Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante
Aprox. 7 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês

O que você vai aprender

  • What is data science

  • How data science, machine learning, and data-driven innovation can benefit business outcomes

  • Foundational concepts and intuitions about machine learning techniques

Habilidades que você terá

Data ScienceBusiness AnalyticsDecision-MakingData AnalysisBig Data
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível iniciante
Aprox. 7 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês

oferecido por

Logotipo de EIT Digital

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Politecnico di Milano

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

1 hora para concluir

Introduction to Data-driven Business

1 hora para concluir
3 vídeos (Total 13 mín.), 2 leituras, 2 testes
3 videos
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations2min
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?6min
2 leituras
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations15min
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?15min
2 exercícios práticos
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations3min
Big Data and Data Science10min
Semana
2

Semana 2

2 horas para concluir

Terminology and Foundational Concepts

2 horas para concluir
3 vídeos (Total 16 mín.), 3 leituras, 3 testes
3 videos
Machine Learning9min
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning3min
3 leituras
Success Story: Data Science at Netflix30min
Machine Learning slides20min
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning10min
3 exercícios práticos
Success Story: Data Science at Netflix5min
Machine Learning20min
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning30min
Semana
3

Semana 3

3 horas para concluir

Data Science Methods for Business

3 horas para concluir
5 vídeos (Total 25 mín.), 5 leituras, 5 testes
5 videos
Classification of User-generated Content to Recommend Restaurants2min
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests2min
Hiring Employees Using Logistic Regression8min
K-means Clustering6min
5 leituras
Linear Regression for Product Price Prediction10min
Classification User-generated Content to Recommend Restaurants10min
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests10min
Hiring Employees Using Logistic Regression10min
Using k-means for Clustering10min
5 exercícios práticos
Linear Regression30min
Naive Bayes30min
Decision Trees and Random Forests30min
Logistic Regression30min
K-means Clustering6min
Semana
4

Semana 4

1 hora para concluir

Challenges and Conclusions

1 hora para concluir
2 vídeos (Total 12 mín.), 1 leitura, 1 teste
2 videos
Conclusions1min
1 leituras
Data Science Challenges20min
1 exercício prático
Data Science Challenges30min

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

  • O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:

    • o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
    • Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Você poderá pedir reembolso total até duas semanas após a data do pagamento, ou (para cursos recém-iniciados) até duas semanas após o início da primeira sessão do curso, o que ocorrer por último. Você não poderá receber reembolso após obter o Certificado de Curso, mesmo que tenha completado o curso dentro do período de duas semanas. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro aos alunos que não podem pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Você será solicitado a preencher um formulário e será notificado se for aprovado. Saiba mais.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.