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Curso de

Projeto de Data Science - Da Extração ao Machine Learning

Crie um Projeto Completo fazendo a extração dos dados, tratamento, consolidação e visualização

Módulo únicomatricule-se

11h de carga horária

Teoria + prática

+134 alunos

inscritos

Este curso faz parte da

Escola Desenvolvimento

Sobre o Curso

Com o vertiginoso aumento do volume de dados gerados e trabalhados pelas empresas, é grande também a procura pelos cientistas de dados, ou data scientists, profissionais capacitados em analisar inteligentemente os dados e obter o valor da informação para a tomada de decisões estratégicas.

No curso Projeto de Data Science: da Extração ao Machine Learning, você vai criar um projeto completo de Ciência de Dados, desde a extração dos dados até o tratamento, consolidação e visualização, passando ainda pelos conceitos de Aprendizagem de Máquina.

Este curso de Data Science é ministrado por Marino Catarino, mestre em ciência da computação com ênfase em big data, mineração de dados e grafos pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (USP) e pós-graduado em Engenharia de Sistemas pela Escola Superior Aberta do Brasil.

Projetos
Reais

Turbine seu portfólio

Metodologia Hands-on

Acesso garantido para sempre

Acesso vitalício a nosso conteúdo, você poderá enriquecer seu conhecimento e conseguir insights valiosos, independentemente do tempo.

Aprenda com os melhores

Reunimos uma equipe de excelência, composta pelos mais experientes e talentosos especialistas do setor, dispostos a compartilhar vivências cotidianas no mercado.

foco no mercado

Foco no mercado Analisamos as vagas mais quentes do mercado e disponibilizamos em forma de conteúdo em nossos cursos.

Como é a rotina do curso

Diariamente

Estude e pratique com o conteúdo, além de fazer os desafios dos professores.

Semanalmente

Encontros para tirar dúvidas sobre os projetos dos módulos.

Quinzenal

Encontro ao vivo com a revisão de projetos e troca de melhorias.

Projeto Final

Apresentação do projeto final, com a aplicação da metodologia aprendida.

Life-time Access

Acesso ao curso por tempo ilimitado, relembre o conteúdo sempre que desejar.

Conteúdo programático

: O que é Data Science?
: Anaconda

Jupyter Notebook

Kaggle

Extraindo dados

Coletando dados

Unindo conjuntos de dados

Informações do conjunto de dados
: Renomeando colunas

Removendo duplicidades

Identificando colunas nulas

Removendo dados nulos

Removendo colunas
: Carregando os dados

Explorando os dados

Ordenando os valores
: Detalhando dados numéricos

Ordenando valores

Substituindo strings

Comandos OR e AND

Contagem de nulo e não nulo

Introdução ao agrupamento

Refinando os agrupamentos

Rotacionando os dados

Agrupamento com ordenação

Duplicando o conjunto de dados

Analisando detalhes dos dados
: Introdução à visualização

Criando subgrupos

Diferenças nos gráficos de linha e barra

Configurações de um gráfico

Ordenado os valores do gráfico

Apresentando o gráfico em pizza

Utilizando destaque em gráfico de pizza

Criando grupos de dados para visualização

Comparando dados em um gráfico

Gráfico de dispersão

Usabilidade do gráfico de dispersão

Visualizando relações com gráfico de dispersão

Dois conjuntos de dados no gráfico de dispersão

Filtrando elementos com OR e AND

Adicionando cores no gráfico de dispersão

Trabalhando com cores

Introdução ao Seaborn

Linha de regressão com Seaborn

Gráfico par a par

Criando mapa de calor

Mapa de correlação

Gráfico Distplot

Gráfico Boxplot
: Introdução ao Machine Learning

Preparando o ambiente

Preparando o conjunto de dados

Criando classificação para o Machine Learning

Criando características dos dados

Criando a classificação e bases de treino e teste

Como verificar e corrigir os tipos do dado

Verificando a precisão do Machine Learning

Aplicando o Machine Learning com casos novos

Exportando conjuntos de dados
: Carregando arquivos com R

Explorando dados com R

Instalando pacote e renomeando colunas

Removendo duplicidades

Removendo valores nulos e colunas

Gerando gráficos
: Data Science com SQL

Carregando dados externos no SQL

Como carregar um projeto no Jupyter Notebook

Pré-requisitos

Para o melhor aproveitamento do Curso Projeto de Data Science: da Extração ao Machine Learning (online), é importante que o aluno tenha familiaridade com os conceitos de big data, além de conhecimentos básicos de lógica de programação e das linguagens SQL e Python. O curso foi ministrado com o uso do Python Anaconda 3.8, R Studio e SQL Server. A instalação desses softwares é importante para o acompanhamento das demonstrações realizadas durante as aulas.

Download do conteúdo do curso

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