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Aprenda como utilizar os dados a seu favor

Com a formação Data Science você vai adquirir o conhecimento necessário para ingressar em uma das profissões mais valorizadas do século! São 90h de formação em 3 cursos, além de diversos bônus que você ganha!

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Formação

Data Science

90 horas

A Formação Data Science é a porta de entrada para a comunidade que está sendo conhecida com o novo petróleo: os dados. Afinal, se você souber usá-los a seu favor, eles podem resolver problemas, responder perguntas complexas e alavancar negócios! Composta por 3 cursos essenciais (90h) , é ideal para quem busca iniciar na profissão mais valorizada do século e aprender na prática a criar aplicações que se destaquem por sua inteligência artificial.

"O Matheus é muito atencioso e preocupado com a aprendizagem dos alunos. Faz muito mais do que é necessário, responde nossas dúvidas a qualquer hora, tem paciência para explicar mais de uma vez quando é necessário (sempre tentando simplificar) e domina todo o conteúdo. Preocupa-se em saber que os alunos entenderam e estão conseguindo resolver os exercícios."

- Michele B., Outubro/2020

Lógica de Programação com Python

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Assista a uma aula completa de Lógica de Programação com Python

Acesse gratuitamente a primeira aula do curso de Lógica de Programação com Python, que integra a Formação Data Science.

Inscrições abertas para a nossa próxima turma EAD!

A TargetTrust trabalha com uma metodologia diferente da maioria dos cursos de TI online. Nossas aulas EAD são ministradas AO VIVO com o instrutor demonstrando o uso da tecnologia e ajudando você a dominar o assunto!

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Aproveite esta oportunidade para investir em sua qualificação profissional com valores especiais no modo EAD da TargetTrust.

Cursos independentes

Conheça os instrutores

Matheus Serpa

Especialista em High Performance Computing

Matheus faz Doutorado em Computação na UFRGS, é Professor na UNIFIN e faz parte do time de instrutores da TargetTrust. Ele é programador C/C++ há 10 anos e tem trabalhado com Análise de Dados utilizando R e Python desde 2016. Matheus fez um estágio na Université de Neuchâtel, na Suíça, onde realizou alterações no código fonte do sistema operacional Linux com intuito de melhorar o desempenho de algoritmos de machine learning. Esse estágio resultou na publicação do artigo “Optimizing machine learning algorithms on multi-core and many-core architectures using thread and data mapping”, apresentado por Matheus em um evento internacional em Cambridge, na Inglaterra. Além disso, trabalha como voluntário no PCAD, uma infraestrutura computacional utilizada por diferentes grupos de pesquisa do Brasil, onde ele faz a instalação, configuração e manutenção dos servidores utilizando diversas tecnologias como Git, LDAP, Docker, Ansible e Slurm. E não podemos esquecer de sua habilidade secreta: jogar FIFA e Call of Duty.

Wilson Gavião

Data Scientist

Como um especialista que conecta a inteligência artificial à demanda por projetos inovadores, Wilson atua na transformação de dados em valor para uma variedade de indústrias, com ênfase no impacto para o negócio. De tecnologia para calçados a telecomunicações, incluindo finanças, mídias sociais e gerenciamento de risco em logística, tem atuado em projetos para empresas/marcas como Arezzo&Co, Fila, Vivo, Buonny, Briviadez, Fundacred, Openbox e Ilegra. É Ph.D. em Ciência da Computação pela UFRGS em cooperação com a University of North Carolina – USA. No campo da Inteligência Artificial Aplicada, é autor de publicações científicas que têm sido citadas em revistas científicas mundialmente reconhecidas. Além disso, como um voluntário que busca impacto positivo em larga escala, ajudou o Secretaria de Segurança Pública do RS e o Tribunal de Contas do Estado a responder perguntas como “Onde e quando ocorrerá o próximo crime?” e “Como a inteligência artificial pode melhorar as tarefas de auditoria?”. Atualmente, Wilson desenvolve projetos-piloto na área de Behaviour Analytics e ministra cursos na área de Aprendizado de Máquina aplicado.

"Esse foi meu segundo curso aqui na Target, até agora foram experiências muito positivas, os professores são bem humorados, deixando o clima geral da sala sempre boa, além de dominarem bem os assuntos do curso que ministram."

