Data Science
- 06hCurso Data Science: analise e visualização de dados
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10hCurso Python para Data Science: primeiros passos
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08hCurso Python para Data Science: trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções
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06hCurso Python: análise de dados com SQL
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08hCurso Pandas: conhecendo a biblioteca
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06hCurso Pandas: transformação e manipulação de dados
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08hCurso Pandas: selecionando e agrupando dados
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08hCurso Pandas I/O: trabalhando com diferentes formatos de arquivos
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08hCurso Pandas: limpeza e tratamento de dados
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06hCurso Data Science: análise de series temporais
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06hCurso Data Analysis: Google Sheets
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08hCurso Data Analysis: previsões com Google Sheets
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08hCurso Data Analysis: estatística com Google Sheets
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08hCurso Data Science: análises para saúde e medicina
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07hCurso Data Science: visualização de dados para saúde e medicina
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06hCurso Geopandas: trabalhando com dados geoespaciais
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09hCurso Clustering: extraindo padrões de dados
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10hCurso MLOps: Machine Learning e APIs
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08hCurso MLOps: deploy de modelos
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08hCurso Árvores de Decisão: aprofundando em modelos de Machine Learning
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08hCurso Data Mesh: uma abordagem distribuída para dados
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10hCurso Data Mesh: dados como produtos
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06hCurso Data Mesh: gerenciando controle e dependências
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06hCurso Data Mesh: infraestrutura e planos
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10hCurso Oracle ADS: análise de dados na nuvem
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08hCurso NumPy: análise numérica eficiente com Python
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10hCurso Data Visualization: criando gráficos com bibliotecas Python
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12hCurso Data Visualization: gráficos de comparação e distribuição
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10hCurso Data Visualization: gráficos de composição e relacionamento
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10hCurso Pesquisa operacional: entendendo as bases dos métodos de otimização
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08hCurso IA aumentada: prevendo atrasos de voos
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10hCurso Otimização: encontrando soluções inteiras em programação linear
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08hCurso R para Data Science: conhecendo a linguagem
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08hCurso R: utilizando e manipulando estruturas para análises de dados
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08hCurso R: utilizando o Tidyverse para diferentes formatos de dados
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08hCurso R para Data Science: aplicando Data Visualization com ggplot2
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10hCurso Otimização: aplicando a programação por restrições
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08hCurso Data Science: testando hipóteses
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08hCurso Data Science: testando relações com Regressão Linear
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10hCurso Data Science: explorando e analisando dados
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10hCurso Data Science: analisando e prevendo séries temporais
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08hCurso R: utilizando o Tidyverse e transformando dados com dplyr
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08hCurso R: aplicando a análise descritiva com R
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04hCurso Praticando Pandas: trabalhando com dados nulos
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04hCurso Praticando gráficos: composição e relacionamento com Matplotlib e Plotly
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04hCurso Praticando Pandas: realizando operações
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04hCurso Praticando Python: estruturas de dados
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04hCurso Praticando Pandas: normalizando arquivos JSON
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04hCurso Praticando Pandas: criando tabulações com groupby
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04hCurso Praticando Pandas: criando tabulações com pivot_table
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04hCurso Praticando gráficos: distribuição com Seaborn
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04hCurso Praticando gráficos: criando gráficos customizados
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04hCurso Praticando gráficos: criando gráficos de comparação
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08hCurso Polars: manipulando tabelas
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10hCurso Polars: analisando dados de forma eficiente
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10hCurso Polars: limpando e tratando dados
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08hCurso Polars: explorando seleção e agrupamentos
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06hCurso Trabalhando com dados: fundamentos da análise de dados
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08hCurso Github: como publicar projetos em dados
Por onde começar com Data Science
Data Science, o que é? Trata-se do estudo que tem como objetivo extrair insights de dados brutos para auxiliar na tomada de decisões de gestores de uma organização. Para isso, a Data Science incorpora conhecimentos das áreas de estatística, matemática, data mining e análises preditivas.Após compreender o que é Data Science, é importante pensar em qual a sua relevância, atualmente. Investir em Data Science significa diminuir os riscos financeiros, pois os insights podem detectar anomalias nos processos da empresa e evitar desperdícios futuramente.Existem diversas formas de começar a estudar a área de dados. Por isso, dividimos a nossa formação em subcategorias: SQL e Banco de Dados, Data Science, Estatística, Machine Learning e Business Intelligence. Para facilitar, sugerimos estas diferentes trilhas de estudos. Assim, você pode estudar Data Science do zero ou partir direto para a subcategoria do seu interesse. ## Profissões em Ciência de Dados### 1. Engenheiro(a) de dadosResponsável por criar a infraestrutura de dados (como Data Lake) que serão utilizados por outros profissionais, como analistas e cientistas de dados.### 2. Cientista de dadosSerá responsável por conectar os pontos e extrair valor, respondendo perguntas essenciais para o negócio, com base em estudos e análises. Ela consegue olhar para os dados e tirar deles as respostas e modelos de predição. ### 3. Engenheiro(a) Machine LearningResponsável por transformar em produto os insights e modelos fornecidos pela pessoa cientista de dados. Pode ser na forma de uma API, microsserviço, sistema, entre outros produtos. ### 4. Analista de dadosResponsável por trazer insights e resolver problemas, a partir da análise de bases de dados. Unindo estatística, visualização, consultas a banco de dados, irá otimizar os processos da empresa. ## Como trabalhar com dados?Pegando como exemplo o conjunto de dados (o dataset) de um restaurante, podemos desenvolver uma análise exploratória inicial para verificar em quais dias/horários há mais ou menos movimento. Isso abre portas para novas perguntas, como: será que vale a pena dar desconto nos dias em que temos menos movimento?Essa curiosidade é parte fundamental de quem trabalha com dados! É fundamental estudar técnicas de estatística e encontrar as ferramentas certas para o trabalho. O fluxo de dadosé dividido em 4 partes:1. Coleta de dados: Aqui vamos organizar sistemas para buscar os dados relevantes para a próxima fase. Podemos usar algumas técnicas como scraping, ou pegar um dataset pronto.2. Preparação dos dados: Tendo os dados do sistema, podemos criar um Dataframe do Pandas e começar a manipular esses dados para extrair informações. Nesse momento estamos preparando os dados para a fase de análise, e é nesse ponto em que muitas funções do numpy podem ser utilizadas para facilitar.3. Análise: Agora estamos aptos a fazer uma análise exploratória dos dados e realmente buscar relações que possam nos interessar, a partir das quais levantaremos hipóteses para o negócio.4. Entrega: Por fim, precisamos entregar algo para a área de negócio ou mesmo salvar as manipulações de dados para conseguirmos retomar o trabalho depois. Para a área de negócios, podemos entregar relatórios ou dashboards que contenham um resumo das informações coletadas e as conclusões. Para isso, dispomos de ferramentas de visualização como o Seaborn.Para cada tipo de dado e de problema dispomos de diferentes técnicas e maneiras de trabalhar. Séries temporais, por exemplo, possuem características muito diferentes de dados de geolocalização. Justamente por isso, é fundamental saber como trabalhar com cada tipo de dados!
Líderes da Escola Data Science
Guilherme Silveira
Chief Education Officer na AluraDavid Neves
Tech lead da Escola de Dados na AluraRodrigo Dias
Cientista de Dados, Estatístico e DesenvolvedorNadia Oliveira
Tech Lead no Scuba Team
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