Desenvolver projetos práticos é uma excelente maneira de aplicar o conhecimento teórico e adquirir experiência prática em ciência de dados. Por isso a pós-graduação é o caminho para quem deseja trabalhar na área. A especialização em ciência de dados ajuda a desenvolver as habilidades técnicas necessárias, além de promover o diálogo com profissionais referência https://trentonghec33444.thenerdsblog.com/31741448/curso-cientista-de-dados-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego no mercado de tecnologia da informação. E para finalizar, é preciso aprender a arte de contar histórias com dados. O curso de Business Analytics vem para começar o fechamento da formação. Dê um segundo passo na carreira em dados aprendendo Python para analisar dados de forma mais robusta, além de aprender sobre os fundamentos de projetos utilizando o CRISP-DM.
Comece sua preparação hoje mesmo, mas esteja ciente que adquirir conhecimento leva tempo. Normalmente o mercado interpreta de forma equivocada este requerimento para a profissão de Cientista de Dados, fazendo crer que o profissional precisa ser expert em determinado segmento de negócio. Python – É uma linguagem de uso geral, que tem recebido nos últimos anos mais e mais módulos e pacotes para Data Science como Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Stats Models e TensorFlow. Python é mais fácil de aprender em comparação a outras linguagens, tem uma comunidade ativa, muita documentação disponível (inclusive em português) e pode ser usada para outras atividades além de Data Science. Muitos cientistas de dados possuem uma formação acadêmica em Ciência da Computação, Estatística ou em áreas correlatas.
Aprenda no seu ritmo
Todo projeto que você realizar será emitido um certificado exclusivo. Aprenda como criar modelos complexos que irão te diferenciar no mercado como um cientista de dados robusto, capaz de avaliar quando e qual modelo usar para trazer resultados. Você irá utilizar as etapas do CRISP-DM para construir um modelo preditivo capaz de orientar a produção de uma fábrica de tênis. Para isso deverá realizar análises prévias na base, realizar a limpeza e a organização dela e, por fim, utilizar Python para criar um modelo para a empresa.
- Não indico para quem já possui certa experiencia e quer conhecer coisas novas.
- Cada vez que você assiste um filme ou faz uma avaliação, o sistema “aprende” seu gosto e passa a oferecer filmes de forma personalizada para cada usuário.
- Também gosto muito dos cursos e dos conteúdos do Andrew Ng, não são fáceis de finalizar mas dão uma base muito sólida.
- À medida que os alunos progridem, eles terão a oportunidade de aplicar os fundamentos de Business Analytics para estruturar estratégias e resolver problemas complexos do mundo real.
A carreira de Cientista de Dados exige dedicação aos estudos, aquisição de habilidades em técnicas diversas e domínio de conhecimentos interdisciplinares. Essa exigência elevada contribui para a valorização e escassez de profissionais de Ciência de Dados no mercado atual. Se você busca trabalhar com Ciência de Dados, é importante saber que junto com a matemática e a ciência da computação, a estatística é uma das disciplinas acadêmicas fundamentais. O profissional aprenderá com um instrutor da Harvard University quais são os princípios de visualização de dados para comunicar resultados de forma precisa, motivar análises e detectar falhas. Criatividade também é uma habilidade necessária ao profissional, pois ele deverá construir gráficos informativos e com apelo visual, que possam ser compreendidos pelos clientes. Projetos, são problemas reais que empresas parceiras trazem para os alunos resolverem e apresentarem ao vivo para uma banca avaliadora.
Sobre a carreira
Além disso, obtenha experiência em ciência de dados e construa seu portfólio desenvolvendo projeto em empresas reais orientado por especialistas do mercado. O último passo seria conseguir predizer comportamentos com machine learning e inteligência artificial. Sim, o curso inclui módulos práticos de SQL, desde o básico até o avançado. Você aprenderá a realizar consultas complexas, manipular grandes conjuntos de dados e extrair insights valiosos, habilidades essenciais para qualquer analista de dados. Todos os conteúdos da formação giram em torno de projetos práticos, sempre contextualizados em problemas reais e o mais próximo possível do dia a dia de pessoas que trabalham com a ciência de dados.
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