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Formação em
Dados

Estude e desenvolva suas habilidades para iniciar sua carreira como Cientista de Dados. Assista a cursos completos no seu ritmo, crie projetos práticos, participe de aulas ao vivo, mentorias individuais e assessorias de carreira, e adapte o aprendizado ao seu momento profissional.

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Aprenda com o maior time de mentores do Brasil, de empresas como:

Como Funciona

Começar Agora

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Assessoria de Carreira

Grade Curricular

Depoimentos

FAQ

Como Funciona

Assessoria de Carreira

Grade Curricular

Depoimentos

FAQ
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120h de Carga Horária

Conteúdos teóricos e parte prática

Certificado de Conclusão

Reconhecido pelo mercado

Mentorias Individuais

Maior time de mentores do Brasil

Sobre a carreira

Os Cientistas de Dados estão entre os cargos mais requisitados pelas empresas, especialmente do setor de tecnologia. É papel desses profissionais coletar, manipular e tratar grandes quantidades de dados, além de analisar tendências e identificar insights importantes a partir das informações coletadas, como forma de guiar a tomada de decisões de um negócio.

Você vai estar preparado para

A trilha de aprendizagem oferece uma visão ampla sobre a profissão, incluindo os principais conhecimentos e habilidades necessárias para iniciar uma carreira na área, assim como uma perspectiva direcionada ao mercado. Ao fim das aulas, você estará preparado para atuar como Cientista de Dados.

Focado nos seus objetivos profissionais

Assessoria de carreira

Entenda como esse recurso pode ajudar você durante o processo de recolocação profissional

1

Primeira etapa

Começando

Dê os primeiros passos para o seu desenvolvimento

Entender seu momento

Mentoria individual

Revisar Linkedin

Revisar currículo

2

Segunda etapa

Processos seletivos

Receba o suporte de nosso time para se inserir no mercado

Preparação para processos seletivos

Entrevistas simuladas

Dicas de negociação de salários

3

Terceira etapa

Oportunidades

Tenha acesso a oportunidades exclusivas e possibilidades especialmente para você

Vagas Exclusivas

Parcerias com Empresas

Médias salariais altas

Quanto ganha um
Cientista de Dados?

A média salarial para a área de Cientista de Dados é de cerca de R$ 8.185, podendo chegar até a faixa de R$ 13.000 para profissionais com mais experiência.

via

Logo Glassdoor

R$ 8.185,00/mês

R$ 8.185,00/mês

R$ 4K

R$ 13K

R$ 2K R$ 22K

Salário mais provável

Salário possível

Projetos reais

Cases de Alunos

Durante os cursos, você desenvolve projetos reais com temas direcionados ao mercado. Dessa maneira, você coloca em prática o que é aprendido nas aulas, constrói seu portfólio e se prepara para atuar profissionalmente.

Confira mais depoimentos →

Projetos reais

Demo Day

Durante o Demo Day, você tem a oportunidade de apresentar trabalhos desenvolvidos durante o curso para colegas de turma e uma banca de especialistas, como forma de obter feedbacks e se preparar para o mercado.

Confira mais depoimentos →
Demo Day

Feita por especialistas, pensada no mundo real

Grade curricular Mais completa do mercado

Nós temos um comprometimento com a qualidade de nossos cursos, e nossa grade curricular é a mais completa do mercado sobre o tema. Ela foi criada por especialistas e pensada desde o primeiro dia em sua aplicabilidade prática.

