Residência em Ciência de Dados para Cidades Inteligentes
Promoção da adoção da ciência de dados na administração pública
O Hub de Inteligência Artificial do Senai no Paraná está com cotas disponíveis para organizações públicas e privadas que desejam investir na formação de capital humano, com o intuito de encontrar novas soluções para a gestão urbana.
O programa seleciona pesquisadores altamente capacitados, aptos a desenvolverem tecnologias para a resolução de problemas de negócios nas cidades.
Formato
- 12 meses de duração
- 15 residentes
- 10 organizações patrocinadoras
- Benchmarking internacional
- Acompanhamento de mentores
Conteúdo
- Fundamentos de Ciência de Dados;
- Coleta, Processamento e Mineração de Dados;
- Modelagem de Dados;
- Visualização de Dados e Deployment.
Entregas
- Projetos práticos em ciência de dados para cidades inteligentes;
- Profissionais altamente capacitados no mercado.
Temáticas
- Mapeamento e previsão de ocorrências policiais;
- Saúde assistencial/ocupacional personalizada;
- Previsão de acidentes e modelagem de tráfego;
- Monitoramento e previsão de indicadores de poluição;
- Previsão de arrecadação a partir de indicadores econômicos e sociais.
Duração
- 12 meses.
Turmas
- Até 20 pesquisadores residentes;
- Até 10 cotas para prefeituras, governo do estado ou órgãos públicos.
Conteúdo programático
- Reunião de Kickoff: Alinhamento de demandas a serem trabalhadas.
- MÓDULO 01: Fundamentos de Ciência de Dados e Smart Cities | Meses 01 a 03
- Estudo de Caso: Construção de um Plano de Ciência de Dados para o Patrocinador.
- Reunião de Kickoff: Alinhamento de demandas a serem trabalhadas.
- MÓDULO 2: Coleta, Processamento e Mineração de Dados| Meses 04 a 06
- Tópicos de Aprendizagem: Coleta e Armazenamento de Dados / Limpeza e Processamento de Dados / Do Problema de Negócio ao Problema de Ciência de Dados.
- Estudo de Caso: Coletar e Processar Bases de Dados escolhidas do Patrocinador.
- MÓDULO 3: Modelagem de Dados e Machine Learning | Meses 07 a 09
- Tópicos de Aprendizagem: Dimensões da Análise de Dados / Machine Learning / Métricas de Acurácia e Validação.
- Estudo de Caso: Execução de um Modelo de Machine Learning para o Problema Identificado.
- MÓDULO 4: Visualização de Dados e Deployment | Meses 10 a 12
- Tópicos de Aprendizagem: Introdução a visualização de dados e Business Intelligence / Storytelling com Dados.
- Estudo de Caso: Dashboard de negócios e uma estratégia de comunicação dos resultados.
- Encerramento: Apresentação dos resultados alcançados ao longo do programa.
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