Analista em Ciência de Dados

Presencial

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Para empresas

Este curso pode ser customizado para a sua organização

*A vaga no curso é confirmada com a compensação do pagamento.

O recebimento do certificado está condicionado à sua presença em pelo menos 75% da carga horária do curso.

sobre o curso

Descrição do curso

​​​Aprenda habilidades de análise de dados e resolução de problemas em uma jornada de 24 horas aula para se tornar um analista em ciência de dados de sucesso.​​

Para quem se destina?

​​​Profissionais de tecnologia da informação, cientistas de dados e estudantes que desejam se tornar analistas em ciência de dados​​

Programa

O que você vai aprender

  • ​​Introdução aos conceitos fundamentais para programação (Python), incluindo suas definições, importância e benefícios às organizações.
  • ​Aprimorar técnicas de pré-processamento de dados, adquirindo habilidades para estruturar e organizar atributos de dados de forma prática.
  • ​Desenvolver o uso de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM), para obtenção de soluções preditivas e analíticas.
  • ​Utilizar de recursos de visualização de dados, utilizando ferramentas e técnicas de visualização para apresentar resultados e interações sofisticadas.
  • ​Casos de uso com Python, Orange Data Mining e Google Colab
​​Aula 1: Introdução à Programação em Python – Conceitos fundamentais
  • ​Primeiros passos com Python
  • ​Principais pacotes para análise de dados
  • ​Funcionalidades básicas para Análise de Dados
​Aula 2: Processamento de Dados – Aprenda a estruturar e organizar dados de forma eficiente para análises avançadas
  • ​Acessar dados disponíveis na Web, Banco de Dados e Arquivos
  • ​Manipulação de dados em formatos (CSV, Excel, JSON)
  • ​Introdução ao SQL para análise de dados
Aula 3: Análise Exploratória de Dados – Entendimento primordial de seus dados e os relacionamentos entre os atributos
  • ​Métricas da Estatística Descritiva
  • ​Análise descritiva baseada em estatística básica
  • ​Avaliação e Qualificação de atributos (Dados Faltantes, Outliers, Variável alvo)
Aula 4: Algoritmos de Aprendizado de Máquina – Supervisionado e Não Supervisionado
  • ​Supervisionado – Modelos de Classificação e Regressão
  • ​Não Supervisionado – Modelos de Agrupamento e Dimensionalidade
  • ​Explorando o Scikit-Learn: A biblioteca Python para Aprendizado de Máquina
​Aula 5: Particionamento de Dados – Conjuntos de Treino e Teste.
  • ​Técnicas de separação de dados
  • ​Seleção de atributos
  • ​Estimativa de Hiperparâmetros
​Aula 6: Métricas de Desempenho – Avaliação dos resultados durante as etapas de Treino e Teste do Modelo de Aprendizado de Máquina
  • ​Métricas de Avaliação para Modelos de Classificação
  • ​Métricas de Avaliação para Modelos de Regressão
  • ​Análise Gráfica das Métricas de Desempenho
​Aula 7: Estudos de Caso e Projeto
  • ​Explore casos reais, receba orientação para seu projeto prático
​Aula 8: Apresentação de Projeto e Encerramento
  • ​Apresente seus projetos práticos, compartilhe aprendizados e receba feedback
  • ​Encerramento do curso com uma visão abrangente do conhecimento adquirido ​

Quando acontece?

Certificado

Invista no seu futuro

Em até
x

R$

sem juros no cartão¹

ou R$
a vista no boleto², pix ou no débito

¹ Cobrança regular ou recorrente (sem comprometer o limite de crédito)
² Forma de pagamento disponível para matrículas até cinco dias antes do início do curso. Após o prazo, será aceito apenas pagamento via cartão de crédito.

Desconto exclusivo para alunos e ex-alunos

20% de desconto

No valor integral do curso para alunos e ex-alunos da graduação e pós-graduação ESPM.