Data Science

Conheça a grade curricular do nosso curso de Data Science:

1

Boas-vindas

Boas-vindas


Proposta do Curso
Aulas e Mentoria
Ajuda e dicas

2

Introdução a Data Science

Introdução a Data Science


Introdução Data Science
O que é Data Science
Ciclos de Projetos na Área
Pensamento Analítico e Científico
Por que Interessa a Negócios?
Principais Tecnologias
Soluções para Negócios

3

Linguagem Python

Linguagem Python


Visão Geral de Python
Primeiros Passos na Linguagem
Funções e Classes em Python
Mais Recursos Embutidos
Git, Github e Versionamento
Utilizando Python e BigQuery

4

Coleta de Dados

Coleta de Dados


Coleta de Dados
Conceitos e Tipos de Bancos de Dados
Importação de Dados e Web Scraping
Linguagem SQL
JSON e APIs
Ferramentas de Big Data
Coleta de Dados

5

Manipulação de Dados

Manipulação de Dados


Preparação de Dados
Banco de Dados & SQL
Numpy e Álgebra Linear
Pandas para Análise de Dados
Limpeza de Dados
Transformando Dados
Processo de ETL
Validando o Dataset

6

Estatística

Estatística


Estatística e seus Conceitos
Introdução à Estatística
EDA e Estatística Descritiva
Inferência Estatística
Probabilidades
Séries Temporais
Aplicando Estatística

7

Visualização de Dados

Visualização de Dados


Exploratory Data Analysis
o que é BI & DataViz e seus Conceitos
Benefícios de Dataviz
Design de Gráficos e Dashboards
Gráficos com Matplotlib e Seaborn
Métricas de Negócios
Data Storytelling
Aplicando Dataviz

8

Machine Learning

Machine Learning


Featuring Engineering
Machine Learning
Principais Conceitos
Iniciando em Scikit-Learn
Algoritmos de Regressão
Algoritmos de Classificação
Algoritmos de Agrupamentos
Machine Learning na Prática

9

Deploy de Modelos

Deploy de Modelos


Implementando Modelos
Python Web Frameworks
Docker e Kubernetes
Deploy em Nuvem
MLOps e Monitoramento
Interpretabilidade Aplicada

10

Próximos Passos

Próximos Passos


Posicionamento de Carreira
Livros, Artigos e Referências
Encontrando a Comunidade
Continuando a se Desenvolver

Engenharia de Dados

Conheça a grade curricular do nosso curso de Engenharia de Dados:

1

Introdução à Engenharia de Dados

Entenda como Data Engineering surgiu, como se relaciona com outros papéis de dados e como se tornou uma das profissões mais disputadas do mercado.


Tudo sobre o Curso!
Vídeo: Bem-vindos(as)!
Roteiro da 1ª Aula
Slides: Introdução à Engenharia de Dados
Prática: Requisitos para Vagas
Tarefa: Reflita sobre o Mercado
Faça após a 1ª Aula
Resumo da Unidade - Introdução à Engenharia de Dados

2

Big Data, Data Lakes e Data Warehouses

Conheça terminologias do armazenamento de dados em larga escala e pratique em ferramentas dedicadas a dados não estruturados e Big Data.


Roteiro da 2ª Aula
Slides: Big Data, Data Lakes e Data Warehouses
Prática: Arquiteturas Modernas de Dados
Tarefa: Pesquisando Arquiteturas
Faça após a 2ª Aula
Resumo da Unidade - Big Data, Data Lakes e Data Warehouses

3

Configurando Ambiente com Docker

Comece pelas bases em infraestrutura de software e dados e monte o ambiente de práticas do curso no gerenciador de containers Docker.


Roteiro da 3ª Aula
Orientações sobre Docker
Slides: Configurando Ambiente com Docker
Prática: Containers Docker
Exercício: Praticando com Docker Hub
Faça após a 3ª Aula
Resumo da Unidade - Configurando Ambiente com Docker

4

Python para Engenharia de Dados

Faça uma revisão da linguagem de programação Python e entre no mundo de bibliotecas e recursos mais utilizados na Engenharia de Dados.


Roteiro da 4ª Aula
Slides: Python para Engenharia de Dados
Prática: Live Coding em Python
Tarefa: Python Basics
Faça após a 4ª Aula
Resumo da Unidade - Python para Engenharia de Dados

5

Iniciando Tratamento de Dados

Aprenda transformação, limpeza, remoção de nulos, normalização e outras técnicas para tratamento de arquivos com dados brutos massivos.


