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Curso Livre: Analytics - Descriptive and Predictive
Estude Ciência e Análise de Dados, conceitos e algoritmos de Deep Learning, e muito mais. Aprenda a construir painéis e dashboards e a analisar dados avançados de sistemas, contribuindo com os objetivos e agilizando as tomadas de decisão das organizações.Metodologia focada no mercado
Faça sua imersão com uma pós-graduação conectada com a rotina da profissão.
Certificados
A cada 3 meses, um certificado novo no tema da sua Sprint.
Jornada em Sprints
Sprints a cada 3 meses, com 3 disciplinas + 1 MVP cada.
Teoria aplicada na prática
Os MVPs ao final de cada Sprint colocam seus conhecimentos em prática e formam portfólio.
100% online
Metodologia e formato pensados para otimizar seu aprendizado e se encaixar na sua rotina.
Discord
Faça parte de uma comunidade acadêmica e interaja com colegas e professores.
Pensamento Crítico
Estude com base em situações e dilemas reais do mercado de trabalho.
Aulas em formatos diferentes
Além das tradicionais videoaulas gravadas, tenha acesso a debates, podcasts, e-books e muito mais
Certificação rápida
Tenha uma formação completa e um certificado Lato Sensu com a excelência PUC-Rio em 12 meses.
Visão 360º do mercado
Análise integral a partir de um pensamento crítico voltado para sua prática jurídica e social.
Contato com o mercado jurídico
Tenha momentos com profissionais relevantes para refletir sobre caminhos e discutir soluções.
Estudo de casos jurídicos
Debates multidisciplinares
Encontros ao vivo e aulas gravadas
Suporte personalizado
Evolua na PUC-Rio
Estude, pesquise, aproveite o espaço de coworking e faça seu networking no campus.
Lab_CC
Criação de portfólio
Community Hub
Projeto cultural x TCC
Perfil Hands-on
Crítica à sociedade
Suporte 360°
Duração do curso
Modalidade
Conteúdo online.
Certificação
Certificado de Curso PUC-Rio.
Reconhecido pelo MEC
Carga horária
30 horas de curso.
Tecnologia
Vivência na área
Ensino de excelência
Teoria e prática
Conteúdo do Curso
Analytics - Descriptive and Predictive
Duração: 30h | Profs.: Augusto Baffa, Jonatas Grosman e Luiz Schirmer
- Conceitos de Deep Learning;
- Redes Neurais;
- Perceptrons Multicamadas (MLPs);
- Retropropagação;
- Conceitos e Algoritmos de Deep Learning;
- Redes Neurais Recorrentes (RNNs);
- Redes Neurais Convolucionais (CNNs);
- Long Short Term Memory Networks (LSTMs);
- Redes Adversariais Generativas (GANs);
- Aplicações de Métodos Não Supervisionados em Análise de Dados (Ex.: Clustering, Redução de Dimensionalidade).
Time de professores que praticam o que ensinam

Augusto Baffa
Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio. Atua em projetos junto a empresas como Petrobras e Americanas.
Augusto Baffa
- Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde leciona disciplinas na área de Programação e Inteligência Artificial, com foco em tomadas de decisão com incerteza e jogos eletrônicos.
- Doutor em Informática pela PUC-Rio, com MBA em Marketing pela ESPM e MBA em Finanças pelo IBMEC.
- Tem participado de projetos de pesquisa e desenvolvimento na área de Inteligência Artificial junto a diversas empresas, como Globo, Petrobras e Americanas S.A.
Augusto Baffa
- Professor do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde leciona disciplinas na área de Programação e Inteligência Artificial, com foco em tomadas de decisão com incerteza e jogos eletrônicos.
- Doutor em Informática pela PUC-Rio, com MBA em Marketing pela ESPM e MBA em Finanças pelo IBMEC.
- Tem participado de projetos de pesquisa e desenvolvimento na área de Inteligência Artificial junto a diversas empresas, como Globo, Petrobras e Americanas S.A.

Augusto Baffa
Preço e formas de pagamento
Em até 9x de:
@mensalidade
Ou à vista por R$ @valorTotal*
- Curso 100% Online
- Certificado: PUC-Rio
- Formato: aulas gravadas
- Carga horária: 30h
- Duração total: até 1 mês
Parcelamento em até 9x no cartão de crédito ou boleto
De:* | Por**: |
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* De: preço original do curso, considerando a condição de parcelamento.
** Por: preço final do curso parcelado + desconto, se aplicável.
Valores sujeitos á mudanças de acordo com método de pagamento escolhido.

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