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 formação composta por 4 cursos essenciais destaca-se por apresentar e desmistificar conceitos ainda nebulosos no cenário e contexto atual de dados no Brasil.

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04.05 a 14.09

terças e quintas

19h às 22h

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em 12x de

R$ 293,00

VEJA MAIS INFORMAÇÕES ABAIXO

/⠀/⠀/⠀AULA ABERTA E GRATUITA

Aula inaugural da

Formação

Jornada Data Driven

04.05 | terça-feira | 19h

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Formação

Jornada Data Driven

109 horas

Nossos instrutores são profissionais atuantes em grandes empresas que seguem a cultura data driven priorizando a tomada de decisões baseada em dados. Durante a formação, diversos problemas de negócios reais serão solucionados na prática utilizando ferramentas e técnicas aplicadas em dados como algoritmos de machine learning, extração e transformação de dados, storytelling e dashboards.

Trabalharemos na prática os fundamentos melhorando suas habilidades em dados, independentemente do seu nível de conhecimento da área, cobrindo desde tópicos básicos até avançados sempre com o foco em conhecimentos importantes para você encontrar seu local na área de dados.

Porém para ser um profissional Data Driven requer uma importante dedicação, então, antes de você comprar esta formação, 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!

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!

A PRÓXIMA FORMAÇÃO COMEÇA NO DIA:

04 de maio, às 19h

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

Cursos independentes

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.

Luiz Thiago Peixoto

Head of Business Analytics

Graduado em marketing (Senac-RS), MBA em gestão empresarial (IBGEN), Microsoft Certified Solutions Associate (MCSA): BI Reporting, Microsoft Certified Trainer (MCT), Microsoft Certified Professional (MCP) e participante da Microsoft Partner Network.

Atua como especialista em business intelligence na GAVB, empresa especializada em big data, analytics e inteligência artificial, e tem experiência no desenvolvimento de soluções de business intelligence para grandes empresas, nacionais e multinacionais, tais como Amil, Engie, Fiergs, Gol, Ipiranga, Raízen, Rumo, Sebrae, Senac, Shell, Ticket Log. É também mestre jedi na TargetTrust.

"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: 24h

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

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

2 | Ferramentas para Dados

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

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

Análise e Visualização de Dados com Data Storytelling

Duração: 16h

Objetivos

Ao final deste curso você será um Analista de Dados capaz de organizar e preparar os dados para análise, descobrir padrões e insights, obter e expor conclusões significativas, comunicar claramente suas descobertas através de visualizações usando o Power BI e técnicas de Storytelling.

Poderá criar histórias que combinam dados confiáveis e análises, com um ponto de vista, dando significado aos dados, fornecendo uma visão, contexto e explicação, tornando a análise instantaneamente mais relevante, interessante e, o que é importante, compreendida.

Transformando a forma como as pessoas consomem e aprendem com os dados e garantindo que todos estejam na mesma página.

Conteúdo

1 | Introdução aos dados

2 | Dados estruturados

•  Características 
•  Organização  
•  Tipos de dados: 

- Variáveis 

- Variáveis qualitativas 

- Nominais 

- Ordinais 

- Variáveis quantitativas 

- Discretas 

- Contínuas

- Dados mal estruturados 

3 | Agregações

•  SUM, AVERAGE, MEDIAN, MINIMUM, MAXIMUM, COUNT
• Granularidade  
• Distribuição 
• Variáveis discretas 
•  Variáveis contínuas 

4 | Storytelling com dados

• Contexto e apresentação 
•  Visuais eficazes 
•  Saturação 
•  Atributos pré-atentivos 
• Affordances, acessibilidade e estética 
• Estudo de caso 

C⠀U⠀R⠀S⠀O

Extração e Manipulação de Dados com Python

Duração: 30h

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

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 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

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