Conteúdo do curso
- 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
- 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
- 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