- Maurício B., Machine Learning - Data Science

Por que escolher a TargetTrust EAD?

E aí! Já te convencemos?

Dúvidas recorrentes!

+ O curso tem modalidade presencial?

Sim. A Formação em Data Science também está disponível na modalidade presencial em Porto Alegre. Mas, por conta das medidas atuais de combate a pandemia, as turmas presenciais estão sem data prevista.

+ Como são as "aulas ao vivo"?

Todas as nossas aulas são realizadas ao vivo através de plataformas de transmissão de vídeo. Com parte expositiva, atividades práticas e projetos realizados. Todas as aulas são gravadas e disponibilizadas para acesso posterior.

+ Tem certificado?

Sim! Todos os cursos possuem certificado de participação para alunos que obtiveram pelo menos 75% de presença nas aulas. Todos os certificados possuem integração direta com o Linkedin.

+ Vocês emitem nota fiscal?

Sim. A nota fiscal é emitida para o seu CPF, em caso de pessoa física, ou CNPJ, em caso de compras de pessoa jurídica ou para reembolso corporativo.

+ Todos os instrutores vão ministrar os cursos?

Não. Cada curso será ministrado por apenas um dos instrutores informados, conforme a disponibilidade de agenda.

+ Posso parcelar meu curso?

Sim. A formação pode ser parcelada em até 12 vezes sem juros nos cartões de crédito. Ainda, para pagamentos à vista, oferecemos 10% de desconto.

+ Posso comprar os cursos separadamente?

Sim, é possível comprar cada curso separadamente. Caso você tenha interesse, entre em contato para conferir os pré-requisitos referentes a cada curso.

+ Não tenho cartão. Posso pagar via boleto?

Temos opção de boleto para pagamentos à vista e, para Pessoa Jurídica (CNPJ), também oferecemos a opção de parcelamento em boleto.

+ Como posso tirar minhas dúvidas?

Durante o curso, os instrutores podem ser contatados por e-mail ou pelo WhatsApp. Ao longo de toda a sua experiência com a TargetTrust, estaremos disponíveis para contato através de nossos setores de relacionamento, comercial e suporte.

+ A TargetTrust é confiável?

Já são 27 anos no mercado de qualificação profissional com foco em TI com sede física na cidade de Porto Alegre, RS. Ao longo da nossa trajetória, já possuímos mais de 5.000 profissionais de TI qualificados e posicionados no mercado em grandes empresas no Brasil.

Formas de Pagamento e Descontos

Parcelamento

Cartões de crédito,

Boleto (apenas Pessoa Jurídica)

À Vista

Transferência, Depósito

Boleto ou Dinheiro

Pagseguro

Entre em contato para mais informações

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Lógica de programação com Python

Duração: 20h

Objetivos

• Desenvolver o raciocínio lógico aplicado à resolução de problemas em nível computacional.
• Proporcionar conhecimentos sobre tecnologias e plataformas de desenvolvimento utilizadas no mercado.
• Capacitar o estudante a trabalhar com estruturas de dados identificando a aplicação destas na solução de problemas reais.
• Entender as boas práticas de programação e organização de código.

Conteúdo

1 | Lógica de Programação

• Desenvolver o raciocínio lógico aplicado à resolução de problemas em nível computacional.
• Proporcionar conhecimentos sobre tecnologias e plataformas de desenvolvimento utilizadas no mercado.
• Capacitar o estudante a trabalhar com estruturas de dados identificando a aplicação destas na solução de problemas reais.
• Entender as boas práticas de programação e organização de código.

2 | Ambiente de Desenvolvimento Python

• Bibliotecas Python
• PIP
• Anaconda
• Jupyter Notebook e Lab
• Google Colab
• Versionamento com Git

3 | Programação em Linguagem Python

• Contexto Histórico
• Variáveis, Constantes e Operadores
• Comandos de Seleção e Repetição
• Funções
• Strings e Format

4| Estruturas de Dados e Algoritmos em Python

• Introdução
• Listas e List comprehension
• Tuplas, enumerate e zip
• Lambda, Filter e Map
• Dicionários e Sets
• Busca e Ordenação

C⠀U⠀R⠀S⠀O

Manipulação de Dados com Python

Duração: 33h

Objetivos

• Conhecer o processo de coleta e análise de dados aplicando métodos e ferramentas para responder a questões úteis à tomada de decisão.
• Apresentar os conceitos envolvidos na concepção de técnicas de visualização de informações.
• Capacitar o estudante a trabalhar com as principais bibliotecas de manipulação e visualização de informações.

