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O Departamento de Pesquisas Judiciárias do Conselho Nacional de Justiça (DPJ/CNJ) informa que os Cursos de Ciência de Dados Aplicada ao Poder Judiciário abaixo estão disponíveis para matrícula, no modelo autoinstrucional, na Plataforma moodle do Centro de Formação e Aperfeiçoamento de Servidores do Poder Judiciário – CEAJUD.

Machine Learning

Objetivo do Curso: Proporcionar ao(à) aluno(a) conhecimento teórico e prático referente aos principais métodos de aprendizado de máquina não supervisionados e supervisionados.

 

 

 

 

Mineração de Texto

Objetivo do Curso: Importar e tratar dados na forma de texto, produzir resumos descritivos, aplicar métodos de análise não supervisionada e supervisionada.


Python para Análise de Dados:

Objetivo do Curso: Utilizar Python para análise de dados, realizando o tratamento, manipulação e organização de dados com estatística descritiva e construção de gráficos.


Dashboards com Power BI:

Objetivo do Curso: Habilitar os cursistas para o uso do software Microsoft Power BI para análise de dados e elaboração de dashboards, a formação Dashboards com Power BI é composta por videoaulas separadas em cinco módulos de conhecimento, acompanhados de avaliações para reforçar o aprendizado.


Dashboards e Relatórios Dinâmicos com o R:

Objetivo do Curso: Habilitar o cursista a utilizar o software R de computação estatística e gráficos para planejar, construir e implantar dashboards baseados em {shiny}, e produzir relatórios dinâmicos de análise de dados com {rmarkdown}.


Fundamentos de Estatística para Ciência de Dados

Objetivo do Curso: Apresentar conceitos fundamentais de estatística
descritiva, exploratória e inferencial.


Excel para Análise de Dados

Objetivo do Curso: Utilizar o MS Excel para realizar tarefas de leitura, tratamento e organização de dados para análise, manipulação e análise dos dados usando métodos de estatística descritiva e gráficos.


R para Análise de Dados

Objetivo do Curso: Usar o software R para importação, tratamento e organização de dados, manipulação e análise de dados com estatística descritiva e construção de gráficos.