Aprenda como utilizar os dados a seu favor

Trabalhar com dados é uma habilidade profissional muito procurada e um ativo cada vez mais necessário para as pessoas e empresas em todo o mundo. Entretanto, muitas pessoas não sabem como começar.

Nossa Jornada destaca-se por apresentar e desmistificar conceitos ainda nebulosos no cenário e contexto atual de dados no Brasil.

/⠀/⠀/⠀PRÓXIMA FORMAÇÃO⠀⠀

Data Analytics + Data Science

30.08.2021 a 06.01.2022

segundas, terças e quintas

19h às 22h

VEJA MAIS INFORMAÇÕES ABAIXO

/⠀/⠀/⠀S⠀O⠀B⠀R⠀E

Jornada Data Driven

126 horas

Quem deve fazer essa Jornada: pessoas que queiram entrar ou evoluir nas carreiras de Análise de Dados, Ciência de Dados, Engenharia de Dados, além de Analistas de Negócios, Analistas de Marketing, P.Os, P.Ms, que queiram apurar dados, gerar métricas, fazer análises e demonstrações mais assertivas do seu trabalho e resultados. Enfim, qualquer pessoa que queira conhecer a cultura Data Driven!

Porém, se tornar um profissional Data Driven requer uma importante dedicação, então, antes de fazer o investimento, você precisa responder SIM para a seguinte questão:

Você consegue dedicar no mínimo 2h por dia para fazer exercícios e projetos propostos?

Isso vai ser o diferencial na sua carreira!

Data Analytics

30 horas

em até 6 x sem juros

ou 10% de desconto à vista

R$ 1.325

Data Science

96 horas

R$ 3.188

em até 12 x sem juros

ou 10% de desconto à vista

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!

Turmas com

matrículas abertas!

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

Conheça os instrutores

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.

Ciro Júnior

Analista de Negócios

Ciro é, há mais de 10 anos, analista de sistemas/negócios de TI, entendendo o processo e sugerindo as melhores alternativas para a empresa.

Faz a aproximação da área de negócio com as tecnologias, possibilitando a empresa ser mais competitiva e seguindo as melhores práticas.

Formado com tecnólogo em sistemas para internet e entusiasta em informação com business intelligence.

Experiência com SAP BO, Yellowfin, PowerBI e SAP Analytics Cloud além da linguagem de programação python.

Apaixonado pela família, esposa e dois filhos que adoram uma brincadeira.

Eluza Pinheiro

Product Manager and Digital Product Consultant

Product Manager com mais de 10 anos de experiência em produtos digitais. Nos últimos anos, ela tem trabalhado com pesquisas em UX, desenvolvimento de produto e estratégia de produtos digitais.

Em seu trabalho, gosta de investigar problemas, selecionar a partir de objetivos as melhores soluções. Faz parte do dia-a-dia, considerar uma variedade de fatores (como metas, métricas, marketing e experiência), além dos produtos oferecidos pelos seus competidores, para tentar conectar o que desenvolve com os objetivos da empresa. Ajuda a gerenciar produtos, tangíveis ou intangíveis, serviços e dados.

Gosta de entender como funcionam essas otimizações para alcançar objetivos, maximizar o ROI do trabalho, tudo isso sendo feliz e entusiasmada com o que faz.

"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

C⠀U⠀R⠀S⠀O

Lógica de Programação e Ferramentas para Trabalhar com Dados

Duração: 27h

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: 30h

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 para Dados

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

2 | Estruturas de Dados

• Introdução
• Listas e List Comprehension
• Tuplas, enumerate e zip
• Lambda, Filter e Map
• Dicionários e Sets
• Busca e Ordenação
• Projeto: Automação de Envio de Mensagens em Redes Sociais
• Projeto: Envio de Alertas automatizadas via WebHooks e APIs

3 | 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
• Projeto: Tratamento de coordenadas faltantes utilizando Google API

4 | Numpy

• Arrays e Matrizes
• Indexação e slice
• Álgebra Linear

5 | 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

C⠀U⠀R⠀S⠀O

Técnicas de Machine Learning Aplicadas no Mercado

Duração: 39h

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

C⠀U⠀R⠀S⠀O

Análise e visualização de dados com SQL e PwBI

Duração: 18h

Objetivos

• Capacitar o estudante a analisar e obter insights a partir de conjuntos de dados volumosos
• Proporcionar conhecimentos sobre matemática e estatística de maneira a manipular e descrever resultados de negócios
• Proporcionar conhecimentos de SQL de maneira a consultar, selecionar e manipular dados de banco de dados relacionais.
• Conhecer os principais conceitos sobre visualização de dados, melhorando a apresentação de insights, facilitando o entendimento por parte de profissionais de negócios
• Criar dashboards que apresentam dados de forma eficiente

Conteúdo

1 | Apresentação

• Conceitos e Fundamentos
• Tipos de profissionais de Dados
• Jornada Data Driven ( AD + Data Stories) e (Lógica + Manipulação + ML)

2 | Análise de Dados

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

3 | Análise Estatística de Medidas Introdução

• Média, Mediana e Moda
• Amplitude e Variância
• Desvio Padrão e Coeficiente de variação
• Covariância e Correlação
• Percentil e Quartil
• Boxplot e identificação de outliers

4 | Banco de Dados

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

5 | Análise de Dados

•  Introdução
• Gráficos e Mapas
• Tabelas e Diagramas
• Infográficos e Painéis
•  Dashboards e Relatórios

6 | Visualização de Dados com Matplotlib e Seaborn

• Plotagem dos Dados
• Tipos de Visualização
• Integração com Power BI
• Projeto: Manipulação e Análise de Dados de uma Escola de TI

C⠀U⠀R⠀S⠀O

Data Stories - contextualizando dados

Duração: 12h

Objetivos

A evolução da gestão e dos negócios tem mostrado a relevância de que profissionais da área tenham um senso de dados especialmente aflorado.

As empresas estão em uma gigantesca transformação dos seus modelos de negócios e, mais do que nunca, é importante estar preparado para trabalhar de forma eficaz e eficiente com dados.

Este curso foca nos fundamentos, bases e melhores práticas de comunicação envolvendo dados, em conjunto com storytelling e design para quem precisa apresentar insights de forma mais organizada e mais assertiva dentro da sua empresa.

Conteúdo

• Introdução: boas histórias sempre são sobre dados
• Contextualizando data storytelling
• Como contar uma boa história?
• Visualização: onde entram os dados?
• Principais tipos de visualização de dados
• Construindo uma história para contar
• Estrutura de história
• Dicas
• Projeto: construindo uma data story

(51) 99587-1186 (WhatsApp)

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Porto Alegre - RS