Curso online gratuitoIntrodução à ciência de dados

Descrição do curso

Entrar em ciência de dados fica muito mais simples quando você entende o caminho, domina as ferramentas certas e pratica com problemas reais. Este curso online gratuito de Introdução à Ciência de Dados foi criado para guiar você do zero, conectando conceitos essenciais da área a um fluxo de trabalho aplicado em Python. Ao longo das aulas, você aprende a preparar seu ambiente com Anaconda e a trabalhar com o Jupyter Notebook, ganhando confiança para programar e explorar dados de forma produtiva.

A jornada começa com uma visão clara do que é ciência de dados, quais são as possibilidades de carreira e como essa disciplina se relaciona com inteligência artificial e tomada de decisão. Em seguida, você desenvolve a base de programação em Python voltada para dados: tipos e estruturas fundamentais, manipulação de listas, dicionários e conjuntos, fatiamento, ordenação, estruturas condicionais, iteração e o uso de funções — incluindo funções lambda — além de práticas úteis no tratamento de textos e strings. Essa base é importante para que você consiga transformar ideias em código e automatizar tarefas comuns do dia a dia de análise.

Com os fundamentos prontos, o curso avança para a forma como projetos de dados costumam acontecer no mercado. Você entra em uma metodologia amplamente utilizada para organizar etapas, alinhar objetivos e reduzir riscos, aprendendo a pensar como alguém que investiga, valida hipóteses e comunica descobertas. A partir daí, você dá início a um estudo de caso inspirado em desafios conhecidos da comunidade, conectando entendimento do negócio, entendimento dos dados e construção de um processo consistente para analisar informações.

Na prática, você aprende a trabalhar com estruturas essenciais para análise em Python, como Series e DataFrames, e passa a explorar dados com mais maturidade: estatística descritiva, análises bivariadas, identificação e tratamento de dados ausentes, além de preparação e limpeza para deixar a base pronta para etapas posteriores. Também desenvolve a habilidade de derivar variáveis (feature engineering), transformando dados brutos em informações mais úteis — inclusive lidando com variáveis categóricas de forma apropriada.

Ao finalizar, você terá construído uma visão completa do início de um projeto de ciência de dados: do ambiente de desenvolvimento ao raciocínio analítico, com prática suficiente para seguir estudando, participar de desafios e evoluir para temas como modelagem e machine learning com mais segurança.