Formação Cientista de Dados: O Curso Completo from Udemy

Atualizado em 2024 para as últimas bibliotecas de Ciência de Dados. Inclui Modelo GPT (ChatGPT)

O mais completo, acessível e atualizado curso para você entrar ou se especializar no mundo da Ciência de Dados.

Mais de 340 tutoriais divididos em 52 seções
Mais de 260 scripts em Python e R no formato Notebook
Mais de 200 testes de múltipla escolha
Mais de 300 Apresentações (em pdf)
Atividades Práticas
Atualizado e revisado em 2023.

Com o conteúdo de vários cursos em um só, este é um curso de Data Science em que você vai conhecer e aprender a aplicar todos os principais conceitos e técnicas para se qualificar e atuar como um Cientista de Dados, com videos explicativos e detalhados para leigos, exemplos práticos de codificação em R e Python usando dados reais, explicações de resolução de fórmulas passo a passo, contendo:

Introdução as Linguagens de Programação R e Python
Limpeza e Tratamento de Dados
Gráficos, Visualização de Dados e Dashboards
Estatística I: Amostragem, Medidas de Centralidade e Variabilidade, Probabilidades, Distribuição Normal
Estatística II: Intervalos de Confiança, Testes de Hipótese, Distribuição t de Student, Distribuição Binomial, Distribuição de Poisson, Qui Quadrado, Anova
Regressão Linear e Correlação
Séries Temporais com Arima
Machine Learning: Aplicações, conceitos, Classificação, Dimensionamento de Características, Codificação de Categorias, Agrupamentos, Regras de Associação.
Artificial Neural Networks e Deep Learning
Grafos e Redes Sociais
Processamento de Linguagem Natural e Mineração de Texto, incluindo Transformers e GPT (ChatGPT)
SQL e NoSQL
Spark com Databricks
Computação na Nuvem com AWS

O curso ainda tem 3 seções com Bônus:

Power BI
Tableau
Fundamentos de Big Data

Dúvidas durante o curso: você conta com a ajuda dos instrutores, com Formação em Tecnologia da Informação e uma década de experiência no mercado. Não perca tempo, matricule-se já.

What's inside

Syllabus

Apresentação

Instruções Gerais

Material para Download

Instruções sobre Material para Download

R: Configuração do Ambiente

Instalação

Python: Configuração do Ambiente

Escolhendo o Ambiente

Usando Google Colab

Apresentação do Anaconda

Instruções sobre novas Bibliotecas

Introdução ao R

Introdução

Introdução ao RStudio

Pacotes

Aspectos Diversos

Tipos de Dados e Operadores

Estruturas de Dados

Funções

Ajuda

Principais Funções

Importando Dados

Programação

Referências Adicionais

Prática em R

Ambiente do R

Faça você mesmo

Introdução ao Python

Variáveis e Objetos

Estruturas de Decisão

Estruturas de Repetição

Listas

Dicionários, Sets e Tuplas

Numpy

Pandas

Módulos e Pacotes

Funções Padrão

Prática em Python

Limpeza e Tratamento de Dados

Prática em R - Limpeza e Tratamento de Dados

Explorar os Dados

Tratamento e Limpeza Parte I

Tratamento e Limpeza Parte II

Prática em Python - Limpeza e Tratamento de Dados

Preparação

Analise Exploratória

Tratamentos nos Dados

Gráficos , Visualização e Dashboards

Dicas Diversas Parte I

Dicas Diversas Parte II

Considerações sobre Daltonismo

Capacidade de Percepção do Cérebro Humano

Sugestões de Elementos Gráficos para Usar

Checklist

Bons e Maus Exemplos

Exemplos da Web

Quiz - Gráficos Visualização e Dashboards

Prática em R - Gráficos , Visualização e Dashboards

Gráficos Básicos

Gráficos Básicos Parte II

Tabelas

Pacote Lattice

Prática em Python - Gráficos , Visualização e Dashboards

Histogramas

Gráficos de Densidade

Gráficos de Dispersão

Gráfico de Dispersão com Legendas

Divisão da Tela

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Este curso é inteiramente em português, o que o torna acessível a profissionais e estudantes que desejam aprofundar seus conhecimentos em Ciência de Dados

