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Data Science
Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de Ciência de dados, BI, SQL e Banco de Dados, Excel, Machine Learning, NoSQL, Estatística,e mais...
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Para conclusão
veja nossa apresentação da Formação e uma Alura Live sobre a Carreira em Front-end
Com o avanço da tecnologia, está cada vez maior a quantidade de dados disponíveis para análises avançadas. Desta forma, a área de Ciência de Dados emergiu auxiliando empresas e profissionais em suas tomadas de decisões: por isso, cresce a demanda por especialistas na área e o desenvolvimento de uma cultura de dados, empoderando profissionais de todas as áreas a lidar com dados e gerar insights que vão realmente impactar suas áreas de atuação.
Para aprender técnicas de análise de dados, estatística, modelagem e visualização na prática, escalando o crescimento e trazer novas oportunidades, seja na empresa onde você trabalha ou no seu próprio negócio.
Na Formação Data Science da Alura, você conhecerá Python, a linguagem mais popular em Data Science, além de utilizar diversas bibliotecas e ferramentas paralelas. Aprenderá sobre coleta, preparação e exploração de dados.
Vai compreender como visualizar dados e comunicar resultados através de gráficos. Assim, você conseguirá justificar as análises feitas e mostrar para a empresa o quão importante é o papel dos dados para otimizar processos em várias áreas.
Se você quer trabalhar com Data Science, esta formação vai te preparar para entrar no mercado e dar seus primeiros passos na profissão.
Mergulhe de cabeça nos dados!
Conteúdos pensados para facilitar seu estudo
Formação completa para o mercado
Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse
Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!
Conheça os planosProfessores especializados Data Science
Guilherme Silveira
Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.
Guilherme Silveira
Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.
Luis Meazzini
Luis é mestre pela Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) em Ciência e Tecnologias da Computação com ênfase em Inteligência Artificial desenvolvendo modelos de Machine Learning para Diagnóstico de falhas. Engenheiro de computação também pela UNIFEI. Hoje trabalha como engenheiro de Machine Learning na Kunumi.
Luis Meazzini
Luis é mestre pela Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) em Ciência e Tecnologias da Computação com ênfase em Inteligência Artificial desenvolvendo modelos de Machine Learning para Diagnóstico de falhas. Engenheiro de computação também pela UNIFEI. Hoje trabalha como engenheiro de Machine Learning na Kunumi.
Cássia Sampaio
Cássia é cientista de dados, instrutora e expert em Inteligência Artificial. Tem mestrado em Fundamentos da Matemática e há mais de 5 anos desenvolve projetos com IA. Participa ativamente da comunidade, fez parte do MIT Global Startup Labs, deu aula nas Pyladies SP e atuou como mentora em eventos como BlueHack, Women Techmakers Health Tech Weekend e AngelHack.
Cássia Sampaio
Cássia é cientista de dados, instrutora e expert em Inteligência Artificial. Tem mestrado em Fundamentos da Matemática e há mais de 5 anos desenvolve projetos com IA. Participa ativamente da comunidade, fez parte do MIT Global Startup Labs, deu aula nas Pyladies SP e atuou como mentora em eventos como BlueHack, Women Techmakers Health Tech Weekend e AngelHack.
Rodrigo Fernando Dias
Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. Atua como consultor e instrutor.
Rodrigo Fernando Dias
Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. Atua como consultor e instrutor.
Victor Coelho Geraldo
Victor é doutor em ciências e graduado em Eng. Química, ambos pela a UNICAMP. Sua área de atuação é em modelagem matemática, aprendizado estatístico e simulação computacional. Atualmente trabalha como cientista de dados, focado no desenvolvimento de algorítimos de inteligência artificial.
Victor Coelho Geraldo
Victor é doutor em ciências e graduado em Eng. Química, ambos pela a UNICAMP. Sua área de atuação é em modelagem matemática, aprendizado estatístico e simulação computacional. Atualmente trabalha como cientista de dados, focado no desenvolvimento de algorítimos de inteligência artificial.
Dê os seus primeiros passos na área, aprendendo sobre como os dados podem ser úteis para o nosso trabalho do dia a dia e como extrair o máximo deste recurso!
Nesta primeira parte, você irá carregar um conjunto de dados do mundo real e realizar uma análise de dados de maneira exploratória, utilizando várias bibliotecas do Python, como a Seaborn, Matplotlib, SciPy e Pandas.
Um dos focos será na utilização da biblioteca Pandas, uma das ferramentas mais poderosas para análise e exploração de dados. Além de Pandas, recordaremos alguns conceitos importantes na estatística, para impulsionar nossa capacidade de análise.
E aí, com os equipamentos de mergulho Okay, bora submergir?