Roteiro da 5ª Aula
Slides: Iniciando Tratamento de Dados
Prática: Data Processing 101
Tarefa: Top Youtubers
Faça após a 5ª Aula
Resumo da Unidade - Iniciando Tratamento de Dados

6

Tratamento com MinIO e MongoDB

Avance no tratamento de dados com MinIO, object storage que usa o protocolo do serviço Amazon AWS S3, e o banco de dados NoSQL MongoDB.


Roteiro da 6ª Aula
Slides: Tratamento com Minio e MongoDB
Prática: MinIO e MongoDB no JupyterLab
Tarefa: Organizar Cidades por Estados
Faça após a 6ª Aula
Resumo da Unidade - Tratamento com MinIO e MongoDB

7

Batch, Diferencial e Kafka Streaming

Crie pipelines para lidar com a carga de dados ingeridos em data storages, seja por meio da importação em lote, calculando diferenças ou em tempo real.


Roteiro da 7ª Aula
Slides: Batch, Diferencial e Kafka Streaming
Prática: Exemplos nas Diversas Técnicas
Tarefa: Data Import Techniques
Faça após a 7ª Aula
Resumo da Unidade - Batch, Diferencial e Kafka Streaming

8

Spark e Fontes de Dados

Trate dados distribuídos e escaláveis com as ferramentas Apache Spark e PySpark e combine dados em diferentes formatos, como Parquet, CSV e JSON.


Roteiro da 8ª Aula
Slides: Spark e Fontes de Dados
Prática: Tratamentos com PySpak
Tarefa: Spark Manipulations
Faça após a 8ª Aula
Resumo da Unidade - Spark e Fontes de Dados

9

Airflow e Orquestração de Processos

Entenda na prática como funciona a orquestração de processos e pipelines de dados por meio da automatização dessas operações com Apache Airflow.


Roteiro da 9ª Aula
Slides: Airflow e Orquestração de Processos
Prática: Pipelines com Airflow
Tarefa: Automatizando Scripts Anteriores
Faça após a 9ª Aula
Resumo da Unidade - Airflow e Orquestração de Processos

10

Projeto I: Preparando a Infra

Comece a construir um projeto end-to-end, em que o objetivo é preparar a infraestrutura de ingestão e armazenamento de um grande volume de dados.


Roteiro da 10ª Aula
Slides: Projeto I: Preparando a Infra
Prática: Big Data Project: Ingestão
Tarefa: Importação Diária de Dados da Covid
Faça após a 10ª Aula
Resumo da Unidade - Projeto I: Preparando a Infra

11

Projeto II: Tratamento

Execute o tratamento massivo dos dados ingeridos, por meio da automatização de extração, limpeza, tratamento e combinação de dados com Airflow.


Roteiro da 11ª Aula
Slides: Projeto II: Tratamento
Prática: Big Data Project: Tratamento
Tarefa: Dados da Covid para Parquet
Faça após a 11ª Aula
Resumo da Unidade - Projeto II: Tratamento

12

Projeto III: Exportação para EDW

Finalize o projeto criando uma pipeline de exportação da carga de dados para um Enterprise Data Warehouse, de onde poderá ser consumido e analisado.


Roteiro da 12ª Aula
Slides: Projeto III: Exportação para EDW
Prática: Big Data Project: Output
Tarefa: Dados da Covid para Postgres
Faça após a 12ª Aula
Resumo da Unidade - Projeto III: Exportação para EDW

13

Fornecendo Dados para Analytics

Entenda as necessidades de pessoas de dados e negócios que irão usar os dados tratados a partir de ferramentas analíticas ou modelos de Machine Learning.


Roteiro da 13ª Aula
Slides: Fornecendo Dados para Analytics
Prática: Reports com Metabase
Tarefa: Report da Covid no Metabase
Faça após a 13ª Aula
Resumo da Unidade - Fornecendo Dados para Analytics

14

AWS I: Introdução à Plataforma

Conheça como funciona a Engenharia de Dados na nuvem na prática, por meio da plataforma Amazon AWS, seus recursos específicos e diferenciais.


