DATA SCIENCE & I.A.

NÍVEL


Intermediário

DURAÇÃO


2 meses

PRÉ-REQUISITO


Python

POR QUE APRENDER DATA SCIENCE & I.A.?

O curso de Data Science te ensinará a analisar dados estuturados e não estuturados com as principais ferramentas em Python de visualização gráfica e machine learning. Essa é uma das áreas que mais crescem na recente transformação digital das empresas. Nosso curso possui grande foco na extração de informações e geração de insights para uma melhor tomada de decisão em diferentes áreas dos negócios.

Estudo de Caso: OList

Aplique técnicas de manipulação de dados e machine learning usando dados reais de um grande e-commerce do Brasil.

Estudo de Caso: DataSUS

Empregue técnicas estatísticas para buscar padrões e realizar predições usando a mais importante base de dados abertos de saúde do Brasil.

Estudo de Caso: Câmara dos Deputados

Analise dados reais dos gastos dos deputados federais, empregando as mais avançadas técnicas de Data Science.

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Primeiros passos com o Pandas

Trabalhe com Pandas para implementar operações matemáticas e estruturar dados com pandas.Series e pandas.DataFrame.

Manipulação de dados com Pandas

Data wrangling e feature engineering.

O módulo Matplotlib

Produção de gráficos e pranchas de gráficos para prospecção de insights e storytelling com dados.

Gráficos profissionais com Seaborn e Plotly

Aprenda a criar gráficos mais elegantes com Seaborn e gráficos interativos com o Plotly.

Fundamentos do pensamento estatístico

Noções básicas de coleta de dados (amostra e população) e design amostral. Variáveis e distribuição de variáveis e suas comparações.

Estatística descritiva e inferencial

Parâmetros descritores sobre a distribuição de uma variável. Noções básicas sobre as principais distribuições de probabilidade (Bernoulli, Binomial, Poison, Uniforme e Normal) e comparação de amostras com a utilização testes estatísticos básicos (testes-t, ANOVA one-way).

Bancos de dados + Python

Estruturação e criação de um banco de dados com as ferramentas básicas do Python.

Análise de bancos de dados pelo Pandas

Obter e manipular dados de um banco de dados através do módulo Pandas.

Regressão linear e multilinear

Correlações entre variáveis e análise preditiva linear e multilinear.

Regressão com séries temporais e regressão logística

Aurocorrelação, modelos autorregressivos e modelo logístico.

Aprendizado supervisionado e não supervisionado

Os principais modelos de classificação em machine learning com a biblioteca ScikitLearn.

Modelos da família das árvores de decisão

Decision Trees, Random Forest, XGboost.

Modelos da família das redes neurais

Perceptrons, redes neurais artificiais de múltiplas camadas de perceptrons e redes neurais convolucionais.

Processamento de linguagem natural

Processamento de linguagem natural (PLN) e seus principais conceitos, procedimento e algoritmos.

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Dario Diniz

Data Science

"Busquei a Let's Code com a expectativa de conseguir um conhecimento bacana e poder ter contato com pessoas de interesse em comum. Estou bem feliz com minha escolha!"

Gabriel Giordano

Data Science

"Estou na metade do curso e achando ótimo! Só tinha experiência com cursos online, e vi que progredi bem mais rápido no modelo presencial."

Lucas Paskocimas

Data Science

"Os professores possuem muito conhecimento do conteúdo e prática de mercado. Além disso, ele sempre tenta ajudar os alunos de todas as formas possíveis!"

André Oliveira dos Anjos

Python

"A Let's Code me abriu um leque de possibilidades para adicionar programação no meu cotidiano. Uma boa opção para quem pretende entrar no mundo da programação."

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FAQ

1.
Nunca programei antes, eu consigo acompanhar o curso?
Esse curso tem um pré-requisito de Python para acompanhar o conteúdo. De qualquer forma, você pode iniciar na lógica de programação com a gente e depois continuar com o curso de interesse.
2.
Quais são as formas de pagamento?
Você pode pagar no cartão de crédito, débito ou transferência bancária. As condições de pagamento e descontos variam de acordo com a forma de pagamento. Entre em contato se precisar de maiores informações.
3.
Eu preciso trazer meu computador para a sala de aula?
Sim. Todos os nossos cursos exigem que você traga o seu próprio computador. Mas não se preocupe, a maior parte dos laptops dão conta do recado.
4.
Caso eu perca uma aula, é possível repor?
Sim, é possível. Existem duas maneiras para repor sua aula: (i) se houver disponibilidade de vaga em outra turma que esteja no mesmo conteúdo que o seu; (ii) reposição particular paga de R$150/aula.
5.
Tem estacionamento no local?
Sim. Em ambas unidades contamos com estacionamento no local para facilitar a entrada do aluno. A Unidade Pinheiros fica apenas 3 min do metrô Faria Lima e a Unidade Jardim Europa consta com manobrista gratuito.
6.
Vocês oferecem alguma bolsa ou desconto para o curso?
Nossos cursos não são ministrados no MEC e não oferecemos bolsa aos alunos. Trabalhamos com descontos de indicação de alunos e também combo de cursos.
7.
Qual é a carga horária deste curso?
O curso tem uma carga horária de 48 horas distribuídas ao longo de 2 meses.
8.
Como é formato de aula ao longo da semana?
As aulas acontecem 2x na semana (segundas e quartas ou terças e quintas) das 19h às 22h. O aluno pode escolher qual dia da semana melhor encaixa em sua agenda.
9.
Existe algum acompanhamento online?
Sim! Trabalhamos 24/7 com a plataforma Slack para atendermos as dúvidas dos alunos. Aproveite também nossa comunidade para fazer networking.
10.
Qual é o tamanho das salas de aula?
Trabalhamos com salas de aulas pequenas, máximo de 15 alunos/turma para garantir um ensino prático e customizado por sala.
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