Vídeo YouTube
Curso Data Science: primeiros passos
06hCurso Python Pandas: tratando e analisando dados
12hMais detalhesdo curso Python Pandas: tratando e analisando dados
Curso Estatística com Python parte 1: frequências e medidas
10hMais detalhesdo curso Estatística com Python parte 1: frequências e medidas
Curso Estatística com Python parte 2: probabilidade e amostragem
10hMais detalhesdo curso Estatística com Python parte 2: probabilidade e amostragem
Vídeo Alura Live #64 - Data Science - YouTube
Depois de aprender a analisar e explorar os dados do passado, que tal tentar tirar conclusões sobre o futuro?
Neste passo, você aprenderá a utilizar técnicas como Regressão Linear para demonstrar os impactos de algumas variáveis e criar modelos que possam ajudar na previsão de próximos resultados.
Alura+ Data Science e séries temporais
Curso Regressão Linear: testando relações e prevendo resultados
12hMais detalhesdo curso Regressão Linear: testando relações e prevendo resultados
Curso Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem
05hMais detalhesdo curso Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem
Podcast Casos bacanas de Data Science – Hipsters #106
Entender o "passado" e “prever o futuro” é algo incrível e sem dúvidas um dos principais papéis de uma pessoa cientista de dados, mas criar análises incríveis e modelos capazes de gerar projeções com exatidão não é condição suficiente para tirar seu projeto de ciência de dados do papel.
Uma boa análise e modelos precisos devem estar alinhados a uma comunicação assertiva, para que os envolvidos no projeto entendam suas conclusões e os impactos que seu modelo pode trazer ao negócio. Para esta comunicação, sem dúvidas uma das suas principais ferramentas será uma boa visualização de dados. Neste passo vamos avançar neste tópico, estudando boas práticas e se aprofundando em libs como matplotlib para criar gráficos incríveis.
Curso Data Visualization parte 1: introdução ao design de gráficos
15hMais detalhesdo curso Data Visualization parte 1: introdução ao design de gráficos
Curso Data Visualization parte 2: Escolhendo o melhor gráfico
06hMais detalhesdo curso Data Visualization parte 2: Escolhendo o melhor gráfico
Artigo Análise de dados: analisando minha distribuição com três alternativas de visualização - Blog da Alura
Curso Data Visualization: criação de gráficos com o Matplotlib
06hMais detalhesdo curso Data Visualization: criação de gráficos com o Matplotlib
Muitas vezes uma boa análise e visualizações coerentes não bastam para garantir que nossas conclusões sejam estatisticamente relevantes, para isso precisamos recorrer aos testes de hipóteses.
Então, agora chegou uma das partes mais empolgantes em se estudar Data Science! Visualize a distribuição de dados coletados, levante perguntas e hipóteses, crie intervalos de confiança para suas amostras e utilize o Python para executar testes estatísticos.
Depois de aprender sobre testes, que tal estudar sobre experimentação? Afinal, uma boa parte da área de Data Science está relacionada ao desenvolvimento de experimentos, desde a coleta de dados até a validação de hipóteses!
Curso Data Science: introdução a testes estatísticos com Python
06hMais detalhesdo curso Data Science: introdução a testes estatísticos com Python
Alura+ Erros comuns em teste AB
Curso Introdução à experimentação: análise de experimentos
06hMais detalhesdo curso Introdução à experimentação: análise de experimentos
Podcast Data Science, Engenharia, Design e Produto no Grupo Zap – Hipsters On The Road #08
Para fechar nosso ciclo de aprendizado, que tal praticar os conhecimentos adquiridos em ciência de dados, analisando dados reais na área da saúde?
Nesta parte da formação vamos relembrar alguns tópicos estudados até então, aplicando uma boa parte do que aprendemos na análise de dados reais da COVID-19.
Bora praticar e mergulhar em um problema real e de grande impacto na sociedade!
Curso Data Science: análises para saúde e medicina
08hMais detalhesdo curso Data Science: análises para saúde e medicina
Curso Data Science: visualização de dados para saúde e medicina
07hMais detalhesdo curso Data Science: visualização de dados para saúde e medicina
Podcast Tecnologia e computação no combate ao vírus – Hipsters Ponto Tech #195
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Revi alguns conceitos de estatística e de python e gostei bastante do conteúdo.
Data Science: primeiros passos
Gostei bastante, principalmente da continuidade de cada exercício, aproveitando os materiais e dados das aulas anteriores.
Python Pandas: tratando e analisando dados
Espetacular! Vinha estudando a teoria e prática de Estatística no livro do Triola e achei incrível como tudo o que eu vi lá estava contemplado aqui em Python. Gostaria de parabenizar o instrutor pela didática e a equipe Alura pela adequação do conteúdo.
Estatística com Python parte 1: frequências e medidas
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