5% de desconto

No valor integral do curso para alunos e ex-alunos dos cursos de extensão da ESPM.

O curso poderá ser cancelado e/ou adiado caso não haja o número mínimo de estudantes inscritos que justifique a abertura do curso. O comunicado será enviado para o e-mail de cadastro com até 24 horas de antecedência do início do curso. 

Caso o estudante não concorde com o adiamento, deverá solicitar a transferência e/ou cancelamento junto a Central de Relacionamento através do e-mail  [email protected].

A ESPM não se responsabiliza por quaisquer valores que eventualmente tenham sido despendidos pelo participante, seja a que título for, tais como passagens aéreas, rodoviárias, combustível, hospedagem etc.

Caso haja desistência de participar de um curso, serão aceitos pedidos de transferência ou restituição do investimento apenas com 24 horas de antecedência do início do curso, através do e-mail  [email protected].

LOCAL

Onde o curso aconterá?

Rio de Janeiro

Ladeira da Glória, 26

Glória - Rio de Janeiro - RJ

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Participe da visita guiada e aproveite para esclarecer todas suas dúvidas.
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Pesquisa

Satisfação do egresso

Pesquisa do Egresso 2021 – Cia de Talentos

0 %

Eu indicaria minha universidade para um amigo ou familiar

(concordo parcialmente + concordo totalmente)

0 %

Me sinto qualificado para enfrentar os desafios do trabalho por causa do curso que faço/fiz na minha universidade

(concordo parcialmente + concordo totalmente)

FAQ

Perguntas frequentes

Ficou com alguma dúvida?
Dá uma olhada aqui.

O projeto inicia com a ênfase na aprendizagem baseada em competências com duas principais vantagens: por um lado, cria uma conexão direta entre a validação acadêmica dos estudantes e o processo de recrutamento e seleção de empresas; por outro lado, permite que os estudantes criem trilhas totalmente personalizadas, de acordo com seus interesses profissionais e demandas.

 

O estudante poderá cursar badges da ESPM individualmente (e.g. Badge de Design Thinking), tornando sua experiência de aprendizagem totalmente personalizada, self-paced e de acordo com sua realidade financeira ou momento de carreira. Também contará com os Combos ESPM, que são conjuntos de badges sugeridos pela ESPM para formações específicas (e.g. Pós-Graduação em Big Data ou Design de Inovação e Estratégia).

 

Nisso, o estudante se transformará no protagonista da sua própria Jornada ESPM com a missão de acumular o máximo possível de badges ao longo da sua jornada. Afinal, não há limites de badges a serem conquistadas no lifelong learning.

Badges são credenciais digitais rastreáveis que representam a conquista do estudante no desenvolvimento da competência que tal badge representa. Os badges, que possuem rastreabilidade pública e certificação da emissora, são a versão contemporânea dos tradicionais certificados.

 

Os certificados representam a completude de um estudante frente a uma proposta pedagógica em uma área do conhecimento (e.g. Gestão de Projetos ou Marketing Digital), enquanto os badges representam a proficiência de um estudante no desenvolvimento de uma competência específica, inserida em uma área do conhecimento (e.g. Design Thinking ou KPIs de Mídias Sociais).

Os badges ofertados passam por uma revisão de abordagem pedagógica e de estrutura tecnológica. Logo, apenas a aprovação nas ofertas disponíveis na seção de badges no site da ESPM são elegíveis para receber a credencial digital.

 

Mas fique ligade! Pois novas ofertas de badges são continuamente incluídas ao longo do ano.

Por enquanto, apenas as ofertas disponíveis na seção “Dynamic ESPM” do site fazem parte do portfólio, mas novas ofertas são incluídas durante o ano todo.

A certificação que a aprovação no curso oferece não possui validade. Porém, os pontos acumulados em cada badge possuem validade de 3 anos a partir da data de recebimento para serem utilizados no upgrade em certificações mais completas (vide questão “O que posso fazer com meus badges?”).

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