João Vitor Perez
Fui convidado por um grupo de pesquisa internacional para trabalhar como Cientista de Dados Jr...
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Data Science
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Eu saí do zero, não sabia nada de Ciência de Dados e no final tava entregando um projeto de Machine Learning...
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Erika Bellido
Eu queria fazer uma transição para dados, mas não tinha certeza [...] Fiz a Imersão Dados e fiquei apaixonada...
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A cada curso ou formação concluído, um novo certificado para turbinar seu currículo e LinkedIn.
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No Discord, você tem acesso a eventos exclusivos, grupos de estudos e mentorias com especialistas de diferentes áreas.
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Explore um universo de possibilidades na palma da sua mão. Baixe as aulas para assistir offline, onde e quando quiser.
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Perguntas Frequentes
Na Escola de Dados da Alura, abordamos as linguagens mais importantes do mercado de Ciência de Dados, como Python e R, e os principais frameworks, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn. Também ensinamos a utilizar, em nível profundo, ferramentas como Excel e, para acesso e trabalho com dados armazenados, SQL e NoSQL.
Para quem está começando, a Escola de Data Science vai dar a base de conhecimento para a área. Para quem já tem um perfil profissional estabelecido, vai oferecer a experiência que o dia a dia de trabalho ainda não trouxe. Independente do seu nível, buscamos apresentar ferramentas e boas práticas nas mais diversas tarefas de Cientistas de Dados.
Com foco em exercícios e teoria, o aprendizado na Escola de Dados ocorre na prática.Ao executar projetos, ao mesmo tempo que estamos informando e aprendendo como as coisas funcionam, damos espaço para o aprofundamento à medida que a necessidade surgir.Todos os cursos em Data Science incentivam o desenvolvimento de projetos, como também oferecemos oportunidades de construção de portfólio através de outras experiências de aprendizado, como o Alura Challenges.
Focamos na produção prática e na utilização de ferramentas fundamentais ao dia a dia de uma pessoa Cientista de Dados. Ao mesmo tempo, colocamos teoria suficiente para que tais tarefas sejam executadas de forma a entender o quê, porquê, quando e como.O Data Scientist precisa saber diversas abordagens e ajudamos nesta jornada.