Saiba como a mineração de dados usa estatísticas e inteligência artificial para analisar grandes conjuntos de dados para descobrir padrões e descobrir informações úteis.

Saiba como, embora relacionados, a ciência de dados e o aprendizado de máquina (ML) são diferentes um do outro. Enquanto a ciência de dados dá estrutura ao big data, o ML se concentra em aprender com os próprios dados.

Entenda as nuances da qualidade e integridade dos dados e como ser uma organização baseada em dados usando análise de dados para a tomada de decisões de negócios, fornecendo acesso a dados por autoatendimento e ofertas de dados.

Explore como a ciência de dados e a análise de dados diferem uma da outra. A ciência de dados envolve o gerenciamento de dados estruturados e não estruturados, enquanto a análise de dados examina conjuntos de dados para extrair insights.

Saiba como aproveitar os dados de negócios entendendo como a business intelligence processa dados para obter insights acionáveis e informar a tomada de decisões.

Saiba como a análise exploratória de dados analisa e resume de forma eficaz os conjuntos de dados para descobrir padrões e anomalias e gerar uma hipótese.

Aproveite a ciência de dados para liberar insights de negócios a partir de uma quantidade crescente de dados, acelerar a transformação digital e a tomada de decisões baseada em dados.

Domine esse procedimento de análise de dados para se tornar hábil na geração de previsões, usando uma fórmula matemática de fácil interpretação e aplicando-a a vários domínios.

Preveja resultados mais rapidamente e tome melhores decisões ao dominar o método de regressão logística e saber qual tipo de regressão logística usar.

Aprenda a executar uma simulação de Monte Carlo, um algoritmo computacional, usando amostragem aleatória repetida para estimar os possíveis resultados de um evento incerto.