· Entender o pensamento analítico de Data Science
· Entender a relação de Hadoop, SQL e No SQL com Data Science
· Conhecer as áreas que englobam a análise de dados (incluindo o primeiro contato com Python)
· Conhecer correlações e etapas para análises de dados
· Distinguir diferenças entre dados e entre métodos supervisionados e não supervisionados
· Compreender análises preditivas com árvore de decisão
· Entender o que é regressão
· Entender o que é sobreajuste
· Como lidar com sobreajuste
· Conhecer linguagem Python e Matplotlib
· Compreender clusterização aplicada em similaridades
· Aprender a usar o K-NN
· Conhecer matriz de confusão