Duração do curso online: 8 horas e 19 minutos
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Quer entrar em uma das áreas mais promissoras da tecnologia e entender, de verdade, como dados viram decisões? Em Introdução a ciência de dados, você começa do zero e constrói uma base sólida para avançar em Inteligência Artificial e análise aplicada, conectando conceitos essenciais com ferramentas usadas no dia a dia do mercado.
Ao longo do curso, você compreende o que é um dado e como ele se transforma em informação útil, aprendendo a diferenciar intuição de conhecimento fundamentado e a adotar uma postura mais investigativa e crítica. A proposta é mostrar a ciência de dados como uma disciplina completa: não apenas “fazer gráficos” ou “rodar modelos”, mas enxergar o caminho que vai da pergunta de negócio até a entrega de valor, com atenção a contexto, qualidade e interpretação.
Na parte prática, o foco está em um ambiente acessível para iniciar rapidamente com Python, usando Jupyter Notebook e Google Colab, além de bibliotecas fundamentais para manipulação e análise. Você passa a entender por que ferramentas como NumPy e pandas se tornaram padrão, como organizar dados em estruturas adequadas, trabalhar com arquivos comuns em projetos e até explorar coleta de informações com web scraping, sempre com o objetivo de criar uma rotina de trabalho mais eficiente e replicável.
O curso também aborda como projetos de ciência de dados se estruturam, apresentando uma visão de processos como KDD e etapas de preparação e pré-processamento. Essa visão é essencial para lidar com desafios reais: dados incompletos, inconsistentes, ruidosos e formatos variados. Você desenvolve noção do impacto dessas etapas nos resultados e aprende a tomar decisões mais assertivas antes de modelar.
Em seguida, você é introduzido a machine learning, entendendo o que muda em relação à computação tradicional, quando modelos fazem sentido e quais cuidados são indispensáveis. Questões de ética e privacidade entram como parte do aprendizado, reforçando boas práticas para trabalhar com dados de forma responsável. Você ainda conhece a lógica por trás de predição e algoritmos clássicos como KNN, além de aprender por que avaliar modelos é tão importante quanto treiná-los.
Para fechar, o curso traz uma visão de carreira e mercado, alinhada à Indústria 4.0, destacando competências valorizadas e hábitos que fortalecem seu crescimento profissional, como a importância do inglês para acompanhar conteúdos e documentação. Com entrevistas e exercícios ao longo da trilha, você ganha repertório, linguagem técnica e confiança para seguir estudando e construir seus primeiros projetos.
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?
8 horas e 19 minutos de curso online em vídeo
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Comentários do Curso: Introdução a ciência de dados
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