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Aprenda com o maior time de mentores do Brasil, de empresas como:
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.
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
Entenda como esse recurso pode ajudar você durante o processo de recolocação profissional
Primeira etapa
Dê os primeiros passos para o seu desenvolvimento
Entender seu momento
Mentoria individual
Revisar Linkedin
Revisar currículo
Segunda etapa
Receba o suporte de nosso time para se inserir no mercado
Preparação para processos seletivos
Entrevistas simuladas
Dicas de negociação de salários
Terceira etapa
Tenha acesso a oportunidades exclusivas e possibilidades especialmente para você
Vagas Exclusivas
Parcerias com Empresas
Médias salariais altas
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
R$ 8.185,00/mês
Salário mais provável
Salário possível
Projetos reais
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 →Feita por especialistas, pensada no mundo real
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.
Python para Data Science
Conheça a grade curricular do nosso curso de Python para Data Science:
1
Visão Geral e Setup
Aprenda a lidar com o básico da linguagem, configurar ambiente e melhores práticas para um início suave e eficaz.
Proposta do Curso
Introdução à Linguagem Python
Instalação e Configuração do Ambiente Python
IDEs e Editores de Texto
Visão Geral e Setup
2
Seu Primeiro Script
Hora de atuar e entender como criar o seu primeiro Script em Python.
Estrutura Básica de um Script Python
Executando Scripts Python
Debugging Básico e Resolução de Erros Comuns
Seu Primeiro Script
3
Regras Básicas de Sintaxe
Aprenda as regras básicas para dominar a linguagem.
Comentários e Convenções de Nomenclatura
Estruturas de Linhas e Indentação em Python
Uso de Palavras-Chave e Identificadores
Regras Básicas de Sintaxe
4
Variáveis, Tipos e Operadores
Aprenda os três elementos fundamentais do código com Python.
Declaração e Atribuição de Variáveis
Tipos de Dados Básicos e Conversões
Operadores Aritméticos, Lógicos e de Comparação
Variáveis, Tipos e Operadores
5
Controle de Fluxo e Loops
Aprendendo os clássicos "if, else, elif, for e while" e mais para garantir o controle de fluxo.
Estruturas Condicionais: if, else, elif
Loops: for e while
Controle de Loop com break, continue e else
Controle de Fluxo e Loops
6
Listas, Tuplas e Dicionários
Aprenda a manipular dados em Python com Listas, Tuplas e Dicionários em um ambiente prático e dinâmico.
Criando e Acessando Listas
Manipulação de Tuplas e Suas Propriedades
Dicionários: Criação, Acesso e Métodos
Listas, Tuplas e Dicionários
7
Funções em Python
Explore Funções em Python com cursos abrangentes, abordando criação, argumentos, escopo e reutilização de código de maneira eficiente.
Definição e Chamada de Funções
Parâmetros, Argumentos e Retorno de Funções
Escopo de Variáveis e Funções Anônimas (Lambda)
Funções em Python
8
Classes e Orientação a Objetos
Descubra o mundo da Orientação a Objetos em Python, explorando classes, herança, encapsulamento e polimorfismo em cursos detalhados e práticos.
Conceitos Básicos de Orientação a Objetos
Definindo Classes e Métodos
Herança, Polimorfismo e Encapsulamento
Classes e Orientação a Objetos
9
Bibliotecas e Introdução a Numpy
Explore as bases das bibliotecas em Python e mergulhe na introdução ao NumPy, aprendendo manipulação de arrays e cálculos eficientes.
Gerenciamento de Pacotes e Bibliotecas
Introdução ao Numpy e Operações com Arrays
Aplicações Práticas de Numpy
Bibliotecas e Introdução a Numpy
10
Introdução a Pandas e Matplotlib
Desvende a análise de dados com cursos introdutórios de Pandas e Matplotlib, dominando manipulação de dados e visualização gráfica em Python.
