Vagas limitadas. Você precisa ser aprovado em nosso processo de candidatura para se inscrever.
Aprenda com o maior time de mentores do Brasil, de empresas como:
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 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
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
Introdução a Data Science
Conheça Data Science a fundo, entenda como a área evoluiu e dê os primeiros passos no Google Colab.
Tudo sobre o Curso!
Seu Material para o Curso
Roteiro da 1ª Aula
Vídeo: Bem-vindos(as)!
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
2
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
3
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
4
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
5
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
6
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
Leitura: Ferramentas de Big Data
Faça para a 7ª Aula
7
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
8
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
9
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
10
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
11
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
12
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
13
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
14
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
15
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
16
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!
Aulas professores especialistas
Você vai aprender aulas focadas em estudos de caso e ensino prático. Ao total, você vai participar de mais de 16 encontros ao vivo com os melhores profissionais do Brasil.
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
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.
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 Awari →Já são milhares de histórias de sucesso com a Awari
Em nossa comunidade você vai participar de eventos exclusivos e encontrar os profissionais que definem o mercado.
Confira todos os depoimentos →Não encontrou sua dúvida abaixo? Nosso time está pronto para te atender:
Fale ConoscoComo 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 Awari?
O curso é realizado através da nossa própria plataforma de ensino, desenvolvida internamente.
É através dela que você vai agendar mentorias, acessar aulas ao vivo, conferir os materiais de apoio e mais.
Esse é um curso pago?
Sim, você precisa ter um plano ativo da Awari 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.