Roteiro da 14ª Aula
Slides: AWS I: Introdução à Plataforma
Prática: Demonstrando a AWS
Exercício: Explorando Plataformas
Faça após a 14ª Aula
Resumo da Unidade - AWS I: Introdução à Plataforma

15

AWS II: Publicando Projeto na Nuvem

Replique o projeto end-to-end percorrendo etapas de preparação, automatização do tratamento e exportação de dados usando o ambiente AWS.


Roteiro da 15ª Aula
Slides: AWS II: Publicando Projeto na Nuvem
Prática: Projeto IMDB na AWS
Exercício: Máquina EC2 com Python
Faça após a 15ª Aula
Resumo da Unidade - AWS II: Publicando Projeto na Nuvem

16

Futuro da Engenharia de Dados

Prepare-se para novas tecnologias, técnicas e métodos que continuarão impactando a carreira em Data Engineering e o futuro da área.


Roteiro da 16ª Aula
Slides: Futuro da Engenharia de Dados
Prática: Dinâmica Aberta
Tarefa: Meu Futuro em Data Engineering
Faça após a 16ª Aula
Continue a se Desenvolver!
Resumo da Unidade - Futuro da Engenharia de Dados

Data Analytics

Conheça a grade curricular do nosso curso de Data Analytics:

1

Inicie sua Jornada aqui!

Hora de iniciar a jornada: saiba tudo sobre o curso, como se matricular para as aulas ao vivo e a organização do curso.


Tudo sobre o Curso!
Vídeo: Escolhendo uma Turma e se matriculando nas Aulas ao Vivo
Vídeo: Se Inscrevendo em MasterClasses
Vídeo: Boas-Vindas!

2

Introdução a Data Analytics

Conheça fundamentos da análise de dados desde as origens em BI até a relação com outros papéis da área, como engenheiros e cientistas de dados.


Seu Material para o Curso
Roteiro da 1ª Aula
Vídeo: Conceitos e Bases
Slides: Introdução a Data Analytics
Artigo: O que é Data Analytics ?
Artigo: Origens em Business Intelligence (BI)
Artigo: Ecossistema de Funções em Dados
Artigo: Dado, Informação, Conhecimento
Artigo: Decisões Informadas por Dados
Quiz: Conceitos de Data Analytics
Faça para a 2ª Aula

3

Problemas de Negócios e ETL

Mapeie problemas de negócios imprecisos e ambíguos em desafios quantificáveis e mensuráveis, além de entender operações fundamentais em dados.


Roteiro da 2ª Aula
Slides: Problemas de Negócios e ETL
Artigo: Etapas da Análise de Dados
Artigo: Tipos e Objetivos de Análises
Artigo: Principais Indicadores de Negócios
Artigo: Indicadores, KPIs e Métricas
Artigo: Processo de ETL
Quiz: Problemas de Negócios e ETL
Faça para a 3ª Aula

4

Estatística Descritiva

Compreenda e descreva características ocultas de conjuntos de dados por meio de medidas como média, moda e mediana e de gráficos estatísticos.


Roteiro da 3ª Aula
Slides: Estatística Descritiva
Artigo: Introdução à Estatística
Artigo: EDA e Estatística Descritiva
Artigo: Coleta de Dados
Artigo: Limpeza de Dados
Artigo: Transformação de Dados
Quiz: Estatística Descritiva
Faça para a 4ª Aula

5

Estatística Inferencial

Saiba como tirar conclusões de grandes conjuntos de dados a partir de amostras, usando testes de hipóteses e outras técnicas mais avançadas da estatística.


