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Keep shoppingFormação Plena em Análise e Ciência de Dados [2026]
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Formação Plena em Análise e Ciência de Dados [2026]
Data Science e Machine Learning com Python, Excel e R, do básico ao avançado. Seja Analista e/ou Cientista de Dados!
Created byJoão Pedro Pereira, Indaout Academy - Data Science & Machine Learning, Adversos Inteligência & Conteúdo
Last updated 4/2026
Portuguese
What you'll learn
- Construir um portfólio sólido em Data Science (Ciência de Dados) por meio de projetos práticos desenvolvidos ao longo dos módulos intermediários desta Formação.
- Compreender Ciência de Dados (Data Science) e Análise de Dados (Data Analytics) em seus três pilares fundamentais: exatas, tecnologia e competências.
- Dominar a matemática necessária para avançar em problemas de estatística e probabilidade aplicados à Análise e Ciência de Dados.
- Desenvolver conhecimentos sólidos em Estatística Descritiva e Inferencial (Statistics) para atuar como Analista de Dados ou Cientista de Dados.
- Utilizar as duas principais linguagens de programação da Ciência de Dados: Python e R, amplamente usadas em Data Science e Machine Learning.
- Aplicar técnicas de pré-processamento de dados (Data Preprocessing), incluindo seleção de atributos, codificação e balanceamento de dados.
- Dominar modelagem estatística (Statistical Modeling), incluindo regressões, correlações, testes de hipótese e ANOVA aplicados à Análise de Dados.
- Aprender técnicas modernas de Machine Learning (Aprendizado de Máquina), incluindo regressão, árvores de decisão, boosting e redes neurais artificiais.
- Aprimorar a interpretação de dados (Data Interpretation), desenvolvendo visão crítica e analítica para tomada de decisão.
- Analisar dados de áreas como economia, saúde, educação, administração, marketing e políticas públicas.
- Desenvolver projetos ponta a ponta (End-to-End Data Projects) com boas práticas de engenharia e documentação.
- Aplicar conceitos de Computação Paralela e Distribuída (Parallel and Distributed Computing) para trabalhar com grandes volumes de dados (Big Data).
- Compreender fundamentos de Administração, Economia e Legislação de Dados aplicados ao contexto profissional.
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Coding Exercises
This course includes our updated coding exercises so you can practice your skills as you learn.
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Course content
9 sections • 111 lectures • 38h 3m total length
Requirements
- Não possuir viés acadêmico forte (ex.: professores e/ou cientistas doutores e pós-doutores). Para esse perfil, o curso tende a não oferecer aproveitamento satisfatório, pois é focado no mercado de trabalho em dados, não para pesquisas acadêmicas.
- Possuir computador com acesso à internet. Celulares e tablets podem ser utilizados para assistir às aulas, mas não são adequados para executar códigos e atividades práticas.
- Ter disponibilidade para instalar softwares necessários, especialmente Python e R, que serão utilizados ao longo da Formação.
- Ter disposição para estudar teoria, especialmente matemática e estatística, que são fundamentais para atuar profissionalmente em Análise e Ciência de Dados.
Description
Formação Plena em Análise e Ciência de Dados.
Reconhecida pelo Portal Decodificando como o melhor curso de Data Science da Udemy em Português!
Citada no Guia de Compras de Data Science do TecMundo (maior portal de tecnologia do Brasil).
Isto é uma Formação, não apenas um curso.
Ao final dela, você terá condições plenas de aplicar seus conhecimentos em projetos e negócios. Mas não espere resultados imediatos sem concluir o processo completo. Todo o material da Formação foi pensado para proporcionar conhecimento sólido e completo — não apenas decorebas vazias e sem propósito.
Atenção!
a) Esta não é uma Formação para impacientes ou para quem não gosta de estudar teoria a fundo. Se você procura atalhos ou promessas fáceis de dinheiro, este curso não é para você.
b) Não recomendada para perfis com viés acadêmico forte (professores universitários e/ou cientistas). Esses participantes podem não ter bom aproveitamento, já que a Formação é direcionada ao mercado de trabalho em dados, e não à pesquisa acadêmica.
Para quem é esta Formação?
Pessoas em transição de carreira para Análise e Ciência de Dados
Profissionais que desejam ganhar produtividade e agilidade com Análise e Ciência de Dados
Iniciantes ou intermediários em Análise de Dados, Ciência de Dados ou B.I.
Avançados que buscam uma nova abordagem para aprofundar seus conhecimentos
O que você precisa saber antes de comprar?
