Cientista de Dados 1 (parceria Oficial EloGroup)

O curso proporciona uma formação inicial para o Cientista de Dados, apresentando os principais conceitos e ferramentas utilizadas e compartilhar os casos de sucesso e insucesso, explorando a contribuição do cientista de dados neste resultado.

DURAÇÃO:

• 5 (cinco) semanas de duração e mais uma semana de encerramento (total de 6 semanas);
• 2 (dois) encontros online por semana com o tutor (total de 10 encontros). Os encontros serão ao vivo e terão 2 (duas) horas de duração;

SISTEMA DE AVALIAÇÃO:

Para conclusão do curso e acesso ao certificado é necessário: 

• Entregar no mínimo 50% das tarefas;  

• Ter 50% de presença no total de encontros online;

• Obter média 6,0 (seis) no Questionário de Avaliação final.

MATERIAL:

• O material de apoio será disponibilizado no Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA): conteúdo do curso, agenda do curso, tarefas, questionários ou simulados materiais extras e vídeo do encontro online.

TÉCNICA:

• Sugerimos que o aluno acesse por um computador utilizando, de preferência, o navegador Firefox ou Chrome;
• Para os encontros online recomendamos o uso de fones de ouvido com microfone.

• Estatística Básica
• Estatística Descritiva
• Análise Gráfica
• Normalidade
• Introdução ao Python para Data Science (Parte 1)

1. Funções e pacotes
2. Manipulação de dados para adequação aos modelos
3. Limpeza de dados para adequação aos modelos

• Introdução ao Python para Data Science (Parte 2)

1. Relembrando Parte 1
2. Combinação de dataframes;
3. Análises exploratória.

• Machine Learning 
• Sanity Check
• Análise Exploratório de Dados (EDA)

Recomenda-se que o aluno tenha feito o curso: Introdução à Ciência de Dados , oferecido pela Escola Superior de Redes;

Ao final do curso, o aluno será capaz de:

• Desenvolver uma visão geral do que é ciência de dados e das suas principais etapas;
• Conhecer as principais bibliotecas para projetos de Ciência de Dados;
• Conhecer o ferramental estatístico e computacional tipicamente empregado em cada uma das etapas de forma simples e objetiva;
• Planejar, estruturar e executar projetos simples de Ciências de Dados em seu contexto;
• Analisar de forma profissional uma base de dados para limpeza e visualização de informações;
• Combinar ferramentas para expor de maneira clara os resultados dos seus projetos em Ciência de Dados.