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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.

Neste curso gratuito, aprenda sobre

  • Fundamentos de Ciência de Dados e Mercado
  • Ferramentas Básicas para Ciência de Dados
  • Coleta e Manipulação de Dados
  • Preparação, Pré-Processamento e Qualidade de Dados
  • Introdução a Machine Learning, Ética e Aplicações
  • Projeto Prático de Predição em Ciência de Dados

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 22m
  • 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 06m
  • 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 23m
  • Exercício: _O que é um dado na Ciência de Dados?
  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Mercado Profissional para Ciência de Dados 21m
  • Exercício: _Qual é o objetivo da disciplina "Introdução à Ciência de Dados"?
  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Costurando - Semana 02 06m
  • 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 25m
  • Exercício: Qual a principal vantagem do Python em comparação com outras linguagens para Ciência de Dados segundo o vídeo?
  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Biblioteca NumPy 30m
  • Exercício: _Qual é a função principal da biblioteca NumPy no Python?
  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Biblioteca Pandas 33m
  • 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 25m
  • 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 20m
  • Exercício: _Qual é a definição de webscrap?
  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Arquivos 26m
  • 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 28m
  • Exercício: Quais são as cinco fases principais do processo de descoberta de conhecimento (Cadê) segundo a explicação do vídeo?
  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Preparação e Pré-Processamento de Dados - Parte 1 22m
  • 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 30m
  • 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 18m
  • 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 23m
  • 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 20m
  • Exercício: _Qual é a especialidade do Léo na área de Ciência de Dados?
  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Predição de Dados 19m
  • 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 20m
  • Exercício: _Qual é a premissa do algoritmo KNN?
  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Entrevista com Renata Castanha 23m
  • Exercício: _Qual é a formação acadêmica da Renata Castanha?
  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Ciência de Dados na Prática - Projeto de Predição – Parte 1 14m
  • Exercício: _Qual é a proposta do projeto de predição mencionado no vídeo?
  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Ciência de Dados na Prática - Projeto de Predição – Parte 2 18m
  • Aula em vídeo: Introdução à Ciência de Dados - Ciência de Dados na Prática - Projeto de Predição – Parte 3 19m
  • Exercício: _Qual foi o resultado da validação do modelo de predição usando o conjunto de dados separado em 80% para treino e 20% para validação?

Este curso gratuito inclui:

8 horas e 19 minutos de curso online em vídeo

Certificado digital de conclusão de curso ( Gratuito )

Exercícios para treinar seus conhecimentos

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