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Curso de
Data Science

Aprenda a estatística por trás dos modelos de ML e IA, realize análises exploratórias, treine e teste modelos clássicos e redes neurais, tudo isso com Numpy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch e mais ferramentas Python.

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

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120h de conteúdo

Conteúdos teóricos e parte prática

8 unidades

Aprenda no seu ritmo

Certificado de conclusão

Reconhecido pelo mercado

Mentorias individuais

Maior time de mentores do Brasil

Sobre o curso

O objetivo do curso é que você aprenda a coletar, tratar e analisar dados que serão utilizados em modelos de Machine Learning ou em decisões data-driven em negócios, por meio de técnicas estatísticas, matemáticas e computacionais.

Ao final desse curso, você vai:

Ao concluir o curso, você será capaz de realizar análise exploratória de dados, desenvolver modelos preditivos e interpretar resultados usando Python, SQL, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, entre outras ferramentas e métodos.

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.

1

Inicia 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 Science

Conheça Data Science a fundo, entenda como a área evoluiu e dê os primeiros passos no Google Colab.


Seu Material para o Curso
Roteiro da 1ª Aula
Vídeo: Conceitos de Base
Quiz: Perfil da Turma
Slides: O que é Data Science?
Slides: Google Colab
Prática: Codando no Colab
Leitura: Visão Geral de Data Science
Leitura: Ciclos de Projetos na Área
Leitura: Pensamento Analítico e Científico
Leitura: Por que Interessa a Negócios?
Leitura: Principais Tecnologias
Faça para a 2ª Aula

3

Matemática para Data Science

Você aprenderá não apenas a “pilotar” Data Science, mas entenderá o que acontece “sob o capô”.


Roteiro da 2ª Aula
Slides: Revisão Matemática
Prática: Matemática Básica no Colab
Leitura: Pensamento Analítico e Científico
Leitura: Por que Interessa a Negócios?
Leitura: Dado, Informação e Conhecimento
Leitura: Decisões Informadas por Dados
Faça para a 3ª Aula

4

Linguagem Python

Evolua desde variáveis até recursos embutidos da linguagem de programação mais utilizada em Data Science.


Roteiro da 3ª Aula
Slides: Boas-vindas a Python
Prática: Primeiro Contato com Python
Leitura: Visão Geral de Python
Leitura: Primeiros Passos na Linguagem
Leitura: Funções e Classes em Python
Leitura: Mais Recursos Embutidos
Faça para a 4ª Aula

5

Bibliotecas Python

Conheça Numpy, Pandas, Matplotlib e outras bibliotecas Python que facilitam o trabalho com dados.


Roteiro da 4ª Aula
Slides: Bibliotecas Python
Prática: Arrays com Numpy
Prática: Manipulação com Pandas
Prática: Gráficos com Matplotlib
Prática: Gráficos com Seaborn
Leitura: Numpy e Álgebra Linear
Leitura: Pandas para Análise de Dados
Leitura: Gráficos com Matplotlib e Seaborn
Faça para a 5ª Aula

6

Coleta de Dados

Saiba importar dados desde simples arquivos CSV até o uso de APIs ou como raspar dados da web.


Roteiro da 5ª Aula
Slides: Fontes de Dados
Vídeo: Definindo a Coleta de Dados
Prática: Importando CSV
Prática: Importando do Google Drive
Prática: Importando JSON
Prática: Obtendo Dados de API
Prática: Web Scraping com Selenium
Vídeo: Manipulação de Dados
Leitura: JSON e APIs
Leitura: Importando Dados com Web Scraping
Faça para a 6ª Aula

7

Bancos de Dados e SQL

Programe em SQL, a principal linguagem de programação usada em bancos de dados.


Roteiro da 6ª Aula
Slides: Bancos de Dados e SQL
Prática: SQL com Python e SQLite
Vídeo: SQL e Bancos de Dados
Leitura: Conceitos e Tipos de Bancos de Dados
Leitura: Linguagem SQL
Ferramentas de Big Data
Faça para a 7ª Aula

8

Estatística Descritiva e EDA

Mergulhe na área raiz de Data Science: a Estatística, por meio da Análise Exploratória de Dados.


Roteiro da 7ª Aula
Slides: Introdução à Estatística
Prática: Análise Exploratória de Dados
Prática: Tratamento Estatístico de Dados
Prática: Manipulação Avançada de Dados
Vídeo: EDA, Estatística e Conceitos
Leitura: Limpeza de Dados
Leitura: Transformando Dados
Leitura: Introdução à Estatística
Leitura: EDA e Estatística Descritiva
Vídeo: Aprofundando em EDA
Faça para a 8ª Aula

9

Medidas de Variabilidade

Entenda amplitude, desvio padrão e mais medidas de dados em Estatística.


Roteiro da 8ª Aula
Slides: Medidas de Variabilidade
Prática: Dados Musicais do Spotify
Prática: Análise de Preços de Carros
Leitura: Vieses Cognitivos
Faça para a 9ª Aula

10

Estatística Inferencial e Probabilidade

Saiba fazer testes de hipóteses e entenda como a probabilidade permite modelar a incerteza do mundo real.


Roteiro da 9ª Aula
Slides: Estatística Inferencial e Probabilidade
Prática: Teoria das Probabilidades
Leitura: Estatística Inferencial
Leitura: Probabilidade
Faça para a 10ª Aula

11

Distribuições Estatísticas

Veja distribuições normais, t de Student, binomiais, de Poisson, além de conceitos como qui-quadrado e ANOVA.


