Baixe curso Bootcamp Completo em Data Science com Python 2021

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Treinamento Completo em Data Science: Matemática, Estatística, Python, Estatística Avançada, Machine & Deep Learning

O que você aprenderá

  • O curso fornecerá todas as ferramentas para se tornar um cientista de dados
  • Preencher seu currículo com habilidades em demanda em data science: Análises estatísticas, Programação em Python com numpy, pandas, matplotlib, e Seaborn, Análises estatísticas avançadas, Tableau, Machine Learning com stats models e scikit-learn, Deep Learning com TensorFlow
  • Impressionar entrevistadores ao mostrar seu conhecimento na área de ciência de dados
  • Aprender a como pré-processar dados
  • Entender a matemática por trás de Machine Learning (uma obrigação que outros cursos não ensinam!)
  • Começar a programar em Python e aprender a como usar análises estatísticas
  • Realizar regressões logísticas e lineares em Python
  • Fazer análises de fatores e agrupamentos
  • Poderá criar algoritmos de Machine Learning em Python, usando NumPy, statsmodels e scikit-learn
  • Aplicar suas habilidades em casos reais de negócios
  • Usar o que há de mais avançado em Deep Learning usando frameworks como o TensorFlow do Google
  • Desenvolver uma intuição de negócios enquanto programa e resolver tarefas com big data
  • Descobrir o poder das redes neurais profundas
  • Melhorar algoritmos de Machine Learning ao estudar underfitting, overfitting, treinamento, validação, validação cruzada n-fold, teste, e como os hiperparâmetros pode melhorar a performance
  • Aqueça seus dedos pois você deve estar ansioso para aplicar tudo que aprender aqui em mais e mais casos da vida real

Informações

O problema

Cientista de dados é uma das melhores profissões para prosperar nesse século. É digital, com foco na programação, e também é analítica. Dessa forma, não é surpresa que a demanda por cientista de dados esteja crescendo no mercado de trabalho.

Entretanto, a oferta é muito limitada. É difícil adquirir as habilidades necessárias para ser contratado(a) como cientista de dados.

E como você pode fazer isso?

As universidades têm, lentamente, criado programas especializados para data science. (sem mencionar que as que existem são muito caras e longas)

A maioria dos cursos online focam em um tópico específico e são difíceis de entender em como a habilidade ensinada se encaixa no todo

A solução

Data science é uma área multidisciplinar. Engloba uma variedade de tópicos.

· Entendimento do campo de data science e os tipos de análises usadas

· Matemática

· Estatística

· Python

· Aplicação de técnicas estatísticas avançadas em Python

· Visualização de dados

· Machine Learning

· Deep Learning

Cada um desses tópicos se baseia no anterior. E há um risco de você se perder no meio do caminho se não aprender as habilidades na ordem certa. Por exemplo, uns podem ter dificuldades na aplicação de técnicas de Machine Learning antes de entender a Matemática por trás. Ou, pode ser difícil estudar análises de regressão em Python sem antes ver o que é uma regressão.

Então, para poder ser criado o mais efetivo, conciso, e melhor curso de data science disponível online, criamos o Bootcamp Completo em Data Science com Python 2020.

Acreditamos que esse seja o primeiro programa de treinamento que resolve os maiores desafios para entrar no campo de data science – tendo todos os recursos necessários em um só lugar.

Além disso, nosso foco é ensinar os tópicos de forma suave e complementar a cada um dos outros. O curso ensina tudo que você precisa saber para se tornar um cientista de dados por uma fração do custo de programas tradicionais (sem mencionar o tempo que você economizará).

As habilidades

1. Introdução à Dados e Data Science

Big data, estratégia empresarial, analytics de negócios, machine learning e inteligência artificial. Sabemos que esses jargões pertencem ao campo de data science, mas o que todos eles significam?

Porque aprender isso?

Como um candidato a cientista de dados, você deve entender os atalhos e saídas de cada uma dessas áreas e reconhecer a abordagem apropriada para resolver o problema. Essa ‘Introdução à dados e data science’ irá dar uma visão geral de todos os jargões e onde se encaixam no mundo de data science.

