Curso: Introdução à Ciência de Dados e Big Data

Prof. Dr. Vladimir Costa de Alencar: webpage: https://www.valencar.com/topicos-especiais-em-banco-de-dados

Conteúdo Programático - Ciência de Dados e Big Data

1. Introdução (Motivação)
   
   

2. O que é Ciência de Dados (Data Science) ?
   -Conceitos Básicos
   
   

3. Data Science e Big Data
   -Introdução
   -O que é Big Data
   -Modelos de Computação Distribuída
   
   

4. Curso Rápido de Python para Análise de Dados
   
   

5. O Processo de Aprendizagem
   Tipos de Aprendizagem
   Modelo
   Correlação
   Espaço de Hipóteses
   Função de Custo - J(x)
   Erros
   Otimização – O Gradiente Descendente
   

6. Machine Learning (Aprendizado de Máquina)
   
   (Aprendizado Supervisionado, Aprendizado não-Supervisionado, Aprendizado por reforço)
   Regressão Linear
   Regressão Logística
   KNN
   Naive Bayes
   Árvores de Decisão / Métodos Ensemble / XGBoost
   SVM
   Clusterização
   PCA
   
   

7. Redes Neurais
   7.1. Componentes Básicos das Redes Neurais Artificiais - RNAs
   7.2. O Sistema Nervoso
   7.3. O Neurônio
   7.4. Sinapses
   7.5. Neurônio x Redes Neurais Artificiais
   7.6. Arquitetura
   7.7. O aprendizado
   7.8. Redes Perceptron
   7.9. Redes ADALINE – Regra Delta
   7.10. Perceptron Multicamadas - MLP
   7.11. Algoritmo BackPropagation – Ajuste de pesos (parâmetros)
   7.12. Otimizadores
   
   

8. Deep Learning
   8.1 Introdução e conceitos básicos
   8.2 A Arquitetura das Redes Neurais Profundas (Deep Learning)
   8.3 Os principais tipos de Redes Neurais Profundas
   8.4 Programação paralela em GPU
   8.5 Frameworks de Deep Learning
   TensorFlow e Keras (Google), PyTorch (Facebook)
   
   

​9. Processamento de Linguagem Natural - PLN
Modelos Generativos - Modelos LLM - Large Language Models (Grandes Modelos de Linguagem). Ex: GPT-4, BERT, RoBERTa
Análise de Sentimentos
Classificação Zero-Shot
Geração de Texto com Modelo LLM
Previsão de Palavras
Perguntas e Respostas
Sumarização de Texto
Tradução de Idioma

10. Visão Computacional
    Modelos CNN – Convolutional Neural Networks
    ViT – Visual Transformers
    
    

11. Análise de Mídias Sociais Youtube, Spotify, Twitter, Facebook, Instagram, etc
    
    

12. Bancos de Dados NoSQL​
    
    

13. Introdução ao MongoDB
    
    

14. Hadoop e Engenharia de Dados
    
    

15. Spark​​​​​​
    
    

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