SOBRE O CURSO

Aprenda como o processamento de linguagem natural e programação podem atuar na área de business analytics para obter insights e direcionar o planejamento dos negócios.

OBJETIVO

Capacitar profissionais a analisar e aprender diferentes técnicas de programação de linguagem natural e Python.

MODALIDADE

Aulas ao vivo, transmitidas pela web e gravadas. Tudo disponível através da plataforma Google Education Suite para você rever quando quiser. Fora do horário de aula solicite videoconferência (Talks) com monitores e professores.

PÚBLICO ALVO

Profissionais que desejam atuar em business analytics para obter insights e direcionar o planejamento dos negócios através da análise de dados, e para isso necessitam conhecer o potencial do processamento de linguagem natural.

METODOLOGIA

Os alunos terão uma introdução completa ao estado da arte em aprendizado profundo para PLN e realizarão aplicações práticas por meio de aplicações em Python, em atividades Hands-on utilizando ferramentas e manipulando as bibliotecas de PLN e ciência de dados.

O processamento de linguagem natural (PLN) é uma das tecnologias mais importantes da era da informação. As aplicações da PLN estão em toda parte porque as pessoas comunicam quase tudo em linguagem escrita e falada: pesquisa na web, publicidade, e-mails, atendimento ao cliente, tradução de idiomas, agentes virtuais, relatórios médico etc.

PROGRAMA

- Estado da arte em NLP:

  • Aplicação na indústria
  • Características
  • Ferramenta para análise de dados
  • Biblioteca e infraestrutura Nuvem
  • Jupyter Notebook

- Introdução à NLP: 

  • Text Mining
  • Tokenização
  • Stopwords
  • Lemetização e Steming
  • Análise de frequência WordCloud
  • Representações
  • Bibliotecas: instalação e utilização
  • Limpeza e preparação dos dados
  • Exercício Tutorado

- Modelos de Representação:

  • Bag of Words
  • TF-IDF
  • Similaridade do Cosseno

- Aplicações de Similaridade:

  • Recomendação de produtos
  • Similaridade de textos jurídicos
  • Exercícios Tutorado

- Modelos de Representação de Contexto Embeddings:

  • Word2vector
  • Glove
  • Doc2Vector

- Aplicações com Embeddings e supervisionados:

  • Modelos de contexto
  • Aplicações na indústria
  • Modelos dimensionais

- Análise Não supervisionada de dados:

  • Analise de tópicos LDA
  • T-SNE clusterização por vizinhança
  • Geração de gráficos de interpretação
  • PCA
  • Aplicações Hands-On

- Deep Learning:

  • Modelos de aprendizado profundo LSTM
  • Modelos pré-treinados por vizinhança
  • Geração de texto
  • Persistência de Dados

MAIS INFORMAÇÕES

INVESTIMENTO

2 parcelas de

R$ 611,00

O curso poderá ser pago em 2 parcelas de R$ 611,00, sendo a primeira no ato da matricula e a(s) restante(s) no(s) mês(es) subsequente(s).

Aceita-se pagamento com cartões de crédito American Express, Elo, Diners, Mastercard e Visa; boleto bancário¹ cartões de débito².

¹o boleto poderá ser pago em qualquer agência bancária após o registro no banco, realizado em até dois (2) dias úteis

²somente presencial, em um de nossos balcões de atendimento.

INSCRIÇÃO
12/01/2021 a 10/02/2021

TAXA DE INSCRIÇÃO
Gratuita

MATRÍCULA
Até 05/01/2021

Coordenador do Curso

Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco

-Doutorado em Computer Science – Pela University of London, UL, Inglaterra.

-Mestrado em Engenharia Elétrica – Pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio​

-Graduado em Engenharia Elétrica Eletrônica – Pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio

Coordenador do Curso

Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco

-Doutorado em Computer Science – Pela University of London, UL, Inglaterra.

-Mestrado em Engenharia Elétrica – Pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio​.

-Graduado em Engenharia Elétrica Eletrônica – Pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio.

O curso poderá ser pago em 18 parcelas de R$ 1.606,00, sendo a primeira no ato da matrícula e as restantes nos meses subsequentes.

