CIENTISTA DE DADOS
Quer conseguir um emprego como profissional de dados e mudar de vida?
Nosso curso técnico vai formá-lo como profissional de dados, mesmo que você não tenha experiência no campo. No nosso curso, você vai encontrar:
Competência Hard / Técnicas
Ciências de dados, engenharia de dados, programação, etc
Competências Soft / Comportamentais:
Comunicação, proatividade, trabalho em equipe, etc
Experiência:
Trabalho com projetos reais
Exposição
Contato com grandes empresa do campo
Suporte Individualizado
Mais do que apenas tirar dúvidas, nossos mentores trabalham individualmente no seu desenvolvimento.
Sobre o curso
Todos os cursos são práticos e executados através de projetos reais. Os alunos contam ao longo do curso com o apoio de mentores uni1500 no desenvolvimento de projetos e da nossa equipa de Desenvolvimento Humano na definição e implementação do plano de desenvolvimento pessoal. À medida que se desenvolvem a partir da utilização de soluções disponíveis e com todo o apoio acima descrito, não é necessário qualquer conhecimento prévio ou formação. A chave é querer aprender!
CIENTISTA DE DADOS
Curso prático, baseado em casos reais, focado na preparação de um profissional que saiba utilizar as soluções de ciências de dados para a resolução de problemas de negócio. Temas: como fazer o diagnóstico de um negócio e desenhar a estratégia analítica para sua solução; como utilizar as ferramentas analíticas na solução deste problema (Python para ciências de dados, storytelling - contando uma história com dados, utilização de modelos analíticos na gestão - seleção de modelos de acordo com o problema de negócio; aplicação prática de diferentes estratégias de análise: estatísticas descritivas, correlações, regressão, classificação, clusterização, natural language processing, deep learning; seleção de variáveis, avaliação da qualidade dos modelos.
- Ser capaz de começar a desenvolver o raciocínio voltado para a área de negócios, como realizar o primeiro contato com uma base de dados, avaliar se ela está condizente com o problema em mãos e, em linhas gerais, como implementar uma solução
- Ser capaz de entender um negócio (seus pilares DELTTA-CCP), entender o seu status atual, potenciais problemas e oportunidades e definir sua estratégia de análise/hipóteses de interesse.
- Ser capaz de utilizar um ambiente Python para carga e transformação de dados.
Ser capaz de utilizar ferramentas estatísticas para entender o que os dados estão nos contando
Ser capaz de identificar os principais tipos de algoritmos estatísticos, suas aplicações e características. - Ser capaz de relacionar as necessidades de negócio com as informações existentes, selecionar o algoritmo mais adequado e, se necessário, definir uma estratégia de geração/coleta de novos dados e/ou transformação dos mesmos.
- Saber quando e de que forma aplicar os algorítmos abaixo identificando a estrutura dos dados necessários, que algoritimo utilizar, como selecionar as melhores variáveis, como implementar o algoritmo na linguagem Python, como avaliar a qualidade do algoritimo, como analisar seus resultados e implementar sua utilização (Regressão Simples Linear, Múltipla Linear, Polinomial)
- Saber quando e de que forma aplicar os algorítmos abaixo identificando a estrutura dos dados necessários, que algoritimo utilizar, como selecionar as melhores variáveis, como implementar o algoritmo na linguagem Python, como avaliar a qualidade do algoritimo, como analisar seus resultados e implementar sua utilização (Algoritmos de Classificação)
- Saber quando e de que forma aplicar os algorítmos abaixo identificando a estrutura dos dados necessários, que algoritimo utilizar, como selecionar as melhores variáveis, como implementar o algoritmo na linguagem Python, como avaliar a qualidade do algoritimo, como analisar seus resultados e implementar sua utilização (Séries Temporais)
- Saber quando e de que forma aplicar os algorítmos abaixo identificando a estrutura dos dados necessários, que algoritimo utilizar, como selecionar as melhores variáveis, como implementar o algoritmo na linguagem Python, como avaliar a qualidade do algoritimo, como analisar seus resultados e implementar sua utilização (Modelos de Clusterização. K-Means)
- Saber quando e de que forma aplicar os algorítmos abaixo identificando a estrutura dos dados necessários, que algoritimo utilizar, como selecionar as melhores variáveis, como implementar o algoritmo na linguagem Python, como avaliar a qualidade do algoritimo, como analisar seus resultados e implementar sua utilização (Algoritmos NLP. Como estruturar o conteúdo de arquivos não estruturados.)
