Formação Data Science

Curso Ciência de Dados

Desenvolva projetos utilizando as ferramentas de Ciências de Dados: SQL, Python, Machine Learning, e Inteligência Artificial. Gerencie processos de trabalho e equipes e inicie sua carreira em Data Science, em uma das profissões de mais alta demanda no mercado
/ Ciência de Dados
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Portfólio
Data Science do zero ao avançado
Nível
Diploma após conclusão do curso de Ciência de Dados
Curso com Certificado
Curso EAD com aulas online ao vivo, videoaulas e exercícios práticos
Formato
Milton Ossamu - Cientista de dados sênior, professor na Let's Code

Vídeo 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 investir na Formação em Ciência de Dados?

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Cientista de Dados Sênior

Cientista de Dados Júnior

Cientista de Dados Pleno

*Salário médio referência no portal Glassdoor na região de São Paulo

Para quem é o Curso de Ciência de Dados?

que desejam ingressar na carreira em ciência de dados do zero, mas não sabem por onde começar
Iniciantes
que já trabalharam com programação, mas desejam aprender Data Science e 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

+
Neste primeiro módulo do curso, você compreenderá os princípios básicos de Python, o uso desse e de outros software em Data Science e como visualizar os dados com Python, Anaconda, Jupyter e VSCode, fazendo uso de estatísticas. Aprofundaremos bastante em matemática e estatística para Ciência de Dados neste módulo do curso.
Python para Ciência de Dados
  • Introdução ao Python
  • Baixando e instalando Python e as plataformas para Data Science, 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
Estatística para Ciência de Dados
  • 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

+
No segundo módulo do curso, Aprenda do zero a trabalhar com Python para data Science. 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 em Ciência de Dados
  • 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 para Data Science
  • 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 para Data Science
  • 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 (Data Cleaning para Data Science)
  • Análise univariada
  • Análise bivariada
  • Análise multivariada
  • Um guia simples para belas visualizações de dados 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 em Data Science (Data Visualization)
  • Diferenças de média e mediana
  • Histogramas sobrepostos
  • Covariância
  • Correlação
  • Associações não lineares
  • Estatísticas aplicadas em problemas de negócios do mundo real.
Exploração estatística para Data Science
  • Data hora
  • Merge, Join, Concat
  • Transformação de tipo de dados
  • Entenda Pandas
  • Manipulação de dados em Data Science com 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 dentro de Data Science. A partir deste módulo do curso, 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. Em resumo, o Curso de Data Science mergulha em Machine Learning e Deep Learning.
  • 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? (e qual sua importância dentro de Data Science)
  • 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 (Machine Learning)
  • 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 do Curso Ciência de Dados

+
Chegamos ao módulo final da Formação Cientista de Dados. Neste módulo você vai colocar todo o conhecimento de Data Science que adquiriu ao longo do curso da Ultima School. Chegando ao final desta jornada você estará apto a exercer a profissão de Data Scientist,
Como projeto final do curso, 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 ao final deste módulo do Curso de Data Science:
  • Construção de um scraper que funcione no LinkedIn
  • Compreendendo o conjunto de dados de comércio eletrônico Olist

Habilidades adquiridas como Data Scientist

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 no Curso Ciência de Dados

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
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Conheça seus mentores

Durante o curso de Data Science

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

Como você vai aprender com a Ultima School

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 portfólio com 4 projetos novos para enriquecer seu currículo
Você irá criar e defender projetos finais
em tarefas semanais e obtenha feedback de especialistas do curso de Ciência de Dados
Coloque seu conhecimento em prática
Assista às aulas e participe de webinars
100% online - assista quando e onde puder. Aulas ministradas por Cientistas de Dados, 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
O que você precisa fazer?
Encontre um trabalho ou devolveremos seu dinheiro de volta
  • Você deverá assistir a todas as aulas
  • Completar todos os projetos propostos durante o curso
Suporte de um especialista em RH para preparar o seu CV
Seleção de vagas mais relevantes para o seu perfil
Traçar um plano de Carreira
Auxílio para enriquecer seu perfil no LinkedIn e preparar seu portfólio
  • Seguir todas as orientações do nosso Consultor de Carreiras
Em nosso programa de emprego você vai contar com:
Se ainda assim você não encontrar um trabalho em até seis meses da conclusão do seu curso, você receberá seu dinheiro de volta.

Seu currículo após o Curso Data Science

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*
Aprenda uma nova profissão com um dos nossos programas
Ciência de Dados
Ciência de Dados + garantia de emprego
Você aprenderá na prática, receberá suporte dos tutores e consultoria de carreira
Você vai encontrar um emprego ao se formar ou devolvemos o seu dinheiro!
$R200, paid upfront
$R200, paid upfront
24x de R$193,65
24x de R$ 262,50
$R 3.500
$R 4.400
R$ 7.000
R$ 8.800
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.”
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
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35
alunos inscritos neste ano
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facilitadores são profissionais atuantes no mercado
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empresas globais participantes
20+

Perguntas frequentes sobre o Curso Ciência de Dados

Temos 3 módulos de ensino e um último módulo com o projeto final. Nos 3 primeiros módulos trataremos em sequência: Introdução à Ciência de Dados, Análise de Dados com Python e Machine Learning para Data Science. Ao final dos 3 módulos de ensino o aluno estará apto para o desafio final do Curso e finalizado o projeto o aluno sairá um Cientista de Dados.
Escola online para acelerar sua carreira
Lifelong Learning Group, Inc.
Atendimento Comercial
Seg-Sex 10h às 19h
Sábados 10h às 17h
Avenida Paulista, 2349
12° andar - CJ 121
São Paulo - SP
CEP 01311-936
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