Conteúdo

1 | Revisão da Linguagem Python

• Ambiente de Desenvolvimento
• Programação em Python
• Algoritmos e Estruturas de Dados

2 | Análise de Dados

• Introdução
• Processamento dos Dados
• Análise Exploratória e Estatística
• Descobertas

3 | Banco de Dados

• Introdução
• Tabelas e Relações
• Comandos SQL
• SQL JOINS

4 | Coleta de Dados

• Obtendo dados da Internet
• Consulta em Banco de Dados
• Wget e files.upload
• Manipulação de arquivos TXT, CSV, FWF, DBF e Planilhas Excel (XLSX)
• Imagens e Séries Temporais
• Dados de APIs

5 | Numpy

• Arrays e Matrizes
• Indexação e Slice
• Álgebra Linear

6 | Pandas

• Introdução a Dataframes
• Leitura e Escrita em Arquivos e Banco de Dados
• Indexação, Slice e Junções
• Operações Matriciais e Seleções Condicionais (Filtros)
• Dados ausentes e agrupamentos

7 | Visualização de Dados com Matplotlib e Seaborn

• Plotagem dos Dados
• Tipos de visualização
• Integração com Power BI
• Dashboards e Storytelling

C⠀U⠀R⠀S⠀O

Machine Learning - Data Science

Duração: 38h

Objetivos

• Compreender os fundamentos da ciência de dados e aprendizagem de máquina.
• Conhecer e trabalhar com aprendizagem supervisionada em tarefas de classificação e regressão.
• Capacitar o estudante a trabalhar com aprendizagem não supervisionada em tarefas como agrupamento e associação.
• Desenvolver projetos end-to-end para seu portfólio de Data Science e Machine Learning.

Conteúdo

1 | Apresentação

• O que é Machine Learning?
• Tarefas de aprendizagem e suas aplicações

2 | Exemplo de caso de uso end-to-end

• Entendimento do problema de negócio
• Aquisição e limpeza de dados
• Feature engineering
• Análise exploratória de dados e pré-processamento
• Feature Selection
• Aplicação de algoritmos de aprendizagem
• Avaliação e visualização de resultados
• Hyperparameter Tuning
• Deploy do Modelo

3 | Aprendizagem Supervisionada: classificação e predição

• Descrição e exemplos de tarefas de classificação
• Técnicas baseadas em particionamento, otimização e probabilidade

• Abordagens de validação de modelos classificadores / preditores
• Métricas para avalição
• Árvores de Decisão, Redes Neurais, Naive Bayes e K-NN.
• Projeto: Predição de COVID-19
• Projeto: Identificação de Fraudes em Cartão de Crédito
• Projeto: Previsão de Churn

4 | Aprendizagem Supervisionada: regressão e predição

• Descrição e exemplos de tarefas de regressão
• Regressão linear univariada, multivariada e polinomial
• XGBoost e Árvores de Regressão
• Abordagens de validação de modelos de regressão
• Métricas para avaliação de assertividade
• Projeto: Predição do consumo de bebida alcoólica 
• Projeto: Predição de valor gasto pelo cliente no site
• Projeto: Predição de preços de aluguéis de imóveis

5 | Aprendizagem Não Supervisionada: agrupamento

• Descrição e exemplos das tarefas de aprendizagem não supervisionada
• Clusterização baseada em similaridade: K-means
• Clusterização hierárquica
• Métricas para avaliação
• Projeto: Segmentação de mercado
• Projeto: Segmentação de clientes com K-means

6 | Tópicos Especiais

• Associação e Recomendação
• Processamento de Linguagem Natural
• Deep Learning
• Séries Temporais
• Programação Paralela em GPUs
• Projeto: Análise de Sentimentos de Tweets
• Projeto: Reconhecimento de Expressão Facial 

(51) 995.871.186 (whatsapp)

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