É a etapa de investigar dados para identificar padrões, tendências, erros e informações relevantes antes da modelagem.
Duração do curso online: 7 horas e 46 minutos
Aprenda ciência de dados do zero e crie modelos de machine learning na prática. Curso online gratuito com exercícios e base sólida para o mercado.
Dominar Ciência de Dados abre portas em praticamente qualquer setor: tecnologia, finanças, saúde, marketing e operações. Neste curso online gratuito, você vai construir uma base consistente para entender o ciclo completo de um projeto de dados, desde a preparação do dataset até a entrega de um modelo pronto para uso. A proposta é unir fundamentos e prática para que você consiga tomar decisões com dados, comunicar descobertas e evoluir com segurança para projetos mais avançados.
Você começa entendendo o que é ciência de dados e quais pilares sustentam bons resultados: pensamento analítico, qualidade dos dados, métricas claras e uma abordagem estruturada para resolver problemas reais. Em seguida, avança para o trabalho com dados tabulares usando ferramentas essenciais do dia a dia, aprendendo a manipular, organizar e transformar informações de forma eficiente. Esse domínio inicial é o que permite enxergar padrões, reduzir erros e acelerar análises.
Ao longo do curso, você pratica análise exploratória para investigar distribuição, correlações, inconsistências e hipóteses. Essa etapa é crucial para evitar conclusões apressadas e para definir melhor o caminho de modelagem. Você também desenvolve a mentalidade de tratamento de dados: lidar com valores ausentes, ruídos, variáveis inadequadas e escolhas que impactam diretamente a qualidade das previsões.
Com o terreno preparado, o curso entra em aprendizado de máquina, abordando modelos de classificação e conceitos que ajudam a selecionar algoritmos conforme o objetivo do projeto. Você entende como funcionam técnicas populares como regressão linear e logística, KNN e SVM, conectando teoria e aplicação. Também explora aprendizado não supervisionado com K-Means, aprendendo a agrupar dados quando não há rótulos e a interpretar os clusters gerados.
Para aproximar o aprendizado da realidade, você enfrenta desafios comuns como datasets desbalanceados e a limpeza de uma base real, exercitando decisões práticas que fazem diferença em produção. O curso ainda apresenta a etapa de deploy, isto é, como transformar um modelo treinado em algo utilizável em um contexto de negócio. Para ampliar suas opções, você dá os primeiros passos em R e RStudio, além de revisar estruturas fundamentais da linguagem, como condicionais, repetição e estruturas de dados.
Ao final, você terá uma visão completa do fluxo de ciência de dados, mais confiança para estudar tópicos avançados e um repertório prático para iniciar projetos, participar de times de dados ou buscar oportunidades na área.
7 horas e 46 minutos de curso online em vídeo
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Exercícios para treinar seus conhecimentos
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O que é análise exploratória de dados em Ciência de Dados?
É a etapa de investigar dados para identificar padrões, tendências, erros e informações relevantes antes da modelagem.
Para que serve a biblioteca Pandas em Python?
A Pandas é usada para carregar, organizar, limpar, transformar e analisar dados em tabelas.
Qual a diferença entre classificação e regressão em aprendizado de máquina?
Classificação prevê categorias, como aprovado ou reprovado; regressão prevê valores numéricos, como preço ou vendas.
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