Curso prático Hands on: Ciência de Dados (Data Science)

Sobre o Curso

No curso Hands on: Ciência de Dados (Data Science) você se qualifica para uso de uma combinação de várias ferramentas, algoritmos e princípios de aprendizado de máquina responsáveis pela descoberta de padrões e insights a partir de dados brutos.

Venha conhecer os recursos de Inteligência Artificial e capacidade para implementar outras estruturas computacionais de modo 100% EaD e assíncrono.

O curso foi desenvolvido com metodologia Hands On - "mão na massa" ou "aprender fazendo".

É totalmente prático, com tópicos que, durante todo processo de ensino, os alunos são desafiados em uma série de cenários cada vez mais complexos, uma intensa experiência imersiva em linguagem de programação (python) extremamente aplicável a situações do mundo real.

Desenvolva-se no mundo da Inteligência Artificial com Hands on em Ciência de Dados (Data Science).

Vem conosco e entre em modo IA-Labs.

Informações Gerais

O que você vai aprender

Projetos práticos (casos de uso) do nível iniciante ao avançado com bases de dados públicas - Kaggle, uma subsidiária da Google LLC.

De forma detalhada:

• Análise de Buscas Google

• Análise de Mobilidade Urbana

• Análise de densidade Populacional

• Análise de Chefes de Estado

• Análise da Taxa de Natalidade

• Análise de Resumo de Texto

• Análise de Anotações em Texto

• Análise de Dígitos Manuscritos

• Análise de Reconhecimento Facial

• Análise de Histograma Gradientes (HOG)

• Análise da Detecção de Email Spam

• Análise de Predição de Doença

• Análise de Desempenho Estudantil

• Análise de Desempenho Esportivo

Pré-requisitos

• Introdução à Ciência de Dados

• Pré-Processamento de Dados (Data Preprocessing)

• Análise de Dados (Data Analisys)

• Classificação, Clusterização e Regressão de Dados (Data Classification, Clustering and Regression)

• Visualização de Dados (Data Visualization)

Público-alvo

Iniciantes em programação, estudantes ou profissionais de tecnologia, como também todos os profissionais que tenham interesse nas trilhas de Inteligência Artificial, na área da Ciência de Dados.

Como Funciona

• Horário flexível de estudo de acordo com sua disponibilidade

• Material didático disponibilizado na plataforma (conteúdo apostilado, vídeos e ilustrações)

• Acesso ao Portal IA-Labs após a matrícula

• Para concluir: estudo do material e questionário base "Quizz" com desempenho mínimo de 60%

• Certificado enviado por e-mail em até 5 dias após a conclusão

O que é Ciência de Dados?

Ciência de dados (Data Science) é uma área interdisciplinar, que localiza-se em uma interface entre a estatística e a ciência da computação, que utiliza o método científico; processos, algoritmos e sistemas, para extrair conhecimento e tomar decisões a partir de dados dos diversos tipos, sendo eles ruidosos, nebulosos, estruturados ou não-estruturados.

Sendo assim uma área voltada para o estudo e a análise organizada de dados científicos e mercadológicos, financeiros, sociais, geográficos, históricos, biológicos, psicológicos, dentre muitos outros.

Qual importância da Ciência de Dados?

Visa, desde modo, a extração de conhecimento, detecção de padrões e/ou obtenção de insights para possíveis tomadas de decisão. Ciência de dados enquanto campo existe há 30 anos, porém ganhou mais destaque nos últimos anos devido a alguns fatores como o surgimento e popularização de grandes bancos de dados e o desenvolvimento da Inteligência Artificial.

Cientistas de Dados podem trabalhar no setor privado, por exemplo, transformando grande quantidade de dados brutos em insights de negócios, auxiliando empresas em tomadas de decisões para atingir melhores resultados ou na academia e terceiro setor como pesquisadores quantitativos interdisciplinares; bem como na Indústria 4.0.

Qual sua relação com Inteligência Artificial?

Há uma forte relação da área da ciência de dados com a inteligência artificial, uma vez que o principal profissional que lida com o desenvolvimento, manutenção e fiscalização de inteligências artificiais e machine learning são cientistas de dados.