Roteiro da 4ª Aula
Slides: Estatística Inferencial
Artigo: Estatística Inferencial e Testes A/B
Artigo: Regressão Linear e Classificação
Artigo: Séries Temporais
Quiz: Estatística Inferencial
Faça para a 5ª Aula

6

SQL Básico

Dê os primeiros passos em SQL, a linguagem padrão para operações e consultas em bancos de dados relacionais, que armazenam dados em tabelas.


Roteiro da 5ª Aula
Slides: SQL Básico
Orientação: Ferramentas SQL
Tutorial: Linguagem SQL
Vídeo: Bancos de Dados e SQL
Quiz: SQL Básico
Faça para a 6ª Aula

7

SQL Intermediário I

Use filtros, faça aritmética e outras operações matemáticas e aprenda a aplicar funções para tornar seu trabalho em SQL mais poderoso e menos repetitivo.


Roteiro da 6ª Aula
Slides: SQL Intermediário I
Prática: Perguntas de Negócios com SQL I
Prática: Perguntas de Negócios com SQL II
Faça para a 7ª Aula

8

SQL Intermediário II

Avance em tópicos da Teoria dos Conjuntos, entendendo UNIONs, JOINs e outras operações que permitem unir dados de várias tabelas.


Roteiro da 7ª Aula
Slides: SQL Intermediário II
Prática: Perguntas de Negócios com SQL III
Faça para a 8ª Aula

9

SQL Avançado

Domine técnicas avançadas de SQL, como Window Function, que permite operações em bases de dados robustas, com milhares de registros.


Roteiro da 8ª Aula
Slides: SQL Avançado
Artigo: Conhecendo Bancos de Dados
Prática: Perguntas de Negócios com SQL IV
Faça para a 9ª Aula

10

Python com Pandas

Vá além e use os poderes das linguagens de programação para analisar dados: domine Pandas, a biblioteca Python mais popular do mundo analítico.


Roteiro da 9ª Aula
Slides: Visão Rápida de Python
Slides: Google Colab
Artigo: Visão Geral de Python
Tutorial: Primeiros Passos na Linguagem
Tutorial: Funções e Classes
Tutorial: Mais Recursos Embutidos
Tutorial: Introdução a Pandas
Prática: Análise de Dados com Pandas
Faça para a 10ª Aula

11

Python com Numpy e Matplotlib

Continue programando em Python, agora com a capacidade de lidar com matrizes multidimensionais em Numpy e gráficos avançados em Matplotlib.


Roteiro da 10ª Aula
Slides: Bibliotecas Python
Tutorial: Numpy e Álgebra Linear
Tutorial: Gráficos com Matplotlib e Seaborn
Prática: Python com Numpy e Matplotlib
Faça para a 11ª Aula

12

Visualização de Dados

Construa dashboards matadores por meio do domínio preciso dos principais tipos de gráficos, uso de cores, rótulos e outras personalizações.


Roteiro da 11ª Aula
Slides: Visualização de Dados
Artigo: Benefícios de Dataviz
Artigo: Tipos de Gráficos
Artigo: Dashboards
Quiz: Visualização de Dados
Faça para a 12ª Aula
Vídeo: DataViz e BI

13

Data Storytelling I

Aprenda a traduzir projetos e resultados da análise de dados por meio de técnicas de data storytelling, a arte de contar histórias com dados.


Roteiro da 12ª Aula
Slides: Data Storytelling I
Artigo: Comunicação Assertiva de Dados
Artigo: Narrativas a partir de Dados
Quiz: Data Storytelling I
Faça para a 13ª Aula

14

Data Storytelling II

Reporte insights e informações relevantes ao negócio e a times não técnicos usando apresentações e relatórios ágeis, assertivos e persuasivos.


Roteiro da 13ª Aula
Slides: Data Storytelling II
Artigo: Relatórios e Apresentações
Artigo: Vieses na Lida com Dados
Prática: Conte uma História com Dados
Faça para a 14ª Aula

15

Ferramentas de BI: Power BI I

Entre no mundo de Power BI, ferramenta líder de mercado para análise de dados, que automatiza desde a importação de dados até a publicação de dashboards.


