Curso de mineração de dados com laranja

Institución Educativa
Modo On-line
Duração 200 horas
Idiomas Espanhol
$12.435
Pago en cuotas sin intereses Acceso para siempre para consultar tu curso

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Plan de estudios

Resumo

Este curso de mineração de dados com Orange fornece uma introdução completa a esta ferramenta de análise de dados de código aberto. Desde sua definição até suas vantagens e funcionalidades, você aprenderá a carregar, preparar, explorar, modelar e exibir dados com eficiência. Através de fluxos de trabalho e widgets personalizáveis, você adquirirá a capacidade de lidar e analisar conjuntos de dados complexos, identificar padrões e estruturas e executar modelagem preditiva. Além disso, a mineração de dados laranja, além de ser acessível a todos devido à sua natureza de código aberto, também se destaca por sua facilidade de uso e seu conjunto robusto de funcionalidades. Além disso, você terá uma equipe de ensino especializada em campo.

Metas

- Entenda o que é mineração de dados laranja e suas vantagens. - Domine a carga de dados e o pré -processamento em laranja. - Use a programação visual para analisar dados de maneira eficaz. - Explore e visualize dados para identificar padrões e tendências. - Aplique técnicas de modelagem preditiva em laranja. - Crie fluxos de trabalho de dados eficientes. - Personalize widgets e canais para obter resultados específicos.

Saídas profissionais

Os principais resultados profissionais deste curso em mineração de dados com Orange permitirão optar por funções em análise de dados, ciência de dados, engenharia de dados e consultoria em empresas de vários setores, incluindo tecnologia, finanças, saúde e marketing. Eles também podem encontrar oportunidades em instituições acadêmicas e centros de pesquisa.

Para prepará -lo

Ao concluir este curso em mineração de dados com laranja, você pode aplicar técnicas de mineração de dados usando mineração de dados laranja em vários contextos. Você pode carregar, preparar, explorar e visualizar dados com eficiência, além de criar e avaliar modelos preditivos. Esse treinamento o equipará com habilidades práticas para resolver problemas de análise de dados em sua carreira profissional ou projetos pessoais.

Quem é abordado

Este curso de mineração de dados com laranja é projetado para estudantes, profissionais e entusiastas do banco de dados, inteligência artificial e análise de negócios que desejam adquirir habilidades no uso da mineração de dados laranja. O conhecimento prévio na mineração de dados não é necessário, mas é útil ter um entendimento básico de estatística e programação.

Caráter oficial

Este treinamento não está incluído no escopo do treinamento regulamentado oficial (educação infantil, educação primária, ensino médio, FP de treinamento profissional oficial, bacharelado, diploma universitário, mestre oficial da universidade e doutorado). É, portanto, um treinamento complementar e/ou especialização, com o objetivo de adquirir certas habilidades, habilidades ou aptidões de natureza profissional, sendo capaz de ser apenas como mérito nas bolsas de trabalho e/ou competições de oposição, sempre dentro da seção de treinamento complementar e/ou treinamento contínuo sempre essencial para revisar os requisitos específicos do trabalho público do trabalho público do trabalho público.

Metodologia

Nossa metodologia combina tecnologia, pedagogia e empatia por um aprendizado personalizado.

Você marca o ritmo, decide o caminho e uma inteligência artificial o acompanha para aprender melhor, com significado e propósito.

Aprendizado personalizado realizado

Seu estilo, interesse e nível definem a rota. Você é o ponto de partida.

Construtivismo em ação

Explore, experimente e aplique. Aprender significa entender, não memorizar.

Aquele que o acompanha, não quem o dirige

Phia, nossa assistente de inteligência artificial o guia sem limitar sua autonomia.

Avaliação sem pressão

Feedback contínuo e adaptável. Porque o aprendizado é um processo, não uma figura.

Certificación

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Grau emitido pela Educa Open, Specialized Center em treinamento em várias áreas tecnológicas

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