Curso de Formação

Ciência de Dados

Em apenas 8 meses você dominará as habilidades necessárias para começar do zero e conseguir um emprego em uma empresa de TI
/ Ciência de Dados
Início em breve - 24/10!
até 29/09
-50%
avaliado por especialistas para o seu portfólio ou aplicação na sua empresa
Portfólio
De zero a profissional
Nível
Diploma após conclusão do curso
Certificado
Aulas ao vivo, videoaulas e exercícios práticos
Formato
Milton Ossamu - Cientista de dados sênior, professor na Let's Code
Trailer do curso Ciência de Dados
A profissão do cientista de dados é uma das mais bem remuneradas do mercado. Ela é responsável por criar modelos que preveem tendências e otimizam processos através de algoritmos como o machine learning.

Por isso, a ciência de dados é necessária em todos os setores do mercado de trabalho, com demanda constante e aquecida.

Por que ingressar em Ciência de Dados?

R$ 12.104*
R$ 6.572*
R$ 8.767*

Cientista de Dados Sr

Cientista de Dados Jr

Cientista de Dados Pleno

*Salário médio referência no portal Glassdoor na região de São Paulo
Para quem é o curso?
que desejam iniciar a carreira em ciência de dados, mas não sabem por onde começar
Iniciantes
que já trabalharam com programação, mas desejam dar um novo passo na carreira
Desenvolvedores
que possuam experiência com análise de dados e queiram se especializar na área
Analistas
que queiram implementar a ciência de dados em seu produto ou serviço
Empreeendedores

