Formação Data Science

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

Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data & BI
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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 da Alura 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?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • 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 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.

Experiências de quem já estudou com a gente

Daniel Makoto Iguchi

em 15/03/2019

o Conteúdo é excelente, porém senti falta da transcrição do em cada vídeo. Também me pareceu que existe uma boa intersecção com o conteúdo do curso Data Science: Primeiros Passosuma sugestão geral (para todos os cursos) é que no final de cada curso técnico seja disponibilizado um "cheat sheet" com os comandos utilizados durante o curso.

Data Science: Introdução ao Python Pandas

Arthur

em 02/05/2019

Muito bom. Dá para sentir que o instrutor tem experiencia no assunto, gostei muito dos cursos e das dicas.

Data analysis: introdução a séries temporais e análises

Ana Carolina Rafael Maia

em 12/05/2019

A didática do professor é muito boa, contextualizando e trazendo exemplos bem práticos. Sempre ouvi que os gerentes da empresa não gostavam do tipo de gráfico de pizza, mas nunca parei para pensar sobre o motivo. Quando o professor explicou, fez todo o sentido. Acredito que é fácil aprender as ferramentas com tutoriais, mas na área de dados é mais importante ser crítico com a interpretação e saber a melhor forma de apresentar o seu trabalho, ou seja como ele mesmo disse, contar a história pelo gráfico.

Data Science: Primeiros passos

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