1. Teoria é o coração da Análise e Ciência de Dados.
Nesta Formação você estudará matemática e estatística em profundidade — desde o básico até tópicos avançados — sempre aplicados ao contexto de dados. Se você não gosta de teoria, especialmente de matemática e estatística, esta Formação não é para você.
2. Estrutura única por NÍVEIS.
Uma metodologia inédita na Udemy Brasil e na internet brasileira, inspirada em programas de universidades de elite no exterior (como o famoso CS50 de Harvard). Você vai evoluir passo a passo, do nível básico ao avançado.
3. Compromisso com o estudo sério.
Para aproveitar a Formação, é preciso gostar de estudar — e estudar de forma estruturada e consistente. Recomendamos que esta Formação seja concluída ao longo de aproximadamente 2 ou 3 meses, e não em poucas semanas, justamente para o máximo aproveitamento e aprendizado.
O que faz um Analista de Dados / Analista de B.I.?
É o profissional que organiza, interpreta e apresenta dados para gerar insights práticos e apoiar decisões estratégicas. Seu foco está em relatórios, dashboards, indicadores e análises que ajudam empresas e equipes a entenderem melhor seus resultados e planejarem suas ações. Em resumo: é quem traduz os dados em informações úteis para o dia a dia dos negócios.
O que faz um Cientista de Dados?
É o profissional que transforma dados brutos em inteligência para empresas, governos e pessoas. Seu trabalho envolve tecnologia, matemática/estatística/probabilidade e competências multidisciplinares. Em resumo: é quem cria as condições para que dados se tornem informação, e informação vire decisões estratégicas. Lida com Ciência, por isso há grande necessidade de rigor técnico — algo que esta Formação foi construída para desenvolver.
Como funciona a Formação?
Estruturada em níveis progressivos (do básico ao avançado)
Aulas em vídeo, materiais em texto, simulados, testes e atividades práticas (desafios práticos, projetos e role plays)
Integração entre teoria e prática para que você saiba interpretar, aplicar e resolver problemas reais em sua carreira
Quais as linguagens de programação?
As duas principais serão Python e R. Você também terá contato breve com SQL e outras ferramentas complementares.
O que é importante sobre o acesso?
Compra única → acesso vitalício ao conteúdo na Udemy, incluindo acesso às aulas, colegas e recursos. Certificação disponibilizada permanentemente.
Planos mensal/anual → acesso temporário ao conteúdo, incluindo fóruns, contato com instrutores/colegas e certificação, somente durante o tempo de assinatura.
Promessas de ganho rápido?
Não aqui. Eu não ensino a “ficar rico com dados”. Eu ensino Análise e Ciência de Dados de verdade. Se o seu objetivo é apenas dinheiro rápido, há outros cursos no mercado que prometem isso — e geralmente não entregam.
Quais as observações sobre recursos extras?
Recursos opcionais oferecidos pela Indaout Academy (como tarefas e certificações externas à Udemy) não têm garantia de acesso vitalício. Eles podem ser alterados ou descontinuados independentemente de aviso.
→ Se você quer uma Formação completa, sólida e estruturada, está no lugar certo.
Mas lembre-se: se não gosta de estudar teoria, especialmente matemática e estatística, esta não é a Formação para você. Existem outros cursos nesta mesma plataforma para quem busca apenas prática imediata. Mas te garanto que não te tornarão um profissional completo.
Esteja certo: se seu objetivo é realmente trabalhar na área de dados, nenhum profissional é contratado sem conhecimento sólido de matemática e estatística. Não existe prática consistente sem teoria bem fundamentada.
Who this course is for:
- Profissionais em busca de crescimento na carreira: funcionários que desejam otimizar seu trabalho utilizando Análise e Ciência de Dados, aumentando produtividade, capacidade analítica e tomada de decisão baseada em dados.
- Pessoas em transição de carreira: interessados em migrar para as áreas de Análise de Dados (Data Analytics) ou Ciência de Dados (Data Science), iniciando com fundamentos sólidos em estatística, matemática e programação.
- Analistas de Business Intelligence (B.I.): profissionais que já trabalham com dados e desejam elevar seu nível técnico, aprofundando o uso de ferramentas e conceitos de Data Science e Machine Learning.
- Profissionais da área de dados que desejam aprofundamento técnico: pessoas que buscam desenvolver uma compreensão mais crítica de problemas reais, metodologias e fundamentos estatísticos aplicados à análise e interpretação de dados.
- Iniciantes em programação interessados em Python aplicado a dados: profissionais ou estudantes que desejam aprender Python e R voltados à Ciência de Dados, com foco em formação estruturada e base teórica consistente.