Programa do curso Ciência de Dados

Introdução à Ciência de Dados
+
Nesse primeiro módulo, você compreenderá os princípios básicos de Python, o uso desse e de outros software e como visualizar os dados fazendo uso de estatísticas.
Python
  • Introdução ao Python
  • Baixando e instalando Python, Anaconda, Jupyter Notebook e / ou VSCode
  • Noções básicas sobre operações matemáticas simples
  • Noções básicas sobre variáveis ​​e tipos de dados
  • Compreender listas, tuplas e dicionários
  • Noções básicas sobre declarações condicionais
  • Noções básicas sobre loops
  • Noções básicas sobre funções e classes
  • Instalando bibliotecas
Estatísticas
  • Significado e medidas de tendência central
  • Valores de partição
  • Significado de dispersão, significado da variação de medição
  • Medidas de dispersão absolutas e relativas
  • Méritos, deméritos e usos das medidas acima de tendência central
  • Méritos, deméritos e usos das diferentes medidas de dispersão acima
  • Variância, variância combinada, coeficiente de variação
  • Momentos (para dados simples e com frequência)
  • Características de distribuição
Análise de dados com Python
+
Aprenda do zero a como trabalhar com dados usando Python. Primeiro, você aprenderá a coletar e processar dados, organizar painéis e fazer web scraping. Em seguida, você aprenderá como limpar e manipular dados para obter apenas resultados relevantes. Por fim, você poderá visualizar os dados com Python.
  • Introdução e conceitos básicos de SQL
  • Diferença entre SQL e NoSQL
  • Sintaxe
  • Ordem de consulta
  • Diferentes tipos de agregação
  • Agregação com GROUPBY
  • Diferentes tipos de JOIN
  • Quanto SQL um cientista de dados realmente usa?
SQL
  • O que é web scraping
  • Como usar o Selenium
  • Obter dados como cientista de dados
  • Como usar o Beautiful Soup
  • O que é uma API
  • Como usar APIs
Web Scraping
  • Diferença entre painéis e relatórios
  • Práticas recomendadas para construir painéis
  • Diferença entre as plataformas: PowerBI, Tableau e Data Studio
  • Como escolher o melhor gráfico para seus dados: aplicativos para painéis
Introdução ao BI & painéis
  • Diferença entre extensões de banco de dados populares
  • Diferença entre Excel e CSV
  • JSON, TXT e XML
  • Trabalho com imagens em Python
  • De onde os cientistas de dados obtêm seus dados?
Importando dados
  • Remover linha repetida
  • Tratamento de valor ausente
  • Remoção de dados irrelevantes
  • Erro manual ao digitar
  • Renomeando colunas
  • Como lidar com valores ausentes, duplicados, dados irrelevantes ou ruído
  • Dados desnecessários, dados repetitivos, duplicados
  • Dados inconsistentes, letras maiúsculas, endereços
  • Definindo o fluxo de trabalho de qualidade
Limpeza de dados
  • Análise univariada
  • Análise bivariada
  • Análise multivariada
  • Um guia simples para belas visualizações em Python
  • Distribuição e associação
  • Lidando com outliers
  • Importância do recurso
  • Análise SHAPE para aprendizado de máquina
  • Como visualizar os resultados do ML?
Visualização de dados
  • Diferenças de média e mediana
  • Histogramas sobrepostos
  • Covariância
  • Correlação
  • Associações não lineares
  • Estatísticas aplicadas em problemas de negócios do mundo real.
Exploração estatística
  • Data hora
  • Merge, Join, Concat
  • Transformação de tipo de dados
  • Manipulação de dados com Pandas
  • Entenda Pandas
  • Manipulação de dados Pandas
  • Sanitização e anonimato de dados
Manipulação de dados
Machine Learning (aprendizado de máquina)
+
Depois de aprender análise de dados, chegou a hora do machine learning. A partir dessa fase, você aprenderá a preparar seus dados para o ML, entenderá quais são as métricas para definir o que é um modelo bom ou ruim, e poderá escolher o melhor modelo para resolver um problema de negócio. Além disso, você também aprenderá como identificar anomalias e como conduzir testes A/B para fazer previsões.
  • Transformação de dados
  • Tratamento de valores categóricos
  • Criação de variáveis ​​fictícias
Preparando dados para ML
  • O que é uma série temporal?
  • Padrões
  • Entenda a estacionariedade
  • Entenda os algoritmos que podemos usar para fazer previsões
  • Usando ARIMA sazonal para fazer previsões
Previsão de série temporal
  • Entenda o que é um algoritmo de aprendizagem não supervisionado
  • Entenda o agrupamento
  • Sabe como usar K-means
  • Compreenda outros algoritmos de aprendizagem não supervisionados
  • Entenda como usá-lo para detecção de anomalias
Aprendizagem não supervisionada
  • O que é Machine Learning?
  • Qual é a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?
  • Entenda a diferença entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada
  • Entenda a diferença entre regressão e classificação
Conceitos de alto nível de ML
  • Criando regressão linear
  • Usando outros modelos simples como árvores de decisão
  • Compreender como usar outros modelos complexos, como Random Forest
  • Como tornar seu modelo melhor usando validação cruzada
  • Ajuste os hiperparâmetros usando Grid Search e Random Search
Regressão
  • Criação de regressão logística
  • Usando outros modelos simples como KNN, SVM e árvores de decisão
  • Ajuste os hiperparâmetros
  • Métricas de classificação
Classificação
  • Сontrole, tratamento e teste de hipótese
  • Erros Tipo I e Tipo II
  • Intervalo de confiança e valores p
  • Teste A/B
Testando hipóteses
Projeto Final
+
Como projeto final, você escolherá dois bancos de dados (sugeridos por você ou seu tutor) e fará os seguintes passos:
  • Identificar o problema de negócios que gostaria de resolver
  • Limpar e manipular os dados
  • Conduzir a análise exploratória de dados para seu banco de dados
  • Visualizar os dados
  • Preparar o banco de dados para ML
Projetos que você poderá adicionar ao seu portfólio:
  • Construção de um scraper que funcione no LinkedIn
  • Compreendendo o conjunto de dados de comércio eletrônico Olist
Habilidades adquiridas
Visualização de dados
Visualização de dados
Visão de negócio
Visão de negócio
Ferramentas e processos
Ferramentas e processos
Utilizando as bibliotecas Pandas, Matplotlib e Seaborn, você vai aprender a visualizar dados de análise
Entenda como a ciência de dados pode ser utilizada para solução de problemas em qualquer segmento do mercado
Você vai aprender a implementar metodologias ágeis aos processos de desenvolvimento e, assim, tirar seus projetos do papel mais rapidamente
Áreas abordadas
SQL
Machine Learning
Python
Metodologias ágeis
Você vai aprender a trabalhar com banco de dados complexos e a fazer análises da forma certa
Você vai aprender como este algoritmo funciona e como utilizá-lo no desenvolvimento de produtos e serviços
Você vai aprender uma das linguagens de programação mais versáteis e utilizadas da ciência de dados
Você vai entender como o Scrum e o Agile podem ser aplicados no processo de desenvolvimento de produtos
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Veja como você irá aprender em nossa plataforma
video chamada
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Qual será seu cronograma de estudos?

Videoaulas serão abertas toda semana
Webinars e workshops acontecerão uma vez a cada uma ou duas semanas, em dias úteis às 19:00: você poderá fazer as perguntas e terá acesso a casos práticos para melhorar suas habilidades, durante todo o período do curso
Você precisa investir 6 - 10 horas por semana para um aprendizado confortável
Durante o curso
você terá 4 oportunidades para colocar em prática o conhecimento adquirido em Projetos:
Dados necessários para resolver um potencial problema
Neste primeiro projeto você irá eleger um problema de negócios e listar quais os dados essenciais para propor essa solução
Limpeza de Dados
Para um fluxo de trabalho de qualidade, a limpeza dos dados é fundamental, como a remoção dos dados repetidos, irrelevantes, irregulares e inconsistentes
Análise exploratória e visualização do banco de dados
Nessa etapa do curso, você irá conduzir uma análise exploratória dos dados - resumindo suas principais características para visualização
Prepare seu banco de dados para o Machine Learning
Nesta etapa final, você irá preparar os dados para o Machine Learning - ferramenta que ‘ensinam’ as máquinas a partir de experiências e dados vistos anteriormente
Conheca seus mentores
Feedback dos nossos alunos
Desenvolvedor Python
“Eu tinha dúvidas sobre minha carreira e na Ultima recebi uma direção, o que me fez crescer pessoal e profissionalmente.”
Euder Andrade
Benjamin Amaral
“Já na 1ª semana de aula eu tive a certeza de que eu estava no lugar certo para ser o melhor profissional que posso ser.”
Analista de Dados
Marconde Correia Pinho
Ciência de Dados
“Meu intuito em fazer o curso era mudar de área e eu consegui: sou estagiário no Banco Itaú e foi um grande diferencial ter esse curso no meu currículo.”