Roteiro da 14ª Aula
Slides: Ferramentas de BI I
Artigo: Microsoft Power BI
Prática: Começando no Power BI
Faça para a 15ª Aula

16

Ferramentas de BI: Power BI II

Aprofunde-se em Power BI, entendendo como realizar operações na ferramenta, importar e tratar dados, além de publicar projetos práticos de ponta a ponta.


Roteiro da 15ª Aula
Slides: Ferramentas de BI II
Artigo: Tableau
Artigo: Looker
Prática: Avançando no Power BI
Faça para a 16ª Aula

17

Mercado para Data Analysts

Tenha um overview das oportunidades, do contexto de mercado, além de dicas e macetes para ingressar e avançar no universo de Data Analytics.


Roteiro da 16ª Aula
Slides: Mercado para Data Analysts
Artigo: Posicionamento de Carreira
Prática: Dinâmica sobre a Jornada
Continue a se Desenvolver!

Materiais de apoio

Aprenda no seu ritmo

Elas ficam gravadas pra você assistir depois. Além disso, você vai ter acesso aos materiais da plataforma – são artigos, vídeo-aulas e outros conteúdos para complementar seu aprendizado.

Imagem plataforma

Receba seu

Certificado reconhecido

Ao fim de cada curso você receberá um certificado com o selo da ABED, Associação Brasileira de Ensino à Distância, comprovando a experiência desenvolvida.

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Maior time de mentores do Brasil

Mentorias individuais

Você vai agendar mentorias totalmente individuais com o maior time de mentores do Brasil, que atuam em empresas como Disney, Nubank, Google e mais. Essas sessões são essenciais para você tirar dúvidas e receber feedback.

Conheça nossos mentores →

Já são milhares de histórias de sucesso com a Awari

Confira depoimentos de quem confia na Awari

Nós já ajudamos mais de 30 mil alunos a avançarem suas carreiras. Faça parte de nossa comunidade com os melhores profissionais do mercado.

Confira todos os depoimentos →

Perguntas Frequentes

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O curso aborda o processo de ETL?

No curso, você aprenderá sobre o processo de ETL, uma etapa fundamental na análise de dados.


Cobrimos desde a extração de dados de diversas fontes, passando pela transformação para garantir qualidade e usabilidade, até o carregamento desses dados em sistemas onde podem ser analisados efetivamente.


O curso oferece formação prática em SQL para análise de dados?

Sim, o curso inclui módulos práticos de SQL, desde o básico até o avançado. Você aprenderá a realizar consultas complexas, manipular grandes conjuntos de dados e extrair insights valiosos, habilidades essenciais para qualquer analista de dados.


O curso cobre quais aspectos de Machine Learning e suas aplicações?

Você aprenderá sobre os conceitos fundamentais de Machine Learning, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado.


O curso abrange desde a construção de modelos simples, como regressão linear, até técnicas mais avançadas, preparando você para aplicar esses métodos em problemas reais de Data Science.


Como o curso aborda Python e suas bibliotecas?

O curso oferece uma imersão profunda em Python, focando em bibliotecas como Pandas, Numpy e Matplotlib, essenciais para análise de dados, manipulação de arrays e visualização de dados.


Essas habilidades são fundamentais para realizar análises complexas e criar modelos de Machine Learning.


O curso inclui formação em estatística inferencial?

Sim, o curso abrange estatística inferencial, incluindo a realização de testes A/B e análise de regressão.


Esses conceitos são fundamentais para fazer previsões e inferências a partir de dados, permitindo que você tome decisões baseadas em evidências estatísticas.


Há foco em aprendizado profundo (Deep Learning) no curso?

Sim, o curso aborda conceitos de Deep Learning, incluindo redes neurais e suas aplicações em áreas como processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional.


Você terá a oportunidade de experimentar com essas tecnologias avançadas, preparando-se para a revolução das Inteligências Artificiais.