Formação Data Science
Aprenda técnica de análise, estatística, modelagem e visualização de dados!
Assista o vídeo
veja nossa apresentação da Formação e uma Alura Live sobre a Carreira em Front-end
Data Science
Com o avanço da tecnologia, está cada vez maior a quantidade de dados disponíveis para análises mais avançadas. Desta forma, a área de Ciência de Dados floresceu auxiliando empresas e profissionais em suas tomadas de decisões: por isso, cresce também a demanda por especialistas na área.
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.
Além disso, 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?
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Guia de aprendizado
Conteúdos pensados para facilitar seu estudo
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Do básico ao avançado
Formação completa para o mercado
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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 planosCom quem você irá aprender
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Allan Segovia Spadini
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Cássia Sampaio
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Guilherme Silveira
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Luis Meazzini
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Rodrigo Fernando Dias
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Victor Coelho Geraldo
Passo a passo
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 desse 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 ou Pandas.
No Pandas, você irá se aprofundar um pouco mais: é uma das mais usadas pois fornece ferramentas de análise de dados de alta performance e fáceis de usar.
Após a aula de pandas vamos estudar conceitos estatísticos como frequência, médias, medianas, probabilidade e amostragem.
Vamos começar?
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Vídeo YouTube
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Curso Data Science: Primeiros passos
Curso | 06h | Básico -
Curso Python Pandas: Tratando e analisando dados
Curso | 12h | Básico -
Curso Estatística com Python parte 1: Frequências e Medidas
Curso | 10h | Básico -
Curso Estatística com Python parte 2: Probabilidade e Amostragem
Curso | 10h | Básico -
Vídeo Alura Live #64 - Data Science - YouTube
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2 Modelos de Data Science
Trabalhe com séries temporais e analise dados de uma maneira prática e realista! Agora você irá aprender a utilizar a técnica de Regressão Linear para demonstrar os impactos das variáveis disponibilizadas em um dataset. À continuação, você utilizará visualizações para entender a distribuição de seus dados, e será capaz de comparar e salvar os melhores modelos.
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Alura+ Data Science e séries temporais
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Curso Regressão Linear: Testando Relações e Prevendo Resultados
Curso | 12h | Básico -
Curso Regressão Linear: Técnicas Avançadas de Modelagem
Curso | 05h | Básico -
Curso Data Science: análise de séries temporais para previsão
Curso | 10h | Intermediário -
Podcast Casos bacanas de Data Science - Hipsters #106 - Hipsters Ponto TechHipsters Ponto Tech
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3 Visualização de dados
Avance na área de dados conhecendo a importância do uso dos gráficos para a visualização dos dados! Você aprenderá a escolher as melhores formas de mostrar informações valiosas e impactar a sua audiência.
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Curso Data Visualization parte 1: introdução ao design de gráficos
Curso | 15h | Básico -
Curso Data Visualization parte 2: Escolhendo o melhor gráfico
Curso | 06h | Básico -
Post Análise de dados: analisando minha distribuição com três alternativas de visualização - Blog da Alura
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Curso Data Visualization: criação de gráficos com o Matplotlib
Curso | 06h | Básico
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4 Testes com Data Science
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 relacionado ao desenvolvimento de experimentos, desde a coleta de dados até a validaçõa de hipóteses!
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Curso Data Science: Introdução a testes estatísticos com Python
Curso | 06h | Básico -
Alura+ Erros comuns em teste AB
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Curso Introdução à experimentação: Análise de experimentos.
Curso | 06h | Intermediário -
Podcast Data Science, Engenharia, Design e Produto no Grupo Zap - Hipsters On The Road #08 - Hipsters Ponto TechHipsters Ponto Tech
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5 Aplicando Data Science
Para fechar nosso cíclo 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 nossos conhecimentos na análise de dados da COVID-19.
6 Para onde ir agora?
Parabéns! Chegamos ao fim. Agora você é um/a especialista em Data Science e consegue extrair dados e trabalhar com eles para oferecer insights diversos e valiosos.
Agora saia pro mundo. Pratique em projetos reais. Faça muitos testes, erre muito para aprender ainda mais e sempre tente procurar por projetos do mundo real pois assim consegue evoluir mais rapidamente a sua carreira.
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Data Science
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