- Saber quando e de que forma aplicar os algorítmos abaixo identificando a estrutura dos dados necessários, que algoritimo utilizar, como selecionar as melhores variáveis, como implementar o algoritmo na linguagem Python, como avaliar a qualidade do algoritimo, como analisar seus resultados e implementar sua utilização (Equações Estruturais)
- Saber quando e de que forma aplicar os algorítmos abaixo identificando a estrutura dos dados necessários, que algoritmo utilizar, como selecionar as melhores variáveis, como implementar o algoritmo na linguagem Python, como avaliar a qualidade do algoritmo, como analisar seus resultados e implementar sua utilização (Reinforcement Learning)
- Saber quando e de que forma aplicar os algorítmos abaixo identificando a estrutura dos dados necessários, que algoritmo utilizar, como selecionar as melhores variáveis, como implementar o algoritmo na linguagem Python, como avaliar a qualidade do algoritmo, como analisar seus resultados e implementar sua utilização (Association Rule Learning)
- Saber quando e de que forma aplicar os algorítmos abaixo identificando a estrutura dos dados necessários, que algoritmo utilizar, como selecionar as melhores variáveis, como implementar o algoritmo na linguagem Python, como avaliar a qualidade do algoritmo, como analisar seus resultados e implementar sua utilização (Deep Learning)
Como funciona?
custo repassado
Nosso foco é garantir que você ingresse na área de tecnologia, sem se preocupar com dívidas: você só inicia o pagamento após iniciar o estágio. São 12 parcelas de R$228,00, totalizando R$ 2.736,00.
160 horas
Nossos cursos têm duração de 160 horas de conteúdo, dividido em diferentes módulos. Serão dois meses de aula + 12 meses de estágio em uma das nossas empresas parceiras!
4 horas/dia
O curso funciona no modelo online, com aulas ao vivo. O aluno deverá estar disponível das 19h às 23h.
Nosso foco é garantir o seu emprego
Não queremos apenas formá-lo como profissional de dados: queremos envolvê-los em projetos reais, com empresas reais, para que você inicie sua carreira com nossos parceiros.
Por que nosso curso é diferente?
(1) Projeto real
Projeto Real x Prático: a diferença entre fazer um exercício e ter uma experiência de verdade!
(2) blocos de conhecimento
Aprendizado Ativo: a efetividade da construção conjunta do conhecimento – e sem precisar de experiência prévia
(3) Transformação Pessoal
Aprender de forma prática a lidar com os próprios medos e emoções e a assumir o protagonismo do seu desenvolvimento pessoal e profissional
(4) Acompanhamento Individualizado
Estamos juntos neste caminho: mentores trabalhando junto aos alunos em toda a sua jornada (projeto, conhecimento, competências)
depoimentos de alunos
Este curso proporcionou-me vários conhecimentos práticos, habilidades hard e habilidades softs necessárias para o mercado. Graças a este curso ganhei o meu primeiro emprego na área!
Paulo Novak | Curso de Transformação Analítica
No curso, conheci pessoas que adoram o que fazem. Tanto os professores como os monitores ensinam com grande entusiasmo, e isso reflete sobre a nossa capacidade de aprender. Hoje, encontro-me inserido na área de dados, acrescentando conhecimento todos os dias.
Bruno Fernandes | Curso de Cientista de Dados