Aceita-se pagamento com cartões de crédito (Elo, Diners, Mastercard, Visa) e boleto bancário.

American Express e cartões de débito só são aceitos presencialmente, em um de nossos balcões de atendimento.

A carga horária do curso é de 360 horas, ao longo de 17 meses.

O BI MASTER é um MBA técnico voltado para práticas de machine learning, inteligência artificial, big data e métodos inteligentes, matemáticos e estatísticos de apoio à decisão. Ele foi concebido para capacitar profissionais especializados de todos os campos profissionais e é diferenciado por ser técnico/científico e da PUC-Rio, uma instituição com excelência científica. Além disso, é ministrado por professores doutores, pesquisadores e desenvolvedores de projetos para grandes empresas nacionais.

A diferença é apenas de onde você assiste às aulas. Todos os alunos têm acesso a vídeo-aulas, videoconferências com colegas e professores, solução de exercícios tutoreados e gravado em vídeos e práticas de desenvolvimento PoC (Proof of Concept).

Todos também podem assistir às aulas presenciais através do Youtube ou revê-las através de vídeoaulas gravadas em estúdio. Isto facilita a participação dos alunos durante viagens ou no deslocamento para a PUC-Rio.

Os alunos da turma BI Master a distância que desejarem participar fisicamente das aulas podem agendar a sua participação com a secretaria do curso.

O BI Master é um curso de pós-graduação Lato Sensu para profissionais que buscam a especialização em Ciência dos Dados e são portadores de diploma de curso de nível superior em qualquer área de conhecimento. Ele é destinado a profissionais que desejam conhecer as mais novas e avançadas ferramentas que auxiliarão na tomada de decisão em suas respectivas atividades.

Não é necessário ter experiência prévia nessas áreas, já que o que você precisa saber será abordado em sala de aula. No entanto, é preferível que estudantes se sintam à vontade com uma manipulação matemática compatível com a de cursos de nível superior.

Durante o curso, fórmulas serão apresentadas com o intuito de revelar os “fenômenos” por trás de cada método. O objetivo é fazer com que os modelos apresentados sejam intelectualmente assimilados pelos alunos para que eles saibam escolher qual modelo empregar, como e por que solucionar determinado problema.

  • Curriculum Vitae
  • Diploma de Graduação ou Declaração de Conclusão
  • Histórico Escolar Oficial da Graduação Completo

A documentação necessária deverá ser enviada pela Internet.

Os candidatos inscritos no último dia de prazo assim como os que se inscreverem nos balcões de atendimento da CCE deverão apresentar a documentação, obrigatoriamente, no ato da inscrição.

Sim, a seleção existe e deverá ser feita com base nos seguintes fatores:

  • Histórico escolar;
  • Graduação, cursos de extensão, pós-graduação e especialização;
  • Experiência profissional;
  • Cargo atual;
  • Currículo geral do candidato (clareza, a organização e documentos de comprovação).

A coordenação se reserva o direito de programar entrevistas, caso julgue necessário.

Sim. Caso a empresa cubra os custos do curso, o aluno poderá efetuar a matrícula normalmente. No entanto, ele terá de preencher uma carta de compromisso da empresa e submetê-la para o nosso sistema online em até 3 dias.

Tendo feito isso, enviaremos a nota fiscal com boleto bancário à empresa.

Sim, a PUC-Rio tem parceria com diversas empresas, oferecendo desconto diretamente na mensalidade. Há também a possibilidade de criar uma turma específica para os profissionais da empresa, buscando atender às necessidades do grupo.

Caso tenha interesse em um curso fechado para sua empresa, entre em contato conosco através do e-mail bi-master.contato@ele.puc-rio.br.

É importante que seu computador tenha os seguintes requisitos mínimos:

Windows 7 ou superior, Processador Core ou superior, 4 GB Memória, 250 MB espaço em disco disponível, Microsoft Office (2007 em diante).

O uso de máquina com Windows e todas as demais indicações apontadas acima são requisitos para instalação de softwares que serão utilizados em atividades práticas no decorrer das aulas como, por exemplo, os softwares Evolver, @Risc, Qlikview, e outros.

É possível utilizar Mac, desde que haja uma máquina virtual Windows.