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Por que Data Science & I.A.?
O curso de Data Science te ensinará a analisar dados estruturados e não estruturados 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.
O que aprenderei neste curso?
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Nível

Intermediário

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Duração

3 meses

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Formato

Presencial ou Remoto

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Investimento

10x R$ 400

Saiba Mais

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Conteúdo
Programático

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.
"Para mim a Let's Code é impecável"
Assista agora!
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Maria Fernanda
Web Front-End & React
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Julio Sampaio
Python for Finance
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Isadora Castro
Python Pro
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Camila Di Santo
Data Science Degree
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Nohan
Web Full Stack Degree

Diferenciais

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Índice de Satisfação (NPS)
Net Promoter Score é muito valorizado dentro da Let's Code como um ótimo indicador de satisfação de nossos clientes. Ao longo dos nossos quatro anos e mais de 4 mil alunos, temos um NPS -muito positivo- de 72, resultado de alunos extremamente satisfeitos com nosso serviço. As principais menções estão relacionadas à qualidade dos nossos coders e conteúdos. Queremos cada vez mais tornar a sua jornada conosco única!
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Nossos Coders
Professores com alta qualificação a disposição para auxiliar você presencialmente ou através dos plantões, acompanhando sua evolução ao longo do curso e proporcionando todo o suporte necessário.
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Infraestrutura Let's Code
O ambiente físico da Let's Code é descontraído, dinâmico e tech. Focamos em uma metodologia de ensino moderna, mesas divididas em squads e com alta interatividade. Nosso espaço é um exemplo da nossa principal cultura, uma escola de aluno para alunos. Buscamos modernizar e evoluir a educação!
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Class, nossa plataforma de ensino
Plataforma de ensino digital para maximizar sua experiência ao longo do curso. Nossa metodologia hands-on proporciona imersão de conteúdo com diversos projetos num ambiente desenvolvido pelos nossos coders. Oferecemos um fórum e chat, nos quais você pode encontrar perguntas e respostas com votação no formato do Stack Overflow. A plataforma também contém atividades e exercícios para treino e fixação do conteúdo.
Teste o Class
FAQ
1.
Como funciona o modelo remoto?
O aluno pode escolher em realizar as aulas presencialmente ou assistir remotamente de maneira síncrona ("ao vivo").
2.
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.
3.
Existe algum acompanhamento online?
Sim! Temos nossa plataforma, Class, para auxiliar sua jornada ao longo do curso. Você encontrará além do material de aula, exercícios para praticar, um chat de comunicação com nossos coders, um fórum de perguntas e respostas e muito mais! Aproveite também nossa comunidade para fazer networking.
4.
Qual é a carga horária deste curso?
O curso tem uma carga horária de 72 horas distribuídas ao longo de 3 meses.
5.
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.
6.
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.
7.
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.
8.
Tem estacionamento no local?
Sim. Contamos com estacionamento no local para facilitar a entrada do aluno. Além disso, a escola fica a apenas 3 min do metrô Faria Lima.
9.
Qual é o tamanho das salas de aula?
Trabalhamos com salas de aulas pequenas, máximo de 25 alunos/turma para garantir um ensino prático e customizado por sala.
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Em dúvida de qual trilha seguir?
Faça nosso quiz e descubra sua trilha ideal!