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Conhecimentos de Estatística e Matemática fazem parte do pacote essencial para quem pretende trabalhar como Cientista de Dados. Modelos estatísticos e algoritmos de Machine Learning, dependem de conhecimentos em regressão linear, regressão múltipla, clustering, Álgebra Linear, etc… Você precisa ser especialista em Estatística ou Matemática ou mesmo ter feito uma graduação nestas áreas? Apesar dessas áreas permitirem uma compreensão mais abrangente, curso de cientista de dados é possível aprender estes conceitos e aplicá-los, ao longo da sua jornada de aprendizagem em Data Science. Você não precisa aprender todos os tópicos relacionados à Estatística ou Matemática. “Um Cientista de Dados representa uma evolução do papel de Analista de Negócios ou Analista de Dados. Estes profissionais possuem uma base sólida normalmente em ciência da computação, modelagem preditiva, estatísticas, matemática e análise de negócios.

Avalie se você compreende o conceito de banco de dados, entende as diferenças entre bancos de dados relacionais e NoSQL e como utilizar Linguagem SQL para consultas. Os dados utilizados por um Cientista de Dados podem ser tanto estruturados (bancos de dados transacionais de sistemas ERP ou CRM, por exemplo) ou não estruturados (e-mails, imagens, vídeos https://pt.moyens.net/web/desenvolvimento-web-tendencias-que-vao-moldar-o-setor/ ou dados de redes sociais). O Cientista de Dados cria algoritmos para extrair insights desses dados. Em seguida, cabe ao Cientista de Dados, apresentar estes dados, de forma que os tomadores de decisão possam utilizar o resultado da análise ao definir as estratégias empresariais ou mesmo para criar novos produtos ou serviços baseados em dados.

Análise de Dados Parte 2: Ampliação e Aplicação do Conhecimento Básico

“Elaboramos os módulos a fim de traçar um panorama da Ciência de Dados. Cursos de graduação e pós-graduação nessa área se multiplicam nas universidades do mundo inteiro. O nosso curso apresentará conceitos, estudos de caso reais e aplicações distintas.

  • A Estatística, parte fundamental da Ciência de Dados, requer habilidade com números.
  • Parabéns pelo trabalho de divulgar essa área no Brasil que, aparentemente, tem um promissor futuro brilhante pela frente.Abraços.
  • Atue como especialista em Análise e Desenvolvimento de Sistemas e destaque-se na nova economia digital.
  • Quem não for aluno da UFABC e estiver interessado deve concorrer a uma vaga pelo Sistema de Seleção Unificado (SISU), prestando o Enem (Exame Nacional do Ensino Médio).
  • A análise de dados é uma parte essencial do trabalho de um cientista de dados.

O estágio não é obrigatório, mas a prática ocorre desde o primeiro ano por meio da elaboração de projetos integradores, que proporcionam aos discentes oportunidades de se confrontarem com problemas do mundo real e de atuarem de forma colaborativa na busca de soluções. A parceria de pesquisa com a École Supérieure d’Informatique Appliquée aux Métiers (Éstiam), localizada em Paris, possibilita aos alunos o desenvolvimento de projetos em contexto internacional. Empreender talvez seja uma das principais vantagens em aprender Data Science e IA. Todas as técnicas de análise de dados podem ser usadas para criar um produto ou serviço online e oferecer isso a todos os cantos do Brasil.

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Não há uma regra aqui, mas para usuários mais avançados, um sistema Unix é recomendado. Para aqueles que se sentem mais confortáveis com o Windows, não há problema algum. Utilize o Windows como seu sistema operacional base e, se necessário, crie uma máquina virtual com Linux, se quiser processar arquivos com Apache Spark ou realizar outros testes.

  • Se tiver fluência em inglês, é possível ainda conseguir oportunidades de trabalho no exterior (semana passada compartilhamos em nosso Facebook um artigo sobre isso).
  • Nada substitui uma graduação em Estatística ou Matemática claro, mas você pode aprender os conceitos que serão usados no seu dia a dia em Data Science, aplicando estes conceitos através de uma linguagem de programação.
  • Os dados utilizados por um Cientista de Dados podem ser tanto estruturados (bancos de dados transacionais de sistemas ERP ou CRM, por exemplo) ou não estruturados (e-mails, imagens, vídeos ou dados de redes sociais).
  • Saiba como preparar, coletar, analisar e processar grandes volumes de dados e aprenda a usá-los de forma estratégica para ajudar empresas e pessoas nas melhores tomadas de decisões para seus negócios.
  • A proposta do Bacharelado em Ciência de Dados foi aprovada nos âmbitos do Consuni (Conselho Universitário), ConsEPE (Conselho de Ensino, Pesquisa e Extensão) e CG (Comissão de Graduação).

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