O curso é abrangente, cobrindo os principais conceitos e técnicas de Ciência de Dados, tornando-o uma opção valiosa para iniciantes e profissionais experientes

O curso é atualizado regularmente para incluir as últimas bibliotecas e tecnologias de Ciência de Dados, garantindo que os alunos aprendam as práticas mais recentes

O curso oferece atividades práticas, exemplos de codificação e explicações passo a passo, tornando o aprendizado mais envolvente e eficaz

O curso inclui seções de bônus sobre Power BI, Tableau e Fundamentos de Big Data, oferecendo aos alunos conhecimento adicional em áreas relacionadas

Reviews summary

Aprendizado base de ciência de dados

O curso "Formação Cientista de Dados: O Curso Completo" ensina os fundamentos da Ciência de Dados, cobrindo estatística, programação em R e Python, aprendizado de máquina, análise preditiva e visualização de dados. O curso é amplamente elogiado por sua abordagem abrangente, desde conceitos básicos até aplicações práticas. Os instrutores são bem versados no assunto e fornecem uma sólida base teórica com exemplos práticos. O curso também aborda os aspectos práticos do trabalho de um Cientista de Dados, incluindo preparação e limpeza de dados. No entanto, alguns alunos observam que o curso pode ser superficial em alguns tópicos e requer autoestudo adicional para uma compreensão mais aprofundada. Além disso, o ritmo do curso pode ser desafiador para iniciantes completos e pode exigir conhecimento prévio em estatística ou programação. No geral, o curso é recomendado para iniciantes e profissionais que buscam uma compreensão abrangente da Ciência de Dados e suas aplicações práticas. Com uma ênfase em aplicações do mundo real, o curso prepara os alunos para carreiras na área de Ciência de Dados.

Destaca a ênfase do curso em aplicações práticas e cenários do mundo real.

"Além disso, a separacao em modulos de curta duracao faz com que fique menos cansativo, mesmo quando o assunto mostra-se um pouco complexo"

Valoriza os exercícios práticos e cenários do mundo real incluídos no curso.

"Espero que seja tão bem explicado quando a parte introdutória. Acredito que pelo conhecimento do professor, as aulas serão super valiosas e desejo que de fato seja e que me torne um Cientista de Dados"

"O curso é bastante abrangente e com uma abordagem satisfatória. Exemplos e exercícios práticos em boa quantidade, ajudando a fixar os conceitos explicados."

Observa a clareza das explicações e a fácil compreensão do material.

"É um dos melhores cursos online que já fiz. O nível do curso é bom e estimulante, não tem aquela coisa de encher linguiça e sempre apresentando informações relevantes para quem está estudando."

"Excelente curso! Professor nota 10. Embora o aluno tenha que buscar outras fontes pois em algumas situações é um pouco superficial, em termos de cobrir todos os assuntos é provavelmente um dos mais completos."

"Tem sido bem claro e objetivo até o momento. Quero ter a oportunidade de entrar na parte de estatística e parte técnica de programação para poder avaliar melhor. Até agora a experiência foi excelente."

Elogia a base sólida em probabilidade e estatística fornecida no curso.

"Sou formado em Produção com Especialização em Produção e Especialização em Gestão de Negócios e Finanças. E vejo nesse curso a oportunidade de um desenvolvimento pessoal aumentando a empregabilidade."

"Curso muito bom! Era exatamente o que eu esperava. Não te forma um cientista de dados mais te abre muitas portas e te da uma visão de onde e o que seguir para se tornar um! O professor está de parabéns."

Aprecia a abordagem abrangente do curso que cobre vários aspectos da ciência de dados.

