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Cientista de dados do zero ao pro

Torne-se um cientista de dados capaz de manipular bibliotecas, bancos de dados e resolver problemas reais utilizando redes neurais.
R$ 5 600
R$ 3 640 por curso
preço de treinamento
R$ 303
Por mês de treinamento
% Parcela sem juros por 12 mês.
Nível de dificuldade
qualquer
Duração
8
Acesso de demonstração
não
Trabalhos de casa
sim+portfólio
Feedback
sim, do tutor
Estágio
não
Assistência ao emprego
não
Documento de conclusão
certificado

Programa de treinamento

  • Principal
  • Conteúdo do programa

Esse curso é indicado para desenvolvedores, analistas de dados e também iniciantes na área. Você aprenderá a trabalhar com a sintaxe do Python, desenvolver programas modulares e gerenciar uma grande quantidade de dados com facilidade.

São dois cursos em um só programa, composto por 28 horas de teoria, 40 horas de prática e dividido em 27 módulos para facilitar seu aprendizado. O programa ainda inclui 5 projetos para enriquecer seu portfólio.

Cientista de dados do zero

módulo 1 - O mundo de dados
módulo 2 - Fundamentos básicos de Python 1
módulo 3 - Fundamentos básicos de Python 2
módulo 4 – Trabalhando com bancos de dados
módulo 5 – Bibliotecas: NumPy e pandas
módulo 6 – Análise e visualização de dados
módulo 7 – Pré-processamento de dados
módulo 8 – Fundamentos de machine learning
módulo 9 – Machine learning na prática
módulo 10 – Modelos de classificação
módulo 11 – Implementando modelos de machine learning do zero
módulo 12 – Modelos de árvores e ensembles
módulo 13 – Clusterização
módulo 14 – Aplicações: detecção de anomalias
módulo 15 – Aplicações: sistemas de recomendação
módulo 16 – Gerenciamento de projetos de dados

Cientista de dados PRO

módulo 1 – Importantes tópicos iniciais
módulo 2 – Introdução às redes neurais I
módulo 3 – Introdução às redes neurais II
módulo 4 – Introdução à visão computacional
módulo 5 – Introdução ao aprendizado de representação e Redes Adversárias Generativas
módulo 6 – Introdução a séries temporais
módulo 7 – Introdução ao Processamento de Linguagem Natural (NLP)
módulo 8 – Introdução ao aprendizado por reforço
módulo 9 – Redes neurais aplicadas a sistemas de recomendação
módulo 10 – Modelos em produção
módulo 11 – Bônus: introdução a big data com Databricks e PySpark

O que você aprenderá

caixa
Código
caixa
Base de dados
caixa
Teste
caixa
Programas
caixa
Git
caixa
Internet

Os benefícios do curso

2 cursos em um só programa
treinamento com dados reais
5 projetos para seu portfólio

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