Ciência de Dados
( 24 Módulos )

módulo #1
Introdução à Ciência de Dados
Visão geral da ciência de dados, importância e aplicações

módulo #2
Processo de Ciência de Dados
Entendendo o processo de ciência de dados: definição de problema, coleta de dados, limpeza, análise e visualização

módulo #3
Python para Ciência de Dados
Introdução à linguagem de programação Python e suas bibliotecas para ciência de dados (NumPy, Pandas, etc.)

módulo #4
Pré-processamento de Dados
Manipulação de valores ausentes, normalização de dados, dimensionamento de recursos e transformação de dados

módulo #5
Visualização de Dados
Introdução à visualização de dados usando Matplotlib e Seaborn

módulo #6
Estatística Descritiva
Medidas de tendência central, variabilidade e distribuição de dados

módulo #7
Estatística Inferencial
Teste de hipóteses, intervalos de confiança e valores de p

módulo #8
Análise de Regressão
Regressão linear simples e múltipla, suposições de regressão e avaliação de modelo

módulo #9
Recurso Engenharia
Técnicas de seleção, extração e criação de recursos

módulo #10
Aprendizagem supervisionada
Introdução à aprendizagem supervisionada, classificação e regressão

módulo #11
Aprendizagem não supervisionada
Introdução à aprendizagem não supervisionada, agrupamento e redução de dimensionalidade

módulo #12
Avaliação de modelo
Métricas para avaliar o desempenho do modelo, overfitting e underfitting

módulo #13
Árvores de decisão e florestas aleatórias
Introdução às árvores de decisão e florestas aleatórias, vantagens e limitações

módulo #14
Máquinas de vetores de suporte
Introdução às máquinas de vetores de suporte, truque do kernel e tipos de SVM

módulo #15
Redes neurais
Introdução às redes neurais, perceptron e perceptron multicamadas

módulo #16
Aprendizagem profunda
Introdução à aprendizagem profunda, redes neurais convolucionais e redes neurais recorrentes

módulo #17
Processamento de linguagem natural
Introdução ao processamento de linguagem natural, pré-processamento de texto e representação

módulo #18
Big Data e bancos de dados NoSQL
Introdução ao big data, ecossistema Hadoop e bancos de dados NoSQL

módulo #19
Data Storytelling
Comunicação eficaz de insights e resultados usando visualização de dados e storytelling

módulo #20
Ferramentas e tecnologias de ciência de dados
Introdução às ferramentas e tecnologias de ciência de dados, Jupyter Notebooks e Git

módulo #21
Estudo de caso 1: Análise de regressão
Aplicando análise de regressão a um problema do mundo real

módulo #22
Estudo de caso 2: Classificação
Aplicando técnicas de classificação a um problema do mundo real

módulo #23
Estudo de caso 3: Clusterização
Aplicando técnicas de clusterização a um problema do mundo real

módulo #24
Conclusão e encerramento do curso
Planejando os próximos passos na carreira em Ciência de Dados

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