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Ciência de Dados: do Zero ao Mercado de Trabalho!
Domine Ferramentas, Técnicas e Projetos Práticos para se Destacar no Mundo da Ciência de Dados com Python!
Created byDilermando Piva Junior
Last updated 7/2024
Portuguese
What you'll learn
- Entender os conceitos básicos de ciência de dados e da área de dados como um todo.
- Familiarizar-se com o ambiente de trabalho em ciência de dados.
- Instalar as principais ferramentas de ciência de dados, como Anaconda e Jupyter Notebook, e utilizá-las de forma eficaz.
- Revisar conceitos essenciais de cálculo, estatística e álgebra linear.
- Aprender as noções básicas das bibliotecas NumPy, Pandas, Matplotlib e Seaborn.
- Obter dados de diversas fontes.
- Implementar estratégias de limpeza de dados e tratamento de valores ausentes, assim como aplicar estratégias de transformação e encoding de variáveis.
- Compreender os fundamentos da aprendizagem de máquina e os principais algoritmos.
- Estudar em profundidade algoritmos de machine learning, como regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, random forest, k-NN e SVM.
- Desenvolver projetos completos em ciência de dados. No total serão 25 projetos completos resolvidos passo a passo.
- Realizar o deploy de modelos de machine learning em aplicações web utilizando Flask.
- Acompanhar dicas profissionais e atualizações da área de ciência de dados periodicamente.
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Course content
15 sections • 158 lectures • 27h 26m total length
Requirements
- Ter conhecimentos básicos de programação (preferencialmente em Linguagem Python).
- Possuir noções básicas de inglês técnico, especialmente terminologia relacionada a ciência de dados e programação (devido aos principais conjuntos de dados usados e métodos do Python serem em Inglês).
- Estar disposto a aprender de forma autônoma, complementando o conteúdo do curso com leituras adicionais e prática.
- Dispor de um computador com capacidade para instalar e executar ferramentas de ciência de dados como Anaconda e Jupyter Notebook.
- Entender conceitos fundamentais de organização de dados, incluindo modelagem de dados básica (não fundamental, apenas desejável).
Description
Bem-vindo(a) ao curso de Ciência de Dados: do Zero ao Mercado de Trabalho!
A profissão de Cientista de Dados é uma das mais procuradas e bem remuneradas no mercado atual. Com uma demanda crescente em diversas áreas, desde tecnologia até saúde e finanças, a Ciência de Dados se tornou uma habilidade essencial para quem deseja se destacar no mundo profissional. Segundo a IBM, a demanda por cientistas de dados crescerá 28% até 2025, e continuará crescendo, em média 38% até 2030, segundo dados do último "Estudo Panorama das Carreiras 2030" da TOTVS, tornando-se assim uma das carreiras mais promissoras da década.
Neste curso abrangente, você aprenderá tudo o que precisa para iniciar sua carreira em Ciência de Dados, desde os conceitos básicos até a aplicação prática no mercado de trabalho. Nosso objetivo é fornecer uma formação completa, preparando você para enfrentar desafios reais e desenvolver soluções inovadoras usando Ciência de Dados.
Aprenda os conceitos fundamentais de ciência de dados, instale e configure Anaconda e Jupyter Notebook, e revise matemática essencial (cálculo, estatística e álgebra linear). Utilize bibliotecas como NumPy, Pandas, Matplotlib e Seaborn para análise e visualização de dados. Desenvolva 25 projetos práticos, incluindo 9 completos, e implemente modelos de machine learning em aplicações web usando Flask. Acompanhe atualizações semanais com dicas profissionais e novidades da área.
Para realizar esse curso, é fundamental que você tenha conhecimentos básicos de programação (preferencialmente da linguagem Python) e inglês técnico básico para leitura; noções de organização de dados e experiência com planilhas ou bancos de dados são desejáveis. O fundamental é que você tenha vontade de aprender de forma autônoma e prática!
Este curso é ideal para desenvolvedores iniciantes, analistas de negócios, profissionais de TI, estudantes de tecnologia, pesquisadores, e profissionais de marketing. Também é perfeito para gestores, executivos, cientistas, engenheiros, empreendedores e entusiastas de dados. Ciência de dados é uma área interdisciplinar e abrangente, aplicável em diversas profissões e setores.
Por que escolher este curso?
Conteúdo abrangente e atualizado, cobrindo todas as etapas do processo de Ciência de Dados.
Projetos práticos e reais que preparam você para o mercado de trabalho (no total, serão 25 projetos ao longo do curso!)
Ferramentas e técnicas gratuitas baseadas na linguagem Python.
Módulo final com contribuições frequentes, com dicas profissionais e atualizações na área de Ciência de Dados.
Transforme sua carreira com o curso "Ciência de Dados: do Zero ao Mercado de Trabalho!" e esteja preparado para as oportunidades que essa área promissora oferece.
Inscreva-se agora e comece sua jornada rumo ao sucesso no mercado de trabalho!
Who this course is for:
- Desenvolvedores iniciantes que desejam entrar na área de ciência de dados.
- Analistas de negócios que querem usar dados para tomar decisões mais informadas.
- Profissionais de TI que buscam expandir suas habilidades em análise de dados e machine learning.
- Estudantes universitários de cursos relacionados a tecnologia, estatística, matemática, engenharia e áreas afins.
- Pesquisadores em diversas áreas que desejam aplicar técnicas de ciência de dados em seus projetos.
- Profissionais de marketing que querem entender melhor os dados de clientes e campanhas.
- Gestores e executivos que buscam uma compreensão mais profunda de como a ciência de dados pode beneficiar suas organizações.
- Cientistas e engenheiros que desejam adquirir habilidades práticas em análise de dados.
- Empreendedores e startups que querem utilizar ciência de dados para melhorar seus negócios.
- Educadores e acadêmicos que desejam incorporar ciência de dados em seus currículos.
- Profissionais de saúde interessados em aplicar técnicas de análise de dados em estudos clínicos e pesquisa médica.
- Economistas e profissionais de finanças que buscam entender e aplicar análise de dados para previsões econômicas e financeiras.
- Entusiastas de dados que querem aprender sobre ciência de dados por interesse pessoal e desenvolvimento profissional contínuo.