Formação Data Science

Aprenda técnica de análise, estatística, modelagem e visualização de dados!

Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science
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Data Science

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.

  • Por que estudar Data Science?

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!

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do 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 planos

Com quem você irá aprender

  • Allan Segovia Spadini

  • Cássia Sampaio

  • Guilherme Silveira

  • Luis Meazzini

  • Rodrigo Fernando Dias

  • Victor Coelho Geraldo

Passo a passo

  1. 1 Começando com Data Science

    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?

  2. 2 Modelos de Data Science

    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.

    Vamos descobrir o que são séries temporais e como trabalhar com esse tipo de informação, que estará presente no dia a dia de qualquer cientista de dados.

  3. 3 Visualização de dados

    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.

  4. 4 Testes com Data Science

    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!

  5. 5 Aplicando Data Science

    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

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      • Aprenda a buscar e questionar fontes de dados
      • Limpe, processe, analise, compare informações encontradas
      • Aprenda a importância de visualizações adequadas
      • Crie um espírito crítico ao levantar limitações em seus estudos de dados
      • Utilize o conhecimento de programação e dados na área de saúde
      • Utilize dados de fontes confiáveis como Johns Hopkins e a OMS
      • Entenda a dificuldade de alcançar dados estáveis durante um episódio de epidemia
      • Calcule taxas de letalidade
    • Curso Data Science: visualização de dados para saúde e medicina

      Curso | 07h
    • Faça esse curso e:
      • Explore boletins epidemiológicos de Influenza
      • Entenda os coeficientes de incidência e mortalidade
      • Visualize a evolução de coeficientes e sua convergência
      • Junte bases de fontes distintas para enriquecer seus dados
      • Explore as limitações das suas fontes de dados e seus próprios estudos
      • Busque conclusões e comparações
      • Refine suas visualizações
    • Podcast Tecnologia e computação no combate ao vírus – Hipsters Ponto Tech #195

Data Science

Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de SQL e Banco de Dados, NoSQL, Data Science, Machine Learning, BI, Estatística, Excel,e mais...

Experiências de quem já estudou com a gente

Lucas Zambuzi Sanches

em 18/11/2020

Achei muito boa a didática do Guilherme, a forma como organiza o conteúdo e apresenta cada informação de modo coerente e preciso

Data Science: Primeiros passos

Diogo Alves Miranda

em 04/02/2021

Projeto final ficou muito bem bolado, deu para revisar todo o conteúdo do curso.

Estatística com Python parte 1: Frequências e Medidas

Natalia de Andrade Santiago

em 04/02/2021

Eu adoro o professor Rodrigo, ele explica muito bem e mesmo o curso sendo uma parte de Pandas, já apresentou ferramentas ótimas para aplicação nos meus estudos, além de ter dado muitos insights sobre como proceder na análise de dados.

Python Pandas: Tratando e analisando dados

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