Coursera.org abriu uma série de treinamentos online que ajudarão sua empresa a destravar o potencial dos projetos de analytics

O volume de dados digitais gerados ao redor do mundo cresce exponencialmente a uma velocidade cada vez maior. Essa montanha esconde informações valiosas. As empresas correm para explorar esses recursos e quem tiver profissionais adequados, certamente, conseguirá alavancar oportunidades.

Porém, conhecimento amplo nas práticas e rotinas atreladas a projetos de big data ainda é um ativo raro. Para ajudar empresas que querem aproveitar essa onda, separamos oito cursos online envolvendo práticas analíticas disponíveis no Coursera.org.

Escolhemos duas linhas de estudo na plataforma massiva de treinamento online. Uma delas reúne uma trilha específica de práticas de big data, enquanto a outra tem a ambição de preparar cientistas de dados para o mercado. Agrupamos o conteúdo em oito programas que, somados darão um conhecimento amplo sobre o tema.

1. Introdução ao Big Data

Quer ampliar seu conhecimento com relação ao cenário de big data? Esse curso direciona-se a quem tem pouco conhecimento em ciência de dados e querem compreender a amplitude do contexto e ter uma visão de futuro que se desenha no horizonte. As aulas apresentam terminologias e conceitos por trás dos problemas, aplicações e sistemas.

2. Hadoop Platform and Application Framework

Destinado a programadores ou profissionais de negócio que querem conhecer recursos de ferramentas fundamentais para lidar com grandes volumes de dados. O programa não exige experiência no assunto e provê uma boa oportunidade para conhecer exemplos de utilização de frameworks Hadoop e Spark.

3. Machine Learning With Big Data

Precisa definir modelos preditivos e não conhece ferramentas que podem ajudá-lo nessa tarefa? Esse curso dará uma introdução a sistemas open source que podem ser usados para soluções de aprendizado de máquina paralelas, distribuídas e escaláveis. A promessa é que os que completarem o programa serão capazes de treinar, avaliar e validar modelos preditivos, bem como descrever e aplicar técnicas com alguns algoritmos.

4. As Ferramentas do Cientista de Dados

O programa dá uma boa introdução das principais ferramentas e ideias que um cientista de dados precisa ter em sua caixa de ferramentas. As aulas darão um panorama dos dados, questões e soluções para executar um bom trabalho com grandes volumes de dados, usando como base dois componentes: conceitos que habilitam ações a partir de big data e experiência prática nesses recursos.

5. R Programming

A ideia é ensinar as pessoas a programarem e usarem R de forma efetiva para rotinas de análise de dados. O curso capacita a instalar e configurar o software necessário para um ambiente de programação estatística de alto desempenho. As aulas cobre praticamente todas questões da computação estatística, bem como oferece alguns trabalhos práticos que servem como exemplo de uso dos recursos.

6. Getting and Cleaning Data

O programa ensina técnicas fundamentais para coleta de dados na web, em APIs, em bancos de dados e em distintas fontes e formatos. Além disso, indica mecanismos eficientes para “limpar” esses registros de forma a deixá-los mais valiosos para processamento ou compartilhamento.

7. Practical Machine Learning

Uma das tarefas mais comuns nas rotinas dos cientistas de dados é criar recursos preditivos e de aprendizado de máquinas. A ideia aqui é cobrir componentes básicos para construção e aplicação de machine learning em aplicações práticas. Para isso, as aulas oferecem conceitos que ajudarão a treinar e calibrar recursos, carregar sistemas e estimar erros. Além disso, dá um panorama de modelos e métodos úteis para usar inteligência artificial no dia a dia de uma organização.

 

8. Developing Data Products

Automatizar tarefas complexas de análise ou usar técnicas para expandir a utilidade de um modelo de dados, algoritmo ou inferência. Essa é a ambição desse curso, que se propõem a cobrir a criação de produtos com base em dados usando Shiny, pacotes R e gráficos interativos. O foco do treinamento é em fundamentos estatísticos que ajudam a criar esse ambiente para contar uma história a partir de montanhas de informações.

Fonte: http://computerworld.com.br/oito-cursos-fundamentais-para-extrair-valor-em-um-projeto-de-big-data