Curso online gratuitoIntrodução a ciência de dados

Duração do curso online: 8 horas e 19 minutos

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Curso online gratuito sobre Introdução à Ciência de Dados pela Univesp. Explore tópicos como Indústria 4.0, Jupyter Notebook, NumPy, Pandas, Machine Learning e muito mais.

Descrição do curso

O curso Introdução à Ciência de Dados é uma imersão importante na área em rápida evolução da Ciência de Dados. Com um total de 8 horas e 19 minutos, esta formação promete fornecer uma compreensão sólida dos conceitos fundamentais que permeiam este campo. É classificado na categoria Informática (TI), mais especificamente nas subcategorias de Inteligência Artificial e Ciência de Dados.

A jornada começa com uma visão geral da Ciência de Dados, introduzindo os conceitos básicos e os fundamentos desta área. A compreensão inicial é reforçada ao longo da semana com sessões de "costura", que ajudam a consolidar o aprendizado de maneira prática e envolvente.

O curso também aborda a aplicação da Ciência de Dados na Indústria 4.0, ilustrando como a transformação digital e a análise avançada de dados estão reformulando processos industriais e comerciais. Este tópico é complementado por uma análise do mercado profissional, explorando as diversas oportunidades de carreira e as habilidades requisitadas pelos empregadores.

Ferramentas essenciais para a prática da Ciência de Dados são apresentadas, como o Jupyter Notebook e o Google Colab. Ambas são plataformas poderosas que facilitam a exploração de dados e a prototipagem de modelos de maneira colaborativa e eficiente.

O curso vai mais fundo com a introdução a bibliotecas fundamentais como NumPy, Pandas e Scikit-Learn, fundamentais para a análise e a manipulação de dados. Além disso, ferramentas de visualização como MatPlotLib e Seaborn são exploradas, permitindo que os alunos transformem dados brutos em insights visualmente compreensíveis.

Técnicas de Web Scraping também são ensinadas, permitindo a extração de dados úteis de sites para análise. Isto é seguido por discussões sobre a importância dos arquivos e como eles são utilizados na análise de dados.

Os alunos exploram as fases do processo de Knowledge Discovery in Databases (KDD) e técnicas de Preparo e Pré-Processamento de Dados. Neste ponto, entra-se numa introdução ao Machine Learning, abordando desde os conceitos fundamentais até questões de ética e privacidade relacionadas ao uso de dados.

A formação é enriquecida com entrevistas de profissionais renomados na área, proporcionando uma visão prática e inspiradora do mercado de trabalho na Ciência de Dados.

Por fim, os alunos colocam em prática o que aprenderam em um projeto de predição, utilizando o algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) para avaliar e prever resultados baseados em dados reais. Este projeto é dividido em três partes, permitindo uma imersão detalhada e prática na aplicação da Ciência de Dados.

O curso de Introdução à Ciência de Dados obteve uma avaliação média de 3.0 estrelas, refletindo um equilíbrio de opiniões dos participantes. É ideal para quem deseja dar os primeiros passos na Ciência de Dados e explorar as diversas facetas desta área em crescimento. Com uma abordagem prática e uma ampla gama de tópicos, este curso é uma excelente porta de entrada para o mundo da Ciência de Dados.

Conteúdo do Curso

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Introdução à Ciência de Dados

    0h22m

  • Exercício: _De acordo com a aula introdutória de Ciência de Dados, qual é a diferença entre senso comum e conhecimento secundário?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Costurando - Semana 01

    0h06m

  • Exercício: _Qual é a primeira dica que o professor dá para se tornar um bom profissional de data science?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Ciência de Dados e a Indústria 4.0

    0h23m

  • Exercício: _O que é um dado na Ciência de Dados?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Mercado Profissional para Ciência de Dados

    0h21m

  • Exercício: _Qual é o objetivo da disciplina "Introdução à Ciência de Dados"?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Costurando - Semana 02

    0h06m

  • Exercício: _Qual a importância de dominar o inglês na área de Ciência de Dados?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Jupyter Notebook e o Google Colab

    0h25m

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Biblioteca NumPy

    0h30m

  • Exercício: _Qual é a função principal da biblioteca NumPy no Python?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Biblioteca Pandas