Manipulação de Dados com Pandas
Visualização de Dados com Matplotlib
Análise de Dados com Pandas e Matplotlib
Introdução a Pandas e Matplotlib
Testando Conhecimento
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
Power BI
Conheça a grade curricular do nosso curso de Power BI:
1
Visão Geral e Setup
Entenda a Visão Geral e Configuração do Power BI, abordando configuração de ambiente, conexão de dados e familiarização com a interface da ferramenta.
Visão Geral e Setup
Introdução ao Power BI
Configurando o Ambiente de Trabalho
Conectando-se a Fontes de Dados
2
Interface e Workflow
Explore detalhadamente a interface e o fluxo de trabalho da ferramenta, compreendendo a organização de elementos visuais, criação de relatórios e gestão de dados.
Interface e Workflow
Navegando pela Interface do Power BI
Explorando os Painéis e Menus
Utilizando os Recursos Básicos do Power BI
3
Importando Dados
Aprenda a importar dados de várias fontes, explorando técnicas e estratégias para integrar e transformar conjuntos de dados de maneira eficiente e precisa.
Importando Dados
Importando Dados de Diferentes Fontes
Tratando Dados Inconsistentes ou Ausentes
Fazendo Limpeza e Formatação dos Dados Importados
4
Transformação de Dados
Explore técnicas avançadas de transformação de dados, aprendendo a limpar, manipular e modelar dados para prepará-los para análises e visualizações.
Transformação de Dados
Transformação de Dados com Power Query
Aplicando Filtros e Condições
Criando Colunas Personalizadas e Calculadas
5
Criando Relacionamentos
Aprenda a criar relacionamentos entre conjuntos de dados, compreendendo como vincular tabelas e estabelecer conexões para análises mais completas e precisas.
Criando Relacionamentos
Relacionamentos entre Tabelas
Estabelecendo Relacionamentos entre Tabelas
Utilizando Campos Calculados em Relacionamentos
6
Fórmulas DAX
Entenda as poderosas fórmulas DAX, abordando funções e expressões para calcular métricas, realizar análises avançadas e criar medidas personalizadas em seus relatórios.
Fórmulas DAX
Introdução às Fórmulas DAX
Criando Medidas e Métricas com DAX
Utilizando Funções Avançadas do DAX
7
Gráficos e Visualizações
Mergulhe na criação de gráficos e visualizações impactantes, aprendendo a escolher e personalizar diferentes tipos de gráficos para comunicar insights de maneira eficaz.
Gráficos e Visualizações
Criando Gráficos Simples e Interativos
Aplicando Formatação Avançada aos Gráficos
Utilizando Visualizações Customizadas e Segmentações
8
Construindo Dashboards
Aprenda a construir dashboards dinâmicos e interativos, combinando visualizações relevantes para fornecer uma visão completa e acionável dos dados analisados.
Construindo Dashboards
Criando Dashboards para Monitoramento em Tempo Real
Personalizando Layouts e Designs
Adicionando Interatividade aos Dashboards
9
Dashboards Avançados
Explore recursos avançados de Power BI para aprimorar a criação de dashboards, abordando técnicas complexas de design, interatividade e utilização de recursos avançados da ferramenta.
Dashboards Avançados
Recursos Avançados de Filtragem e Segmentação
Criando Botões Interativos e Navegação entre Páginas
Adicionando Elementos Visuais Dinâmicos aos Dashboards
10
Relatórios Profissionais
Aprenda a criar relatórios profissionais com ênfase na formatação, organização e comunicação eficaz de insights utilizando recursos avançados da ferramenta.
Relatórios Profissionais
Montando Relatórios Completos e Personalizados
Definindo Layouts e Designs Profissionais
Recursos de Impressão e Exportação de Relatórios
Seu primeiro Dashboard
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
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.
Receba seu
Ao fim de cada curso você receberá um certificado com o selo da ABED, Associação Brasileira de Ensino à Distância, comprovando a experiência desenvolvida.
Já são milhares de histórias de sucesso com a 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 →Não encontrou sua dúvida abaixo? Nosso time está pronto para te atender:
Fale ConoscoO 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.