2. Matemática

Aprender as ferramentas é o primeiro passo para fazer data science. Você deve ter a visão geral para então poder examinar em detalhes.

Damos uma olhada especial em cálculo e álgebra linear, já que são subáreas que data science se baseia e serão necessárias em Python.

Porque aprender isso?

Cálculo e Álgebra Linear são essenciais para Python em data science. Se você quiser entender algoritmos avançados de machine learning, então precisará dessas habilidades em seu arsenal.

3. Estatística

Você precisa pensar como um cientista antes de se tornar um. Estatísticos treinam sua mente para enquadrar problemas em hipóteses e fornecer técnicas para testar essas hipóteses, assim como um cientista.

Porque preciso aprender isso?

Esse curso não dá apenas as ferramentas que você precisa, mas também ensina a usá-las. A Estatística lhe treina a pensar como cientista.

4. Python

Python é uma linguagem de programação relativamente nova, ao contrário de R, é uma linguagem de propósito geral. Você pode fazer quaisquer coisas com ela! Aplicações web, jogos de computador e data science são algumas de suas capacidades. É por isso, que em um curto espaço de tempo, é usada em diversas disciplinas. Bibliotecas extremamente ponderosas tem sido desenvolvidas para permitir manipulação de dados, transformação e visualização. Mas, na verdade, onde Python realmente brilha, é quando lida com machine e deep learning.

Porque aprender isso?

Quando se trata de desenvolvimento, implementação, e aplicação de modelos de machine learning através de frameworks poderosos como o scikit-learn, TensorFlow, etc. Python é uma linguagem quase que obrigatória.

5. Tableau

Cientista de dados não precisam apenas lidar com dados e resolver problemas baseados neles. Também precisam convencer executivos de empresas a tomar as decisões certas. Executivos talvez não tenham tanto conhecimento em data science, então um cientista de dados deve ser capaz de apresentar e visualizar a história dos dados de maneira fácil de entender. É aí que Tableau entra – e iremos ajudar você a se tornar um contador de histórias profissional usando o software líder de visualização em estratégia empresarial e data science.

Porque aprender isso?

Um cientista de dados depende das ferramentas de visualização em estratégia empresarial como o Tableau para comunicar resultados complexos para gerentes que não possuam tanto conhecimento técnico em data science.

6. Estatística Avançada

Regressões, agrupamentos, e análises de fatores são todas disciplinas inventadas antes de machine learning. Entretanto, esses métodos estatísticos são agora realizados através de machine learning em Python para fornecer previsões com precisão nunca antes vistas. Essa seção irá analisar essas técnicas em detalhes.

Porque aprender isso?

Data science se trata de modelagem preditiva e você pode se tornar um especialista nesses métodos na seção ‘estatística avançada’.

7. Machine Learning

A parte final do programa se trata do que cada seção tem guiada, e é deep learning. Ser capaz de empregar machine e deep learning na linguagem Python é o que normalmente separa um cientista de dados de um analista de dados no trabalho. Essa seção cobre todas as técnicas comuns de machine learning e métodos de deep learning com TensorFlow.

Porque aprender isso?

Machine learning está em todos os lugares. Empresas como Facebook, Google, e Amazon tem usado máquinas que aprendem sozinhas por vários anos. Agora é a sua vez de controlar as máquinas.

Para quem é este curso:

Você deverá fazer esse curso se quiser se tornar um(a) Cientista de Dados ou se quiser aprender sobre a área
Esse curso é para você se quiser uma ótima carreira
Esse curso é ideal para iniciantes, pois começa dos fundamentos e gradualmente aumenta suas habilidades

Requisitos

  • Nenhuma experiência prévia é necessária. Começaremos do básico.
  • Você precisará instalar Anaconda. Mostraremos como fazer isso passo-a-passo
  • Microsoft Excel 2003, 2010, 2013, 2016, or 365Mostrar menos

COMENTÁRIOS

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