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O que você vai aprender nesta Formação?

Data Science

Com o avanço da tecnologia, está cada vez maior a quantidade de dados disponíveis para análises avançadas. Desta forma, a área de Ciência de Dados emergiu auxiliando empresas e profissionais em suas tomadas de decisões: por isso, cresce a demanda por especialistas na área e o desenvolvimento de uma cultura de dados, empoderando profissionais de todas as áreas a lidar com dados e gerar insights que vão realmente impactar suas áreas de atuação.

Por que estudar Data Science?

Para aprender técnicas de análise de dados, estatística, modelagem e visualização na prática, escalando o crescimento e trazendo novas oportunidades, seja na empresa onde você trabalha ou no seu próprio negócio.

Na Formação Data Science da Alura, você conhecerá Python, a linguagem mais popular em Data Science, além de utilizar diversas bibliotecas e ferramentas paralelas. Aprenderá sobre coleta, preparação e exploração de dados.

Vai compreender como visualizar dados e comunicar resultados através de gráficos. Assim, você conseguirá justificar as análises feitas e mostrar para a empresa o quão importante é o papel dos dados para otimizar processos em várias áreas.

Se você quer trabalhar com Data Science, esta formação vai te preparar para entrar no mercado e dar seus primeiros passos na profissão.

Mergulhe de cabeça nos dados!

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

  • Valquíria Alencar 

    Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

  • Valquíria Alencar 

    Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

  • Guilherme Silveira

    Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

  • Guilherme Silveira

    Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

  • Ana Duarte

    Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.

  • Ana Duarte

    Sou bacharela em Estatística e atualmente curso Ciência da Computação. Já atuei como cientista de dados no ramo educacional e financeiro e hoje sou instrutora na Escola de Dados da Alura e voluntária na equipe de projetos do grupo Data Girls. Sou apaixonada por transformar dados em informação inteligente usando a ciência de dados em diversos tipos de aplicação. Fora isso, sempre estou acompanhando alguma série e procurando novas rotas para andar de bike.

Passo a passo
  1. 1 Começando com Data Science

    Dê os seus primeiros passos na área, aprendendo sobre como os dados podem ser úteis para o nosso trabalho do dia a dia e como extrair o máximo deste recurso!

    Nesta primeira parte, você irá manipular um conjunto de dados do mundo real e conduzir uma análise de dados de maneira exploratória, utilizando várias bibliotecas do Python, como a Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn e Plotly.

    Um dos focos será na utilização da biblioteca Pandas, uma das ferramentas mais poderosas para análise e exploração de dados. Além disso, aprenderemos alguns conceitos descritivos da estatística, para impulsionar nossa capacidade de análise.

    Que tal mergulhar no mundo dos dados? Vamos nessa!

    • Artigo O que é Data Science: conceitos, aplicações práticas e um bate papo sobre carreira | Alura

    • Curso Data Science: explorando e analisando dados

      10h
      • Analise dados utilizando a biblioteca pandas
      • Realize filtragens, tratamentos e agrupamentos nos dados
      • Crie visualizações para extrair insights dos dados
      • Aprenda a trabalhar com diferentes tipos de variáveis
      • Extraia e interprete medidas de tendência central e de dispersão
    • Artigo Como escolher o tipo de visualização de dados para sua análise | Alura

    • Curso Data Visualization: criando gráficos com bibliotecas Python

      10h
      • Aprenda a criar gráficos com a biblioteca Matplotlib
      • Entenda o funcionamento de figuras e eixos da biblioteca Matplotlib
      • Saiba como utilizar a biblioteca Seaborn para criação de gráficos
      • Crie gráficos interativos com a biblioteca Plotly
      • Customize suas visualizações com diferentes cores, estilos, anotações, etc.
      • Aprenda boas práticas para elaborar gráficos
  2. 2 Aprofundando em Data Science

    Muitas vezes uma boa análise e visualizações coerentes não bastam para garantir que nossas conclusões sejam estatisticamente relevantes, para isso precisamos recorrer aos testes de hipóteses.

    Iremos entender as hipóteses da área de negócio, analisá-las com base nos dados e informar o risco de tomar uma decisão errada.

    Além disso, neste passo você aprenderá a utilizar técnicas como Regressão Linear com a biblioteca Statsmodels para demonstrar os impactos de algumas variáveis e realizar previsões.

    Venha aprofundar seus conhecimentos com a gente!

    • Curso Data Science: testando hipóteses

      08h
      • Aprenda a formular hipóteses
      • Saiba interpretar conceitos estatísticos de confiança e significância
      • Crie intervalos de confiança para suas amostras
      • Utilize Python para executar testes estatísticos
      • Aplique teste t e teste z para uma amostra
      • Compare dois grupos de amostras, independentes ou pareadas
      • Interprete o p-valor para concluir sobre sua hipótese
    • Artigo Desvendando a Regressão Linear | Alura

    • Curso Data Science: testando relações com Regressão Linear

      08h
      • Aprenda a identificar uma relação linear
      • Diferencie variável explicativa de variável resposta
      • Saiba ajustar um modelo de regressão linear
      • Interprete os coeficientes do modelo
      • Interprete o R²
      • Faça previsões com o modelo
      • Analise a qualidade do modelo
  3. 3 Aplicando Data Science

    Depois de aprender a analisar e explorar os dados do passado, que tal tentar tirar conclusões sobre o futuro?

    Para fechar nosso ciclo de aprendizado, vamos aplicar todos os conhecimentos adquiridos até aqui. Além disso, utilizaremos uma biblioteca chamada Prophet voltada para previsão de dados que dependem do tempo.

    Entender o "passado" e “prever o futuro” é algo incrível e sem dúvidas um dos principais papéis de uma pessoa cientista de dados.

    Vamos lá?

    • Curso Data Science: analisando e prevendo séries temporais

      10h
      • Implemente técnicas de limpeza e tratamento de dados
      • Explore as variáveis por meio de gráficos e obtenha insights relevantes para a análise
      • Formule hipóteses estatísticas pertinentes e teste sua validade por meio de métodos apropriados
      • Realize a análise de séries temporais para identificar padrões e tendências significativas
      • Utilize a biblioteca Prophet para desenvolver um modelo preditivo
      • Interprete os resultados das previsões geradas pelo modelo
      • Avalie a performance do modelo utilizando métricas adequadas
      • Implemente técnicas para tratar outliers que possam afetar a qualidade das previsões
      • Analise de forma interativa as previsões geradas, permitindo uma compreensão mais profunda e dinâmica dos resultados
    • Artigo Portfólio em dados: como fazer para se destacar no mercado de Data Science | Alura

    • Vídeo Guia de carreira DATA SCIENCE | #HipstersPontoTube - YouTube

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Data Science

Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de Ciência de dados, BI, SQL e Banco de Dados, Excel, Machine Learning, NoSQL, Estatística,e mais...

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    Acesso ilimitado ao catálogo de Imersões da Alura para praticar conhecimentos em diferentes áreas.

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  • Luri, a inteligência artificial da Alura

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    Mensagens ilimitadas para estudar com a Luri, a IA da Alura, disponível 24hs para tirar suas dúvidas, dar exemplos práticos, corrigir exercícios e impulsionar seus estudos.

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