Formação Cientista de Dados: O Curso Completo [2022]
What you'll learn
- Criar modelos preditivos com Deep Learning, Neural Networks e Series Temporais
- Criar elementos gráficos com uso de boas práticas de visualização de dados
- Aplicar conceitos básicos de mineiração de textos
- Criar modelos de Regressão Linear e Logística
- Potencializar sua compreensão sobre outras áreas de Machine Learning, como Agrupamentos, Associadores e Seleção de Atributos
- Dominar os conceitos de Probabilidade, Intervalos de Confiança, Testes de Hipótese, Anova e Qui quadrado
- Aplicar conceitos de Grafos
- Ver cases reais das principais distribuições estatísticas: Normal, Poisson, Binomial, T de Student
- Aprenda conceitos de Gestão de Projetos
- Estude e pratique linguagem SQL
- Conheça bancos de dados NoSQL com MongoDB
- Conheça técnicas como Feature Scaling e Categorical Encoding
- Computação na Nuvem, tutoriais e exemplos práticos com Amazon AWS
- Fundamentos de Python, com estruturas de dados, Numpy e Pandas
- Spark com Databricks
Requirements
- Familiaridade com Informática, escrita de código
Description
O mais completo, acessível e atualizado curso para você entrar ou se especializar no mundo da Ciência de Dados!
Mais de 340 tutoriais divididos em 52 seções
Mais de 260 scripts em Python e R no formato Notebook
Mais de 200 testes de múltipla escolha
Mais de 300 Apresentações (em pdf)
Atividades Práticas
Totalmente atualizado e revisado em 2022!
Com o conteúdo de vários cursos em um só, este é um curso de Data Science em que você vai conhecer e aprender a aplicar todos os principais conceitos e técnicas para se qualificar e atuar como um Cientista de Dados, com videos explicativos e detalhados para leigos, exemplos práticos de codificação em R e Python usando dados reais, explicações de resolução de fórmulas passo a passo, contendo:
Introdução as Linguagens de Programação R e Python
Limpeza e Tratamento de Dados
Gráficos, Visualização de Dados e Dashboards
Estatística I: Amostragem, Medidas de Centralidade e Variabilidade, Probabilidades, Distribuição Normal
Estatística II: Intervalos de Confiança, Testes de Hipótese, Distribuição t de Student, Distribuição Binomial, Distribuição de Poisson, Qui Quadrado, Anova
Regressão Linear e Correlação
Séries Temporais com Arima
Machine Learning: Aplicações, conceitos, Classificação, Dimensionamento de Características, Codificação de Categorias, Agrupamentos, Regras de Associação.
Artificial Neural Networks e Deep Learning
Grafos e Redes Sociais
Mineração de Texto
SQL e NoSQL
Spark com Databricks
Computação na Nuvem com AWS
O curso ainda tem 3 seções com Bônus:
Power BI
Tableau
Fundamentos de Big Data
Dúvidas durante o curso: você conta com a ajuda dos instrutores, com Formação em Tecnologia da Informação e uma década de experiência no mercado. Não perca tempo, matricule-se já!
Who this course is for:
- Interessados em entrar para o mundo da Ciência de Dados, ou mesmo que queiram aperfeiçoar seus conhecimentos
Instructor
![Fernando Amaral](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.6 Instructor Rating
- 36,654 Reviews
- 151,213 Students
- 58 Courses
Fernando Amaral atua há mais de 12 anos com Inteligência Artificial e Ciência de Dados. É autor de vários livros na área, como Aprenda Mineração de Dados e Introdução a Ciência de Dados. Tem dezenas de artigos e vídeos publicados. É palestrante sobre o tema. Professor de Inteligência Artificial em instituições e universidades. Nos últimos anos tem atuado em vários projetos de Inteligência Artificial e Ciência de Dados em varias empresas brasileiras.