Area: Estatística | Econometria
Format:
Date: 9, 16 e 23 Fevereiro 2019

Business Analytics - Modelos Preditivos de Classificação   

Business Analytics - Modelos Preditivos de Classificação


toc  Descrição do curso
O Business Analytics, que é o processo científico de extrair dos dados conhecimento útil à tomada de decisão, contempla três níveis de análise: descritiva, preditiva e prescritiva.

A grande maioria das organizações, que veem os dados como um ativo estratégico, já realizam algumas análises descritivas, com o foco em compreender o passado. No entanto, deparam-se agora com a necessidade de predizer o futuro.

É neste cenário que se enquadra este curso sobre modelos preditivos de classificação.

Assim, este curso visa aplicar a metodologia CRISP-DM a problemas de classificação, com foco nas suas fases de preparação dos dados, modelação e avaliação dos modelos.

toc  Expetativas e Objetivos
- Familiarizar os formandos com a metodologia CRISP-DM
- Criar modelos preditivos de classificação com diferentes algoritmos
- Avaliar o desempenho dos modelos de classificação
- Dominar o IBM SPSS Modeler na criação de modelos preditivos de classificação
- Aplicar modelos preditivos a problemas reais de uma organização

No final do curso, os formandos devem ser capazes de aplicar os conhecimentos adquiridos a problemas (de classificação) concretos de outras organizações.

supervisor_account  Destinatários
Estudantes do ensino superior e profissionais que visam alargar os seus conhecimentos à aplicação de modelos preditivos de classificação a dados reais.


assignment  Programa
Dia 1 (8h)

1. Introdução ao Business Analytics
2. Introdução à metodologia CRISP-DM
3. Introdução aos modelos de classificação (algoritmos e métricas de avaliação)
4. Utilização do IBM SPSS Modeler e do Excel para tarefas de compreensão e preparação dos dados
5. Projeto

Dia 2 (8h)

1. Utilização do IBM SPSS Modeler na criação e avaliação de modelos de classificação
1.1 Árvores de decisão com algoritmo CART
1.2 Árvores de decisão com outros algoritmos
1.3 Redes neuronais artificiais
1.4 Avaliação dos modelos
1.5 Métodos avançados (ensembles, custos,…)
2. Projeto

Dia 3 (4h)

1. Apresentação do projeto
2. Discussão do projeto


settings  Metodologia
Formato: Presencial
Língua de ensino: Língua Portuguesa
Rácio: 80% de trabalho prático e 20% exposição teórica (resolução de exercícios com o software excel e IBM SPSS Modeler)
Materiais utilizados e disponibilizados: Serão disponibilizados todos os slides do curso em formato digital (.pdf)
Avaliação: A avaliação é efetuada através da apresentação e discussão do projeto. Quem não efetuar a avaliação terá apenas um certificado de frequência/participação.


spellcheck  Pré-requisitos
  • Ter gosto e apetência pela análise de dados (acreditar no poder dos dados)
  • Conhecimentos básicos de estatística descritiva
  • Conhecimentos básicos de utilização do Excel
  • Acesso a um computador com o Microsoft Excel e o IBM SPSS Modeler instalados.

  • Nota: Será fornecido um link na semana antes do curso para instalar a versão experimental do software IBM SPSS Modeler.

query_builder  Horário
Datas: 9, 16 e 23 de Fevereiro 2019
Duração: 20h
Horário: Dias 1 e 2: (9h-13h e 14h-18h) Dia 3: (9h-13h)

language  Localização
ISCTE - Instituto Universitário de Lisboa



euro_symbol  Preço
285€ (-25%) pagamento efetuado até 9 Dezembro 2018
323€ (-15%) pagamento efetuado até 9 Janeiro 2018
380€ Preço Normal


perm_identity  Formador
Raul Laureano
É professor auxiliar no departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia, da Escola de Gestão, do Instituto Universitário de Lisboa (ISCTE-IUL), onde leciona unidades curriculares de Estatística e Análise de Dados (Analytics) em programas de primeiro e segundo ciclos.

Doutor em Gestão com Especialização em Métodos Quantitativos para Gestão, pelo ISCTE-IUL. Desenvolve o seu trabalho de investigação na Business Research Unit (BRU-IUL) e no Centro de Investigação em Ciências da Informação, Tecnologias e Arquitetura (ISTAR-IUL), com interesses de investigação nas áreas do business analytics, fundraising e turismo/hospitalidade.

É Diretor da Pós-Graduação em Analytics 4 Business, do INDEG-ISCTE. É autor de livros sobre cálculo financeiro e estatística com IBM SPSS Statistics e também de mais de 50 publicações científicas.

Para saber mais detalhes, confira o CV online







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