguir ler e interpretar dados tem sido cada vez mais valorizada nas empresas. E não é à toa: as percepções e respostas fornecidas pela leitura dessas informações são capazes de fornecer uma visão muito próxima da realidade - o que é essencial para que a tomada de decisão seja bem embasada. É por conta dessa importância que o LIT Talk by IBM: Ciência de Dados chega a sua 2ª temporada. 

A principal ideia deste curso rápido - construído e apresentado por profissionais da IBM com curadoria da Saint Paul Escola de Negócios - é aprofundar os seus conhecimentos na chamada Data Science, explicando como ela funciona na prática e também os principais aspectos relacionados à exploração de dados e a etapas de modelagem.

Entre os principais tópicos abordados na 2ª temporada do LIT Talk by IBM estão:

  • Ferramentas e metodologias para a Ciência de Dados;
  • Entendimento, exploração e preparação dos dados;
  • Modelos: métricas de avaliação, regressão e classificação;
  • Aplicação, implementação e manutenção.

A primeira temporada,lançada em 2019, ocou em apresentar uma visão geral da área, demonstrando as funções de um cientista de dados e os principais conhecimentos necessários para este profissional. Além disso, o objetivo foi mostrar como as novas áreas de trabalho utilizam os dados a seu favor para a tomada de decisão, o ciclo de vida da análise de dados e os ambientes da ciência de dados (desenvolvimento, produção e validação).

Ao completar o curso rápido, o aluno recebe um certificado em nome da Saint Paul Escola de Negócios, comprovando a participação. A parceria da IBM com o LIT rendeu mais outros 7 LIT Talks, que falam sobre tecnologia nos negócios com temas como Design Thinking, Cloud, Agile, Inteligência Artificial, entre outros.

O LIT, plataforma digital de cursos da Saint Paul Escola de Negócios, possui assinaturas mensal e anual - e você pode experimentar por 7 dias grátis. É só clicar no botão abaixo: 

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