Data Science & Machine Learning

for Business (intensivo)

Intensivo São Paulo - R. Butantã, 194
Online - 11/03 a 07/04 | Presencial - 08 a 14/04 Online: Flexível | Presencial: 9h às 19h30
10 PARCELAS DE R$640
Investimento total
de R$ 6.400,00
10 PARCELAS DE R$640
São Paulo - R. Butantã, 194
Online - 11/03 a 07/04 | Presencial - 08 a 14/04 Online: Flexível | Presencial: 9h às 19h30

Aprenda Ciência de Dados e ganhe autonomia para modelar dados e aplicar Machine Learning em negócios

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A carreira de Cientista de Dados é a mais quente e promissora do século21, segundo a Harvard Business Review. Hoje a profissão segue tão quente e faltam profissionais capacitados no Brasil. A procura por Cientistas de Dados aumenta exponencialmente por aqui e mais ainda no mundo.

O aumento de vagas na área não é por acaso: A ciência de dados impacta enormemente nos negócios. A explosão no volume e informações disponíveis nas organizações tornaram o processo da tomada de decisão mais complexo.

A pessoa responsável por ciência de dados nas empresas é capaz de tirar insights, gerar hipóteses com trabalho estatístico e matemático, facilitar a tomada de decisão, fazer modelos preditivos e muito mais, tudo baseado em análise de dados.

Ser Cientista de Dados demanda uma combinação de habilidades: visão estratégica, entender modelos de negócio, identificar e priorizar problemas reais através de análises de banco de dados, e aplicar as técnicas de estatística, programação e machine learning adequadas para solucioná-los.

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Nesta formação intensiva semi-presencial em Data Science, os 30 estudantes selecionados vão aprender:

Entregar resultados reais para o negócio

Como analisar o cenário completo do negócio: da estratégia ao modelo de negócio e business KPIs

Como identificar e priorizar problemas reais para gerar resultados

Como construir boas definições de negócios, métricas e metadados antes de começar a revisar números

Trabalhar com linguagens de programação e estatística

Aprenda a escrever código em Python: a linguagem de programação mais usada em Data Science

Como  criar consistência e unidade na informação através de mineração e modelagem de grandes volumes de dados

Visualização de dados: como dar significado, encontrar relações e identificar problemas entre milhões de dados e variáveis de forma rápida e eficiente

Técnicas avançadas de estatística para identificar tendências e padrões

Machine Learning: aplicações práticas de aprendizado de máquina

Como utilizar algoritmos supervisionados e não-supervisionados para aprendizagem de máquinas (Machine Learning)

Técnicas de negociação, apresentação e storytelling – como conectar seu trabalho com o resultado do negócio e influenciar a tomada de decisão

Próximas turmas

Bootcamp intensivo

São Paulo

Online - 11/03 a 07/04 | Presencial - 08 a 14/04

Online: Flexível | Presencial: 9h às 19h30

Instrutores & convidados

Essas e outras empresas estão contratando Data Scientists

Tudo o que você ganha ao entrar para a tera

Trabalhe em projetos reais E aplique imediatamente suas novas habilidades
Aumente seu network Com nossa rede de experts e empresas parceiras
Tenha mentores dedicados Ao longo de toda a jornada

Uma prévia do curso

Programação Aplicada a Data Science

  • Aprenda como o Python pode ser utilizado na Ciência de Dados para armazenar, manipular e analisar dados
  • Saiba como descrever o ecossistema de bibliotecas de Python mais utilizadas em Ciência de Dados (Numpy, Panda, Matplotlib, Seaborn, Scikit Learn)
  • Entenda conceitos básicos de funções em Python como parâmetros, argumentos e escopo de variáveis

Explorando, combinando e limpando dados

  • Seja capaz de diagnosticar um conjunto de dados através da exploração e saber quais são os passos necessários para corrigir possíveis erros e facilitar a análise de dados
  • Entenda o que são e como aplicar dados estruturais de DataFrames, bem como ter capacidade de manipular essas estruturas durante uma análise de dados

Visualização de dados e estatística

  • Seja capaz de identificar e interpretar diferentes tipos de gráficos (principalmente:
  • histogramas, gráficos de barras, gráficos de dispersão, bloxplots, heartmaps).
  • Aprenda a interpretar medidas de estatística descritiva (Média, mediana, variância, correlação)
  • Entenda as situações em que são aplicados testes de hipótese em ciência de dados e como interpretar seus resultados.

Aprendizado de máquina

  • Consiga distinguir as aplicações de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado.
  • Saiba reconhecer problemas de regressão e de classificação em aprendizado de máquina
  • Saiba os passos necessários na realização do pré-processamento de dados para atender às premissas de cada algoritmo

O processo de ciência de dados aplicado a negócios

  • Exercite o processo de Ciência de Dados, decifrando um problema de negócio e obtendo dados para resolver o problema.
  • Aprenda análise exploratória de dados, pré-processamento de dados, problemas de regressão e de classificação.
  • Combine algoritmos e aplique a processamentos de linguagem natural, aprenda redes neurais e tenha uma introdução a Deep Learning.
Baixe a programação

Uma carreira em alta, interessante e bem remunerada

 

Empresas de todos os tamanhos estão procurando Data Scientists para suas equipes. A média salarial do Data Scientist é de R$7.963,00/ mês, e com a experiência esse salário pode chegar a R$18.400,00, de acordo com o site LoveMondays.

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