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Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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Caminhos de Data Science

O mercado de Data Science em números

485%

A abertura de vagas na área de inteligência de dados cresceu 485% no último ano

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89%

89% das empresas têm consciência de que a capacidade de analisar dados é uma vantagem competitiva

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94%

94% das pessoas que se formaram em data science desde 2011 conseguiram trabalhos na área

Fonte

Trabalhe com ciência de dados

Explore a criação de modelos matemáticos para melhores tomadas de decisão.

Entenda o passo a passo de criação de um algoritmo que inova o mercado de trabalho.

Construa uma inteligência artificial e trace insights mais assertivos.

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Caminhos nas carreiras de Data Science

Responsável por trazer insights através da análise de conjuntos de dados e auxiliar empresas dos mais diversos segmentos em suas tomadas de decisões. Como ferramenta, utiliza desde um arquivo do Excel, até linguagens de programação, como o Python.

Confira nossas formações em: Data Science, Data Analysis com Google Sheets e mais...

Métodos usados para visualizar dados de consumidores — conhecidos como datasets — e começar a fazer perguntas, utilizando testes de hipótese.

Confira nossas formações em: Data Science, Estatística com R e mais...

Modelos treinados para prever ações. É considerado uma subárea da inteligência artificial que estuda o reconhecimento de padrões através dos dados, e nasce para auxiliar nas tomadas de decisão.

Confira nossas formações em: Machine Learning, Machine Learning Avançada e mais...

Obtenha os conhecimentos necessários para tomar as decisões certas para o seu negócio, sempre tendo como base a captação, análise de dados e estatística.

Confira nossas formações em: Business Intelligence com Excel, BI e Data Warehouse com SQL Server e Power BI e mais...

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Uma trilha de aprendizado com cursos e experiências para expandir o seu repertório nas mais diversas soluções digitais. Confira abaixo nossas formações.

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Do básico ao avançado, passando por todas as ferramentas e frameworks do mercado. Explore todas as suas possibilidades. Novos cursos toda semana.

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Mergulhando cada vez mais no universo da tecnologia. Episódios exclusivos com discussões avançadas sobre a área, reflexões ao vivo e repertório extra para todos os estudantes.

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Data Science

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Vanessa Leiko

Eu saí do zero, não sabia nada de Ciência de Dados e no final tava entregando um projeto de Machine Learning...

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Erika Bellido

Eu queria fazer uma transição para dados, mas não tinha certeza [...] Fiz a Imersão Dados e fiquei apaixonada...

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Perguntas Frequentes

Na Escola de Dados da Alura, abordamos as linguagens mais importantes do mercado de Ciência de Dados, como Python e R, e os principais frameworks, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn. Também ensinamos a utilizar, em nível profundo, ferramentas como Excel e, para acesso e trabalho com dados armazenados, SQL e NoSQL.
Para quem está começando, a Escola de Data Science vai dar a base de conhecimento para a área. Para quem já tem um perfil profissional estabelecido, vai oferecer a experiência que o dia a dia de trabalho ainda não trouxe. Independente do seu nível, buscamos apresentar ferramentas e boas práticas nas mais diversas tarefas de Cientistas de Dados.
Com foco em exercícios e teoria, o aprendizado na Escola de Dados ocorre na prática.Ao executar projetos, ao mesmo tempo que estamos informando e aprendendo como as coisas funcionam, damos espaço para o aprofundamento à medida que a necessidade surgir.Todos os cursos em Data Science incentivam o desenvolvimento de projetos, como também oferecemos oportunidades de construção de portfólio através de outras experiências de aprendizado, como o Alura Challenges.
Focamos na produção prática e na utilização de ferramentas fundamentais ao dia a dia de uma pessoa Cientista de Dados. Ao mesmo tempo, colocamos teoria suficiente para que tais tarefas sejam executadas de forma a entender o quê, porquê, quando e como.O Data Scientist precisa saber diversas abordagens e ajudamos nesta jornada.