Aprenda a extrair e manipular Dados com Python - SQL e Machine Learning

Com a formação Data Science você vai adquirir o conhecimento necessário para se tornar um Cientista de Dados e ingressar em uma das profissões mais valorizadas do mercado! São 96 horas de formação em 3 cursos onde você aprenderá Python, Manipulação e Extração de Dados e Machine Learning com profissionais atuantes na vida real!

Apenas 12x de R$ 308,00

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Formação

Data Science

Ead ao Vivo | 96 horas

A Formação Data Science é para você que deseja se especializar na Manipulação e Extração de Dados! Composta por 3 cursos essenciais (96h) , é ideal para quem busca desenvolver uma nova Skill e quer aprender na prática a criar aplicações que se destaquem por sua inteligência artificial. Nossa formação simula todos os desafios reais enfrentados por um cientista de dados. Por isso prepare-se para muito conhecimento e dedicação!

#DicaTT: Dedique no mínimo 2h por dia para fazer exercícios e projetos propostos. Isso vai ser o diferencial na sua carreira!

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Assista a primeira aula completa do curso

Data Science

Acesse gratuitamente a primeira aula do curso Data Science e conheça nossa metodologia de ensino.

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!

O caminho mais curto para você conquistar uma vaga de cientista de dados júnior em uma grande empresa do mercado! 🚀

Conheça os instrutores

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Matheus Serpa

Data Scientist and DevOps Enthusiast

Matheus é um Cientista de Dados que adora ajudar pessoas e empresas a implementar uma cultura orientada a dados para tomar decisões utilizando modelos de Machine Learning. Ele aprimorou seus conhecimentos durante 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. Atualmente, ele trabalha na DigiFarmz Smart Agriculture, melhorando a plataforma de inteligência de dados da empresa, a qual ajuda agricultores, agrônomos e consultores a aumentar a produtividade de suas fazendas minimizando custos e impacto ambiental. Além disso, Matheus é Doutorando em Computação na UFRGS e faz parte do time de instrutores da TargetTrust. Ele é 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 de DevOps como Git, LDAP, Docker, Ansible, Jenkins e Slurm. E não podemos esquecer de sua habilidade secreta: jogar FIFA e tomar IPA.

Tiago Alves Vallinoto

Product Manager and Digital Product Consultant

Tenho duas paixões: dados e agilidade. Nos últimos 5 anos tenho buscado a sinergia entre essas duas capacidades para apoiar temas estratégicos e movimentos de transformação digital. Como entusiasta do mundo dos dados, busco incentivar a mudança de cultura: +dados, -feeling.

Uso muito storytelling, análises exploratórias de dados e dataviz para fomentar novas perspectivas para alcançar agilidade nos negócios. Curto trocar ideias, ler livros e aliviar o stress através do jiu-jítsu :) . Esse sou eu!

O que os alunos dizem ?

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Por que escolher a TargetTrust EAD?

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E aí! Já te convencemos?

Dúvidas recorrentes!

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+ 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 podem ser publicados no 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 parcelado em até 3x.

+ 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 28 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

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Parcelamento

Cartões de crédito para Pessoa Física, boleto apenas para Pessoa Jurídica

À Vista

Transferência, Pix, Depósito

ou Boleto

PayPal

Entre em contato para mais informações.

Financie em 24X

Financiamento Estudantil com juros baixos do mercado em parceria com a Revelo UP.

O que voçê vai aprender?

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Lógica de Programação e Ferramentas para trabalhar com Dados

Duração: 27 horas

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 | Ferramentas para Dados

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

2 | Lógica de Programação

• Contexto Histórico
• Lógica e Resolução de Problemas
• Algoritmos e pseudocódigo



3 | Programação em Linguagem Python

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

4 | 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

Extração e Manipulação de Dados com Python

Duração: 30 horas

Objetivos

• Conhecer o processo de coleta e manipulação de dados aplicando métodos e ferramentas para preparar os dados para análise e obtenção de insights
• Apresentar os conceitos envolvidos na concepção de técnicas de informações
• Capacitar o estudante a trabalhar com as principais bibliotecas de manipulação e visualização de informações.

Conteúdo

1 | Ferramentas e Processo de Análise para Dados

• Relembrando os principais conceitos de Python
• Ferramentas comuns durante a manipulação dos dados
• Análise Exploratória de Dados: etapas e técnicas
• Conceitos de Estatística descritiva
• Tipos de Dados
• Onde obter dados



2 | Numpy

• Arrays e Matrizes
• Indexação e slice
• Álgebra Linear

3 | Pandas

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

4 | Acessando Arquivos de Dados

• Manipular arquivos CSV
• Manipular arquivos Excel
• Manipular arquivos HTML
• Manipular arquivos JSON

5 | Acessando Banco de Dados

• Realizar operações de consultas em canco
• Combinar e agregar dados

6 | Visualização de Dados - Matplotlib

• Introdução a Biblioteca
• Principais tipos de gráficos
• Adição de elementos
• Integração com o Pandas

7 | Visualização de Dados - Seaborn

• Introdução a Biblioteca
• Principais tipos de gráficos
• Adição de elementos
• Como escolher o melhor gráfico para os seus dados

8 | Projeto - Acidentes de Trânsito POA

9 | Projeto - Análise de Notas de Filmes MovieLens

C⠀U⠀R⠀S⠀O

Técnicas de Machine Learning Aplicadas no Mercado

Duração: 39 horas

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 avaliação
• 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 | Mentoria de Carreira

• Discutir os projetos propostos na Jornada Data Driven e suas soluções
• Projetar um portfólio de projetos para Ciência de Dados
• Gerar feedbacks e dicas para melhorar os perfis no Linkedin and GitHub
• Entender o processo seletivo de vagas para a área de dados
• Apresentar as plataformas de recrutamento nais utilizadas na área

(51) 99587-1186 (whatsapp)

atendimento@targettrust.com.br

Porto Alegre - RS