Fundamentos da Ciência de Dados

Público-Alvo

Servidores da carreira Tributária e Aduaneira, em exercício na Secretaria Especial da Receita Federal, que trabalham ou tem interesse em trabalhar com análise de dados para identificar, prever ou solucionar problemas e aumentar a efetividade dos processos decisórios.

Objetivos de Aprendizagem

Ao final do curso o participante deverá ser capaz de:

  • Reconhecer o impacto das novas tecnologias da informação nos processos de gestão.
  • Reconhecer o potencial do uso de dados para a melhoria dos processos de trabalho e da tomada de decisões.
  • Identificar as áreas do conhecimento e as habilidades necessárias para o trabalho com análise de dados.
  • Aplicar as bases teórico-conceituais, técnicas e metodológicas da ciência de dados no cotidiano do trabalho.
  • Prospectar ferramentas ou aplicativos de Business Intelligence no mercado e na Internet.
  • Utilizar ferramentas ou aplicativos de Business Intelligence para a análise de dados.
  • Associar informações necessárias para a busca de soluções efetivas.
  • Realizar tomada de decisões baseado em resultados obtidos por meio de informações de dados abertos.
  • Pesquisar informações quantitativas.
  • Utilizar estatística básica na criação de gráficos.
  • Criar gráficos com grande volume de dados.
  • Visualizar e elaborar relatórios dinâmicos.
  • Apontar as principais tendências e tecnologias disruptivas a exemplo do Big Data e do Deep Learning, mostrando como e quando elas podem ser utilizadas no contexto organizacional e, mais especificamente, no ambiente de trabalho na Secretaria Especial da Receita Federal.

Metodologia

A proposta desenhada tem como princípio de orientação básica, por um lado, o ensino teórico-aplicado e o protagonismo do aluno, ou seja, um processo de ensino-aprendizagem em que o participante é o principal agente de sua própria capacitação. De acordo com os referenciais educacionais da Enap, a metodologia de ensino não deve se restringir à ação cognitiva de apreensão de conteúdos, mas, sobretudo, estimular a reflexão crítica sobre o ambiente e os processos de trabalho, bem como a proatividade para a resolução de problemas e a criatividade para a inovação. A abordagem dos conteúdos deve privilegiar, além das exposições dialogadas, a utilização de estudo de casos, simulações, análise de experiências bem-sucedidas e, nas situações adequadas, o uso de ferramentas e recursos operacionais. Em se tratando de um curso sobre ciências de dados, tem-se a expectativa de que o aluno possa ter acesso aos exercícios práticos com a utilização de ferramentas informatizadas.

Principais Tópicos

  • Visão geral dos principais temas ligados a Ciência de Dados;
  • Pensamento Analítico de Dados;
  • Problemas de Negócio e Soluções de Ciência de Dados;
  • Métodos estatísticos para tomada de decisões em Ciência de Dados;
  • Introdução ao Big Data;
  • Qualidade de Dados e principais etapas num processo de Big Data Analytics;
  • Visualização e Análise Exploratória de Dados;
  • Qualidade de Dados;
  • Introdução a Mineração de Dados (Data Mining);
  • Aplicações de Machine Learning. Introdução ao Hadoop;
  • Introdução aos sistemas de identificação de Fraudes com uso de Ciência de Dados;
  • Caso com aplicações reais de (Big) Data Analytics.
  • Laboratórios de Ciência de Dados com uso intensivo de softwares de mercado;
  • Ferramentas de software livre.

 

Outras informações

 

Lanchonete

Restaurante

Alojamento

 

Áreas de Interesse

  • Ciência de Dados
  • Gov.br - Ciência de Dados
  • Governo Digital
  • Transformação Digital
  • Tecnologia da Informação

Turmas

Nenhuma turma para este ano até o momento.

Presencial

32 horas

Programas Técnico-Gerenciais