Como você vai aprender

Nosso Centro de Carreira irá te auxiliar a preparar o seu CV e para as entrevistas
Conquiste seu certificado e encontre um novo emprego
Complete seu portfolio com 4 projetos novos
Você irá criar e defender projetos finais
em tarefas semanais e obtenha feedback de especialistas do curso
Coloque seu conhecimento em prática
Assista às aulas e participe de webinars
100% online - assista quando e onde puder. Aulas ministradas por especialistas da área para responder às suas dúvidas
Faça parte de uma comunidade exclusiva para estudantes e fortaleça suas conexões
Comunidade de alunos para compartilhar experiências
Acesse e revise as aulas mesmo se você já tiver completado o curso
Acesso Vitalício

Seu currículo após o curso

Cientista de Dados
  • Domínio da linguagem Python aplicada à Ciência de Dados
  • Domínio da estatística aplicada à Ciência de Dados
  • Domínio da linguagem SQL para coletar, analisar, agrupar e disponibilizar dados de forma certa
  • Domínio do Machine Learning para resolver problemas, testar soluções e fazer previsões de negócio
  • Domínio de Metodologias Ágeis para gerenciamento de projetos e otimização de processos

Ao final do curso, você se tornará um Cientista de Dados Júnior e poderá encontrar seu primeiro emprego na área.
Habilidades profissionais:
Salário de:
R$6.572*
Sua carreira é
a nossa maior prioridade
Com nosso programa de carreira gratuito, ajudamos você a planejar sua carreira, agendar entrevistas e conseguir um emprego. Nosso programa inclui:
fazemos um teste vocacional de entrada para te ajudar a determinar seus objetivos e preferências profissionais
Plano de carreira individual
treine pontos-chave das entrevistas de emprego com nossos mentores
Preparação para entrevistas
o projeto em que você trabalhará ao longo do curso será um forte aliado ao seu currículo e portfólio
Projeto final
disponível durante e após a conclusão do curso
Acesso exclusivo às vagas de nossos parceiros
ajudamos você a organizar suas experiências em um currículo que chame a atenção de recrutadores
Preparação e organização do currículo
Ultima.School
HR Consultant e Coach de Carreira
Ana Paula Holanda
Ao clicar no botão, estou de acordo com o Contrato, Política de Privacidade e os Termos de Uso
Restam: 8 vagas
Início: 24 de outubro
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facilitadores brasileiros e estrangeiros
35
alunos inscritos neste ano
5.000+
facilitadores são profissionais atuantes no mercado
100%
empresas globais participantes
20+

Perguntas frequentes

Em que produto vou trabalhar?
Você pode trabalhar no seu próprio produto, no produto da sua empresa ou escolher qualquer ideia na qual esteja interessado como um produto de trabalho.
Para quem este curso é indicado?
O curso é adequado para quem deseja dominar a profissão de gerente de produto. Você pode trabalhar em um produto de qualquer campo. Você aprenderá a entender as necessidades do seu cliente, a planejar uma estratégia de desenvolvimento e entender os relatórios financeiros e contábeis. Você também poderá avaliar o trabalho do seu especialista em nível profissional e desenvolver uma nova estratégia de desenvolvimento de negócios.
Como funciona a metodologia de ensino?
Após cada bloco de estudo, você fará trabalhos práticos. Organizamos a prática para que você treine não apenas em seu projeto pessoal, mas também nos projetos de seus colegas. Isso o ajudará a ganhar experiência adicional.
Como funciona o projeto final?
Após o término das palestras você terá 3 semanas para construir seu projeto final. Você terá suporte de um orientador - um especialista que entende as especificações de seu produto.
Há algum requerimento básico para o curso?
Tudo que você precisa é a habilidade de trabalhar em Excel e Google Docs.
Como funciona o Centro de Carreiras?
Nosso consultor de RH ajuda você a redigir um currículo corretamente, dá recomendações sobre onde procurar emprego e como se preparar para uma entrevista. Como cada caso é único em sua própria maneira, estudantes têm a oportunidade de conversar pessoalmente com um consultor e fazer todas as perguntas.
Escola online para acelerar sua carreira
Lifelong Learning Group, Inc.
Atendimento Comercial
Seg-Sex 10h às 19h
Sábados 10h às 17h
Avenida Paulista, 2349
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São Paulo - SP
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