Duração do curso online: 8 horas e 19 minutos
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.
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