SOBRE
Data Science
Aprenda as principais ferramentas e técnicas para tomar melhores decisões com seus dados.
CARGA HORÁRIA

Presencial: 400h
Remoto: 300h

Sistema Blended para o maior aproveitamento em sala de aula
MENSA-LIDADE
R$ 900
Em 12 parcelas e com a chance de você receber seu dinheiro de volta
DATA
Agosto/2020
a Junho/2021
Recesso em meados do ano
HANDS-ON
Imersão de conteúdo para maximizar a prática em programação. Seu dia a dia será preenchido com projetos para desenvolvimento do seu portfólio.
CASHBACK
Os melhores alunos receberão uma premiação em dinheiro ao final do curso.
HEADHUNTING
Teremos uma equipe dedicada a conectar você com o mercado de trabalho. Analisaremos seu perfil e performance ao longo do curso.

CONTEÚDO
PROGRAMÁTICO

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Lógica de Programação e Orientação a Objetos

Variáveis, Operações Booleanas, Estruturas Condicionais e de Repetição, Manipulação de Strings, Funções e Lambda, Manipulação de Arquivos, Classes, Encapsulamento, Herança, Tratamento de exceções, Criação e uso de pacotes

Estrutura de Dados e Análise de Algoritmos

Listas, Tuplas e Dicionários, Arrays N-dimensionais do Numpy, Recursão, Análise de Complexidade, Árvores e Grafos

Programação na Prática e Bibliotecas

Numpy + Pandas, Matplotlib + Seaborn, Versionamento com Git e Noções Web com Flask

Metodologias Ágeis

Frameworks: Scrum, Kanban, TDSP, Agile Testing, Ágil na prática, Métricas de produtos, Métricas de performance, Técnicas de review e Técnicas de retrospectiva

Banco de Dados

Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados, Modelagem Relacional e E-R, Linguagem SQL, Operações CRUD, Ferramentas (PostgreSQL, MongoDB, Firebase) e Introdução a Cloud Computing com AWS

Estatística

Análise Descritiva, Probabilidade, Amostragem, Estimação, Teste de Hipótese, Análise Exploratória, Regressão Linear, Séries Temporais, Análise de Variáveis Categorizadas, Seleção de Features e Redução de Dimensionalidade

Modelagem e Machine Learning

Regressão Logística, Árvores de Decisão, kNN, Naive Bayes e Classificadores Bayesianos, Modelagem Avançada (Ensemble, SVM), Tratamento de Variáveis, Modelos Não-Supervisionado (Particional e Não-particional), Metodologias de Modelagem, Métricas de Avaliação, Otimização de Hiperparâmetros

Dados Não Estruturados

Processamento de Imagens e Vídeos, Processamento de Áudio, Processamento de Linguagem Natural e Grafos (Semi-supervisionado: Label Spreading, Regressão Redes Complexas)

Redes Neurais

Perceptron, Multilayer Perceptron, Introdução ao Deep Learning, Arquiteturas de Deep Learning - CNN, RNN, LSTM, Algoritmos Não-supervisionado (SOM e Autoencoders) e Aplicações Avançadas (VAE, GAN)

Big Data

Big Data, Why Big Data , Computação Distribuída, Hadoop, Ferramentas do Ecossistema (Hive, Sqoop, Flume) e Spark (PySpark) + Machine Learning (SparkML)

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SAIBA MAIS

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Obrigado!

ESTUDOU 4 ANOS
E NÃO SE SENTE
PREPARADO
PARA TRABALHAR?

NÓS TAMBÉM. Com essa preocupação, criamos o Pi, um curso de média duração para garantir sua alocação no mercado de trabalho em programação. Ao longo de 1 ano, de maneira extremamente prática, você desenvolverá projetos e raciocínio lógico para ingressar nas melhores vagas que existem no mercado.

POR QUE Pi ?

Nossa proposta de valor está em tirar você do zero e levá-lo ao ponto de contratação no mercado de trabalho. Na imagem ao lado, encontramos a curva de aprendizagem comum a todos. Acreditamos que na parte inicial, os alunos apresentam mais dificuldade e levam maior tempo de assimilação. O ensino presencial é fundamental nessa etapa para acelerar sua chegada ao ponto de inflexão, Pi. A partir dele, você terá as habilidades necessárias para continuar de maneira autônoma.

FAQ

1.

Onde é o local que irei estudar?

Estamos na Avenida Faria Lima, 1306, cerca de 3 minutos a pé da estação de metrô Faria Lima. Nossa disposição em sala é moderna que incentiva a codificação em grupo.
2.

Como funciona o cashback?

Premiaremos os melhores alunos em dinheiro! Isso, mesmo, os alunos com melhor performance receberão devolução parcial do dinheiro investido. Essa foi uma estrutura que encontramos para incentivar vocês a se dedicarem e irem além.
3.

Como serei avaliado?

A performance dos alunos será avaliada por provas/atividades em grupo e individuais. Essas tarefas ocorrerão em sala de aula e de maneira remota. Serão considerados fatores técnicos e sócio-emocionais em nosso scoring.
4.

Serão quantos alunos por turma?

Nossas salas estão dimensionadas para 25 pessoas. Esse é o tamanho limite que identificamos para um ensino prático como programação.
5.

Como funciona o sistema de admissão?

Realizaremos uma prova de matemática e lógica de curta duração (45-60 minutos). Serão 10 datas disponíveis, a partir de Maio/19, em nossa unidade da Let's Code. Não é necessário conhecer nenhuma sintaxe de programação, mas avaliaremos sua capacidade de raciocínio lógico.
6.

Esse curso é reconhecido pelo MEC?

Não. O Pi enquadra-se em cursos livres, sem necessidade de homologação pelo MEC. Acreditamos que o conhecimento já está democraticamente distribuído na internet. Iremos investir nosso capital no desenvolvimento da prática em programação e melhor atender os interesses do mercado de trabalho. Para isso, não enxergamos a necessidade da validação de uma instituição como MEC. Cursos livres são uma tendência nos Estados Unidos e muito provavelmente será no Brasil também.
7.

Tenho zero conhecimento em programação, posso me candidatar?

Com certeza. Buscamos alunos com potencial em programação sem necessariamente já ter visto alguma linguagem.