    0h33m

  • Exercício: _Qual é a principal função da biblioteca pandas?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Introdução às Bibliotecas Scikit-Learn, MatPlotLib e Seaborn

    0h25m

  • Exercício: _Qual é a principal biblioteca utilizada por cientistas de dados ao redor do mundo?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Introdução Web Scraping

    0h20m

  • Exercício: _Qual é a definição de webscrap?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Arquivos

    0h26m

  • Exercício: _Quais são os tipos de arquivos mais comuns para carregar dados em um projeto de Ciência de Dados?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - KDD e Análise de Dados

    0h28m

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Preparação e Pré-Processamento de Dados - Parte 1

    0h22m

  • Exercício: _Qual é a importância de conhecer o processo completo de um projeto de datações para realizar o pré-processamento de dados de forma assertiva?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Preparação e Pré-Processamento de Dados - Parte 2

    0h30m

  • Exercício: _Quais são as técnicas de pré-processamento de dados que podem ser aplicadas para detecção e remoção de ruídos em um conjunto de dados?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Introdução à Machine Learning

    0h18m

  • Exercício: _Qual é a principal diferença entre a computação tradicional e o machine learning?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Machine Learning: Ética e Privacidade

    0h23m

  • Exercício: _Qual é o objetivo de usar dados para desenvolver modelos matemáticos na ciência de dados?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Entrevista com Leonardo Karpinski

    0h20m

  • Exercício: _Qual é a especialidade do Léo na área de Ciência de Dados?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Predição de Dados

    0h19m

  • Exercício: _Qual é a diferença entre a análise de Business Intelligence (BI) e a análise de dados preditiva?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Algoritmo KNN (K-Nearest Neighbors) e Avaliação de Modelos

    0h20m

  • Exercício: _Qual é a premissa do algoritmo KNN?

  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Entrevista com Renata Castanha

    0h23m

  • Exercício: _Qual é a formação acadêmica da Renata Castanha?

Ciência de dados

Cursos online Gratuitos sobre Ciência de dados

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Descubra um mundo de conhecimento com nossa seleção de cursos online gratuitos em Ciência de Dados. Aprenda a extrair insights valiosos de grandes conjuntos de dados, aprimore suas habilidades analíticas e torne-se um profissional disputado no mercado de trabalho. Com cursos projetados para iniciantes e profissionais experientes, nossa plataforma oferece uma oportunidade única de crescimento e desenvolvimento nesse campo dinâmico e em constante evolução.

Fundamentos da Ciência de Dados

Explore os conceitos básicos com cursos que cobrem estatísticas, probabilidade e a arte de fazer perguntas certas. Entenda os princípios por trás da coleta, limpeza e manipulação de dados, e como eles podem ser aplicados para resolver problemas reais.

Análise de Dados e Visualização

Aprenda a transformar dados brutos em informações compreensíveis. Domine ferramentas de visualização de dados, como Tableau e PowerBI, e técnicas de storytelling para compartilhar suas descobertas de maneira eficaz.

Machine Learning e Inteligência Artificial

Mergulhe no mundo do Machine Learning com cursos que ensinam desde algoritmos básicos até redes neurais avançadas. Entenda como a Inteligência Artificial está transformando indústrias e como você pode aplicar esses conhecimentos em projetos práticos.

Big Data e Infraestrutura de Dados

Descubra como gerenciar grandes volumes de dados com cursos em Big Data. Aprenda sobre sistemas de processamento de dados em larga escala, como Hadoop e Spark, e como eles são fundamentais para o suporte de decisões baseadas em dados.

Programação para Ciência de Dados

Desenvolva habilidades de programação essenciais em Python e R, as linguagens mais populares na Ciência de Dados. Com cursos práticos, você estará pronto para implementar modelos analíticos e contribuir para projetos de dados complexos.

Estatística Aplicada e Modelagem Preditiva

Profundize-se em métodos estatísticos avançados e técnicas de modelagem preditiva. Aprenda a construir, validar e interpretar modelos que podem prever tendências futuras e auxiliar na tomada de decisões estratégicas.

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Este curso gratuito inclui:

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