Curso de Business Analytics
Carga horária: 80 horas
Prazo de utilização: 12 meses
Você vai aprender sobre a diferença entre Business Analytics e Business Analytics, Data Mining, tipos de análises e processos. Além disso, você verá como aplicar o Business Analytics na sua empresa, através do Marketing Analytics, People Analytics e Text Analytics. Aproveitamos para indicar também: Curso de Linux,, Dreamweaver CS6: Introdução, e Desenvolvimento de aplicativos iOS,.
Sobre a carga horária:
O curso possui 80 horas de carga horária. Porém, se for concluído antes de 5 dias, passa a ter 10 horas de carga horária. Conforme nosso contrato e termos de uso.
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Este curso faz parte de um Pack com 87 Cursos: Animação e Design Gráfico, Modelagem 3D e Games, Programação e Desenvolvimento Web.
Curso com Certificado
(Taxa de emissão: consulte condições do plano)
Curso Premium
Avaliação do Curso: 5.0
- 1: O que é Business Analytics?
- 2: Business Analytics x Business Intelligence
- 3: O que é Data Mining?
- 4: Metodologia analítica
- 5: Metodologia analítica ideal
- 6: Definindo o problema de negócio
- 7: O processo de Business Analytics
- 8: Seleção das variáveis
- 9: Processos e práticas em Business Analytics
- 10: O que é análise descritiva?
- 11: O que é análise preditiva?
- 12: Análise descritiva x Análise diagnóstica
- 13: Definindo Marketing Analytics
- 14: O que é CRM?
- 15: Marketing Analytics com R
- 16: O que é People Analytics?
- 17: Benefícios do People Analytics
- 18: importância do People Analytics
- 19: Análise do processo de negócios
- 20: O que é tecnologia analítica?
- 21: Definindo as métricas financeiras
- 22: O que é fraude?
- 23: Detecção e prevenção de fraudes
- 24: Big Data e detecção de fraudes
- 25: IA para detecção de fraudes
- 26: Redes neurais para detectar fraudes
- 27: Detecção de fraudes com R
- 28: O que é o Text Analytics?
- 29: O processo de Text Analytics
- 30: Pacote R para Text Mining
- 31: Carregando arquivos
- 32: Convertendo PDF para TXT com R
- 33: Visualização dos dados e sumário
- 34: Importância das mídias sociais
- 35: Autenticação em redes sociais
- 36: Visualização e exploração
- 37: Limpeza e pré-processamento
- 38: Pré-processamento de dados
- 39: Análise de sentimentos
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