Cientista de Dados

Aprenda todos os processos e boas práticas de engenharia de software, confecção e avaliação de diagramas para definição e planejamento de um software, como projetar e desenvolver um software seguindo boas práticas e padrões de desenvolvimento de qualidade.

Em gerenciamento de projetos os estudantes aprenderão o melhor da gestão para realização mais fluida das atividades. Terão acesso aos conceitos de negócio, Trello e muito mais.

Conheça os fundamentos da Ciência de Dados. Análise de dados usando metodologia própria e prática para um melhor entendimento dos conteúdos do módulo.

Entenda a linguagem de programação utilizada para consultar, adicionar, gerenciar e excluir suas informações, aplicações e serviços em um banco de dados.

Aprenda como se sobressair no mercado com Introdução à Python. Veja tudo sobre Configuração do ambiente, Limpeza e tratamento de dados, Gráficos, Visualizações e dashboard.

Conheça os fundamentos em Github, como usar e onde usar. Aprenda a utilizar essa plataforma que permite uma hospedagem prática de código-fonte e arquivos em nuvem.

Área da estatística que aplica técnicas para descrever e resumir um vasto conjunto de dados.

Aprenda o cálculo das probabilidades com uma temática própria e exclusiva de nosso curso.

A inferência estatística utiliza o método estatístico em dados amostrais e tira conclusões sobre a população de interesse, descrevendo-a ou testando hipóteses.

Em Machine Learning supervisionado no curso de nossa plataforma, os alunos aprenderão tudo sobre os dados de entrada, os dataset e como são apresentados.

Aprenda o conjunto de algoritmos relacionados aos Machine Learning. Com suas aplicações cada vez mais presentes em nosso cotidiano.

Conhecidos também como modelos de interdependência ou exploratórios, estes podem ser utilizados em grande parte do conhecimento humano, onde o analista ou o cientista de dados posso buscar em bancos de dados.

O Deploy é a parte de preparação do modelo para ser aplicado no dia a dia. É o momento de maior adaptação para os usuários realizarem o uso deste algoritmo.

As Séries temporais são sequências de pontos ordenados em forma cronológica. Tradicionalmente, a série temporal possui dados equidistantes no tempo.

Estas tecnologias são agrupadas em sete grupos práticos de mineração de texto. Análise e processo de textos semi estruturados ou não.

Colete, organize e gerencie uma vasta gama de dados utilizando ferramentas como Databricks, Cloudera e Apache Spark. Disponibilize seus apps e dados na nuvem com custos menores, escalabilidade fácil e instantânea.

Aprenda a atuar dentro da Lei Geral de Proteção de Dados. Regulamentos, aplicações que garantem a segurança dos seus dados.

Aprenda e utilize os fundamentos da Teoria dos Grafos e suas aplicações em Análise de Redes Sociais.

Desenvolvimento de um Projeto Final. Com base nos conteúdos lecionados durante o curso, vocês desenvolverão um projeto que será utilizado por empresas do ramo tecnológico.