Roteiro da 10ª Aula
Slides: Distribuições Estatísticas
Prática: Distribuições Contínuas
Prática: Distribuições Discretas
Prática: Teorema Central do Limite
Leitura: Séries Temporais
Faça para a 11ª Aula

12

Machine Learning

Inicie na área que diferencia Data Science da Estatística, por meio de algoritmos que aprendem e fazem previsões.


Roteiro da 11ª Aula
Slides: Machine Learning
Prática: Machine Learning com Titanic
Leitura: Conceitos de Machine Learning
Vídeo: Feature Engineering
Leitura: Iniciando em Scikit-Learn
Faça para a 12ª Aula
Vídeo: Machine Learning

13

Supervised Learning

Crie modelos que aprendem com dados rotulados, por meio de métodos como regressão e classificação.


Roteiro da 12ª Aula
Slides: Supervised Learning
Prática: Regressão Linear Simples
Prática: Classificação com Decision Tree
Leitura: Algoritmos de Regressão
Leitura: Algoritmos de Classificação
Faça para a 13ª Aula

14

Unsupervised Learning

Conheça modelos aprendem apenas “medindo” distâncias e analisando clusters de dados.


Roteiro da 13ª Aula
Slides: Unsupervised Learning
Prática: Agrupamento por K-Means
Prática: Clustering com DBSCAN
Leitura: Algoritmos de Agrupamento
Faça para a 14ª Aula

15

Deep Learning

Entre no mundo das redes neurais, que vêm revolucionando a IA em áreas como visão computacional.


Roteiro da 14ª Aula
Slides: Deep Learning
Prática: NLP com Spacy
Prática: Computer Vision com CNN
Faça para a 15ª Aula

16

Feature Engineering, Métricas e Deploy

Entenda seleção de variáveis, uso de métricas de avaliação e como pôr modelos para rodar.


Roteiro da 15ª Aula
Slides: Feature Engineering, Métricas e Deploy
Prática: Métricas de Classificação e Regressão
Prática: Deploy com Flask e FastAPI
Leitura: Implementando Modelos
Leitura: Python Web Frameworks
Leitura: MLOps e Monitoramento
Faça para a 16ª Aula

17

Dataviz e Data Storytelling

Encerre a jornada sabendo as habilidades comunicacionais e de visualização de dados necessárias na área.


Roteiro da 16ª Aula
Slides: Dataviz e Data Storytelling
Prática: Plotando os Principais Gráficos
Quiz: Conclusão do Curso
Leitura: Design de Gráficos e Dashboards
Leitura: Benefícios de Dataviz
Leitura: Data Storytelling
Leitura: Comunicação Assertiva de Dados
Leitura: Posicionamento de Carreira
Leitura: Livros, Artigos e Referências
Leitura: Encontrando a Comunidade
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.

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Receba seu

Certificado reconhecido

No total, a carga horária do curso é de 120h. Ao fim do curso você receberá um certificado com o selo da ABED, Associação Brasileira de Ensino à Distância.

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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 →

Feito para você

Assessoria de carreira

O curso também te dá acesso ao nosso time de mentores de carreira, que podem te ajudar a entender seu momento atual, praticar para entrevistas e melhorar seu LinkedIn e currículo.

Conheça nossos mentores →

Inglês com foco no que realmente importa

O inglês é o idioma estrangeiro mais estudado pelos brasileiros, porém muitas vezes, as pessoas não sabem aplicá-lo a situações reais. As mentorias individuais são uma prática essencial para a prática do vocabulário e gramática com ênfase no mercado de tecnologia, de acordo com as suas demandas profissionais específicas.

Saiba mais sobre Inglês na fluency skills →
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Já são milhares de histórias de sucesso com a Awari

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Em nossa comunidade você vai participar de eventos exclusivos e encontrar os profissionais que definem o mercado.

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Perguntas Frequentes

Não encontrou sua dúvida abaixo? Nosso time está pronto para te atender:

Fale Conosco

Como funciona o processo de candidatura?

Nosso processo de candidatura consiste em duas etapas: um formulário inicial e uma entrevista com nosso time.


Nosso objetivo é entender seu momento profissional e avaliar se é um fit interessante com o que buscamos para nossa comunidade.


Qual plataforma de ensino é utilizada pela fluency skills?

O curso é realizado através da nossa própria plataforma de ensino, desenvolvida internamente.


É através dela que você vai agendar mentorias, conferir os materiais de apoio e mais.


Esse é um curso pago?

Sim, você precisa ter um plano ativo da fluency skills para matricular-se nesse curso e agendar mentorias individuais.


Para consultar os valores e opções de pagamento, entre em contato conosco ou envie sua inscrição.


Qual a política de reembolso?

Você pode solicitar o reembolso total do valor pago no prazo de até 7 (sete) dias corridos após a data de compra.


Como funcionam as mentorias individuais?

As mentorias são chamadas de vídeos realizadas através da nossa plataforma, e têm duração de 30 (trinta) minutos.


Você pode usar as ligações para tirar dúvidas, receber feedback sobre suas tarefas e aprender mais sobre o dia a dia do especialista da área.


Quantas mentorias eu posso agendar?

Isso vai depender do plano que você escolher! Nosso plano base começa com 8 mentorias incluídas, mas também temos a opção de você agendar mentorias ilimitadas.


Qual é a carga horária do curso?

O curso de Data Science tem carga horária total de 120 horas.