Formação

Data Science

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

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90 horas

é o tempo estimado para você concluir esta formação e estar bem preparado para o mercado

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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 as empresas e profissionais em suas tomadas de decisões: por isso, cresce também a demanda por especialistas na área.

A Formação Data Science está aqui para você que quer aprender técnicas de análise de dados, estatística, modelagem e visualização na prática para assim escalar o crescimento e trazer novas oportunidades, seja na empresa onde você trabalha ou no seu próprio negócio.

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. Também irá 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 te preparará para entrar no mercado e dar seus primeiros passos na profissão.

Mergulhe de cabeça nos dados!

Por que estudar esta formação?

  • Acompanhamento real

    Receba feedback dos seus instrutores em um projeto real

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Faça como empresas e startups e capacite sua equipe para entregar os projetos do dia a dia.

Conheça os planos

Com quem você irá aprender

  • Cássia Sampaio

  • Felipe Farias

  • Guilherme Silveira

  • Rodrigo Fernando Dias

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 e 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.

    Vamos começar?

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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.

5 Projeto Formação Data Science

Estamos chegando ao final da Formação! Parabéns por ter chegado até aqui depois de tanto estudo e tantos cursos.

Esse é o último passo, um bem importante. É aqui que você vai mostrar o que aprendeu e, com isso, obter seu Certificado de Conclusão da Formação.

São duas etapas:

  1. Uma prova teórica com um questionário múltipla escolha sobre os mais diversos assuntos abordados durante a Formação. Você precisa acertar pelo menos 50% para poder receber o certificado.
  1. Uma prova prática com alguns desafios que você precisa desenvolver e depois mandar para corrigirmos. O projeto exige que você use, na prática, assuntos que aprendeu ao longo da Formação. Também é necessário entregar com sucesso pelo menos 50% das atividades pedidas.

Pronto(a)? Vamos lá!

Experiências de quem já estudou com a gente

Foto do aluno

nicholas

em 12/02/2016

Experiência aplicada com teoria e pratica

Data analysis: introdução a séries temporais e análises

Escolha o seu plano e vamos começar

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