Pesquisa reprodutível; controle de alterações; prática de pesquisa empírica; introdução ao RStudio e ao tidyverse; acesso e preparação de big data; análise exploratória de dados quantitativos; análise de textos e introdução ao aprendizado por máquina (machine learning); apresentação visual ; produção de relatórios; Big Data e Análise Econômica.
O objetivo do curso é apresentar, de forma prática, os princípios, técnicas e ferramentas atuais de análise empírica de grandes bancos de dados (registros administrativos, pesquisas amostrais ou bases não usuais) . A ênfase estará na aquisição de habilidades de obtenção de dados, sua limpeza, visualização, análise e modelagem de dados, bem como no registro de projetos. É um curso aplicado em que os desafios reais da análise de dados serão discutidos e enfrentados. Em suma, almeja-se que o aluno adquira as ferramentas para desenvolver a parte empírica de um projeto que envolva Big Data.
Ao final do curso, os alunos deverão estar aptos a:
– Utilizar as ferramentas modernas de limpeza, transformação e análise e apresentação de dados (R, RStudio, tidyverse);
– Criar projetos de pesquisas reprodutível e controlar as suas alterações (Github);
– Ser capaz de identificar padrões e criar mecanismos simples de classificação de aprendizado por máquina.
Doutor em Desenvolvimento Econômico,
pesquisador de carreira do IPEA e atualmente coordenador-geral de Ciência de Dados da ENAP.
4 parcelas de R$ 626,28
30 e 31 de outubro
13 e 14 de novembro
27 e 28 de novembro
11 e 12 de dezembro
Sexta: 18h30 às 22H
Sábado: 14h00 às 17h40
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