Descrição

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.

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.

• 1 Capítulo 1
•  Aula 1. O que é Business Analytics?
•  Aula 2. Business Analytics x Business Intelligence
•  Aula 3. O que é Data Mining?
•  Aula 4. Metodologia analítica
•  Aula 5. Metodologia analítica ideal
•  Aula 6. Definindo o problema de negócio
•  Aula 7. O processo de Business Analytics
•  Aula 8. Seleção das variáveis
•  Aula 9. Processos e práticas em Business Analytics
•  Aula 10. O que é análise descritiva?
•  Aula 11. O que é análise preditiva?
•  Aula 12. Análise descritiva x Análise diagnóstica
• 2 Capítulo 2
•  Aula 13. Definindo Marketing Analytics
•  Aula 14. O que é CRM?
•  Aula 15. Marketing Analytics com R
•  Aula 16. O que é People Analytics?
•  Aula 17. Benefícios do People Analytics
•  Aula 18. importância do People Analytics
•  Aula 19. Análise do processo de negócios
•  Aula 20. O que é tecnologia analítica?
•  Aula 21. Definindo as métricas financeiras
•  Aula 22. O que é fraude?
•  Aula 23. Detecção e prevenção de fraudes
•  Aula 24. Big Data e detecção de fraudes
•  Aula 25. IA para detecção de fraudes
• 3 Capítulo 3
•  Aula 26. Redes neurais para detectar fraudes
•  Aula 27. Detecção de fraudes com R
•  Aula 28. O que é o Text Analytics?
•  Aula 29. O processo de Text Analytics
•  Aula 30. Pacote R para Text Mining
•  Aula 31. Carregando arquivos
•  Aula 32. Convertendo PDF para TXT com R
•  Aula 33. Visualização dos dados e sumário
•  Aula 34. Importância das mídias sociais
•  Aula 35. Autenticação em redes sociais
•  Aula 36. Visualização e exploração
•  Aula 37. Limpeza e pré-processamento
•  Aula 38. Pré-processamento de dados
•  Aula 39. Análise de sentimentos