Ciência de dados aplicada à regulação e fiscalização da distribuição de gás canalizado

0
COMPARTILHAMENTOS
194
VISUALIZAÇÕES
Dias
Horas
Minutos
Segundos

Sobre o Curso

A Ciência de Dados é uma área interdisciplinar focada em resolver problemas complexos através de técnicas de computação, matemática, inteligência artificial e estatística, usando grandes volumes de dados. O curso Ciência de dados aplicada à regulação e fiscalização da distribuição de gás canalizado explora aplicações práticas e discute questões relacionadas a esse campo.

Conteúdo do Curso

Panorama de Ciência de Dados

  • Visão geral da Ciência de Dados
  • Domínios de Ciência de Dados
  • Papéis de Ciência de Dados

Exploração de Dado

  • Caracterização de dados
  • Análise exploratória de dados
  • Visualização de dados

Preparação de Dados

  • Tratamento de dados
  • Pré-processamento de dados

Paradigma de Aprendizagem de Máquina

  • Aprendizagem supervisionada
  • Aprendizagem não supervisionada
  • Tarefas de aprendizagem
  • Algoritmos de aprendizagem

Modelo de Classificação

  • Algoritmos de classificação
  • Construção de classificadores

Avaliação de Desempenho

  • Métricas de avaliação de classificadores

Modelo de Regressão

  • Algoritmos de regressão
  • Construção de modelos de regressão
  • Métricas de avaliação de regressores

Modelos de Agrupamento

  • Algoritmos de agrupamento
  • Construção de modelos de agrupamento
  • Validação e interpretação de resultados

Público Alvo

Reguladores e Funcionários de Agências de Regulação; Analistas de Políticas Públicas; Gestores Públicos e Decisores Políticos; Profissionais de Compliance e Auditoria; Acadêmicos e Pesquisadores em Regulação;

Informações do Curso

Investimento

R$1.430,00

Realizar Inscrição

Instrutores

Robisom Damasceno Calado

Doutor em Engenharia Mecânica - Processos de Fabricação pela UNICAMP (2011). Mestre em Engenharia Mecânica - Processos de Fabricação pela UNICAMP (2006). Engenheiro de Produção Mecânica pela Universidade Metodista de Piracicaba - UNIMEP (2001). Pós-Doutorado em Engenharia de Produção pela UNESP de Guara5ngueta (2014) e com período na Engenharia Mecânica da Universidade de Coimbra pesquisando Lean Healthcare. Professor Adjunto da Universidade Federal Fluminense - UFF / RJ (desde 2016), no Depto de Engenharia de Produção - Volta Redonda (VEP/UFF). É Docente e Coordenador do Pós-Graduação em Engenharia de Produção - PPGEP UFF Niterói - Mestrado e Doutorado (2023). É Comendador pela Câmara Brasileira de Cultura. Coordenador do grupo de pesquisa CNPq LabDGE - UFF (Laboratório de Design Thinking, Gestão e Engenharia Industrial da UFF). Coordenador do Projeto de Pesquisa Lean nas UPAs 24h (parceria do Ministério da Saúde com a UFF). Coordenador do Projeto de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação Tecnológicos na Agricutura (parceria do Ministério da Agricultura, Pecuária com a UFF). Editor da Revista LabDGE UFF. Organizador anualmente o Congresso Lean Six Sigma (10 edição) Já orientou mais de 160 trabalhos acadêmicos, publicou vários ar5gos, livros e capítulos de livro sobre Lean Six Sigma e Lean Healthcare. Fui membro do Educa5onal Network Lean Advacement Ini55ve do MIT - Massachusens Ins5tute of Technology. Possui especialização em Lean Enterprise pelo MIT e Cer5ficação Black Belt - Lean Six Sigma. Foi prof. visitante da Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences SEAS pesquisando Educação em Engenharia. Experiência profissional de 32 anos, em empresas (Price Waterhouse Coopers e Tempos Consultoria, Valeo, Randon, Valmet, Braun, Whirlpool - Brastemp, BSH - Bosch Siemens e outras) em cargo técnico até gestor na área de Engenharia Industrial e Coordenação de programas de Lean Manufacturing. Atuação acadêmica: Gestão da Produção e Serviços; Gestão da Qualidade; Gestão da Saúde (Lean Healthcare); Gestão da Inovação e Produção mais Limpa (Lean Green); Lean Six Sigma e Design Thinking. interesse também nas sub- áreas: Regulação, Energia Sustentável, Gerenciamento de Capacidade, Hoshin Kanri, Lean Produc5on, Lean Educa5on, Lean Inclusão Social, Tecnologia e Inovação Agroindústria 5.0, Transformação Digital, Agricultura Inteligente, Agricultura Enxuta, Karakuri (automação de baixo custo) e Metodologias para Inovação no Ensino de Engenharia.

Informações Importantes

O servidor de agência associada à ABAR deverá encaminhar comprovante funcional (foto do crachá, cabeçalho do contra-cheque atual ou nomeação). A inscrição será confirmada após a conferência do comprovante pela Secretaria da ABAR. No ato de inscrição, utilize o cupom informado. Para enviar o comprovante basta enviar através do botão abaixo.

O desconto não é cumulativo e será calculado sobre o valor integral do curso.

Para ter direito ao desconto, os associados acima deverão, obrigatoriamente, encaminhar documento atual da Secretaria da Associação no qual é vinculado, comprovando estar em dia com as obrigações estatutárias, para o e-mail inscricoes@abar.org.br. Após a conferência pela Secretaria da ABAR, será enviado o cupom de desconto a ser utilizado durante o pagamento da sua inscrição nesta plataforma.

Pagamentos via Nota de Empenho: A solicitação para inscrição deverá ser encaminhada via e-mail para a Secretaria da ABAR: inscricoes@abar.org.br. Todas as orientações adicionais serão enviadas após o recebimento da solicitação.

Sobre as Aulas e Certificação

Este curso dá direito a certificado com emissão online, considerando os seguintes critérios:

As aulas serão realizadas através da plataforma Zoom. O aluno deverá possuir uma conta e o aplicativo instalado no dispositivo a ser utilizado para acesso às aulas ao vivo.

Próximo Post

Welcome Back!

Login to your account below

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Enviar Comprovante

Você deverá encaminhar, através do formulário a baixo, o comprovante funcional. A sua inscrição será confirmada após a conferência do comprovante pela Secretaria da ABAR.

Tamanho máximo do arquivo de 2MB. Arquivos válidos PNJ, JPG e PDF