Introdução a Python para Ciência de Dados
Este curso oferece uma jornada completa no mundo da programação com Python, especialmente moldado para aspirantes a cientistas de dados. Começando com os conceitos básicos da linguagem Python, os alunos avançam para a manipulação de dados usando Pandas, compreensão de estatísticas essenciais, e introdução ao Machine Learning. O curso enfatiza a aplicação prática dos conhecimentos adquiridos, culminando em projetos finais onde os alunos têm a chance de aplicar suas habilidades em cenários de ciência de dados da vida real, preparando-os para desafios profissionais.
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- Duração de 40 Horas
- Certificado após conclusão
Experiências Reais, Resultados Reais
Ayron B. Silva Figueiredo
"Após completar a formação, sinto que tenho as ferramentas necessárias para tomar decisões baseadas em dados e contribuir de forma significativa para a minha empresa. A transformação foi incrível e o aprendizado, inestimável. Estou muito mais confiante na minha habilidade de analisar e interpretar dados!"
Samuel H. de Arruda Lima
"O curso da Tutriz foi um divisor de águas. A maneira como os conceitos são ensinados, do básico ao avançado, é clara e direta. Completei os módulos sentindo-me totalmente preparada para os desafios do mercado de trabalho. Estou extremamente satisfeita com o investimento que fiz em minha educação."
Daniel Alves Santos
"Trabalho com marketing há anos e sempre quis aprimorar minhas habilidades em análise de dados. O curso na Tutriz superou todas as minhas expectativas. Aprendi não só a usar ferramentas como Power BI e Excel, mas também a pensar de forma analítica. Os professores e materiais de apoio são excelentes."
O que você irá aprender
Módulo
01
- Introdução ao Python: Aprenda os fundamentos da linguagem Python.
- Instalação e Configuração do Ambiente: Configurando seu ambiente de desenvolvimento.
- Variáveis e Tipos de Dados: Entendendo tipos de dados básicos em Python.
- Estruturas de Controle: Aprenda sobre if, for, while em Python.
- Funções e Módulos: Como criar funções e usar módulos.
Módulo
02
- Introdução ao Pandas: Aprenda a usar a biblioteca Pandas para manipulação de dados.
- Análise Exploratória de Dados: Técnicas básicas de EDA usando Python.
- Visualização de Dados: Criando gráficos com Matplotlib e Seaborn.
- Limpeza de Dados: Técnicas para limpar e preparar seus dados.
- Manipulação de Dados: Operações avançadas com dados usando Pandas.
Módulo
03
- Estatística Descritiva: Compreendendo medidas de tendência central e dispersão.
- Probabilidade: Conceitos básicos de probabilidade.
- Distribuições Estatísticas: Entendendo diferentes distribuições de dados.
- Testes de Hipóteses: Como realizar e interpretar testes estatísticos.
- Regressão e Correlação: Analisando relações entre variáveis.
Módulo
04
- Introdução ao Machine Learning: Conceitos básicos de aprendizado de máquina.
- Aprendizado Supervisionado: Algoritmos de classificação e regressão.
- Aprendizado Não Supervisionado: Técnicas como clustering e redução de dimensionalidade.
- Avaliação de Modelos: Métricas e métodos de avaliação.
- Projetos Práticos: Aplicando conceitos em projetos reais.
Módulo
05
- Definindo o Problema de Dados: Como escolher e definir um problema de dados.
- Coleta e Preparação de Dados: Obtendo e preparando os dados para análise.
- Análise Exploratória e Modelagem: Profundidade na análise e construção de modelos.
- Visualização e Comunicação de Resultados: Apresentando os resultados de forma eficaz.
- Feedback e Iteração do Projeto: Aprendendo com feedback e melhorando o projeto.