"Gostei do conteúdo do curso, muitas informações importantes, professores com domínio dos assuntos, é o que eu esperava do curso sim."

"O nível do curso é bom e estimulante, não tem aquela coisa de encher linguiça e sempre apresentando informações relevantes para quem está estudando."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Formação Cientista de Dados: O Curso Completo with these activities:

Review SQL basics

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Reviewing basic SQL concepts will enhance your understanding of data management and manipulation techniques covered in the course.

Browse courses on SQL

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Go through your notes or textbooks on SQL fundamentals.
Complete online tutorials or exercises on basic SQL commands.
Practice writing simple SQL queries to select, filter, and manipulate data.

Explore advanced machine learning libraries

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Familiarizing yourself with advanced machine learning libraries will expand your toolkit for data analysis and modeling.

Browse courses on TensorFlow

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Identify machine learning libraries that align with your interests or career goals.
Find tutorials or documentation on these libraries.
Follow the tutorials to learn how to use the libraries' functions and features.
Apply your newfound knowledge in practical projects.

Solve coding challenges

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Engaging in coding challenges will sharpen your problem-solving skills and enhance your proficiency in implementing data science algorithms.

Browse courses on Coding Challenges

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Identify online platforms or resources that offer coding challenges.
Select challenges that align with the concepts covered in the course.
Attempt to solve the challenges using the programming languages covered in the course.
Review your solutions and identify areas for improvement.

Five other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all eight activities

Build a personal data science website or blog

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Creating a personal data science website or blog will provide a platform to share your knowledge, showcase your projects, and connect with others in the field.

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Choose a domain name and hosting provider.
Design and develop your website or blog using HTML, CSS, or a website builder.
Create high-quality content that showcases your data science expertise.
Promote your website or blog through social media and other channels.

Develop a data visualization dashboard

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Creating a data visualization dashboard will provide hands-on experience in presenting data insights effectively.

Browse courses on Data Visualization

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Gather and explore the necessary data.
Design and develop interactive visualizations using tools like Tableau or Power BI.
Organize the visualizations into a coherent dashboard.
Present your dashboard to peers or instructors for feedback.

Attend a data science hackathon

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Participating in a data science hackathon will provide a unique opportunity to apply your skills in a collaborative and competitive environment.

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Find and register for a data science hackathon that aligns with your interests.
Form a team or collaborate with others.
Brainstorm and develop innovative data-driven solutions.
Present your project to a panel of judges or experts.

Contribute to open-source data science projects

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Contributing to open-source data science projects provides hands-on experience and allows you to give back to the community.

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Identify open-source data science projects that align with your interests.
Review the project's documentation and requirements.
Find an area where you can contribute, such as bug fixing, feature development, or documentation writing.
Submit your contributions to the project repository.

Develop a data science project portfolio

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Creating a data science project portfolio will demonstrate your proficiency and showcase your skills to potential employers or clients.

Show steps

Identify and select your best data science projects.
Document your projects, including the problem statement, approach, results, and impact.
Create a visually appealing and professional portfolio website or presentation.
Share your portfolio with potential stakeholders.

Career center

Learners who complete Formação Cientista de Dados: O Curso Completo will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Scientist

A Data Scientist collects, analyzes, and interprets data to help organizations with decision-making. The course, Formação Cientista de Dados: O Curso Completo, teaches concepts and techniques that are essential for success in the field. A Data Scientist typically needs a master's degree in a field such as statistics, computer science, or data science, but a course like this one can help build a foundation for a career in the field.

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Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers design, develop, and maintain software and systems that use machine learning algorithms. They work closely with Data Scientists to ensure that these systems are accurate and efficient. This course covers the fundamental concepts and techniques of machine learning, which are essential for success in this field. Most Machine Learning Engineers have a master's or doctorate degree in a field such as computer science, statistics, or data science.

See salaries and explore the career path for Machine Learning Engineer

Data Analyst

Data Analysts collect, clean, and analyze data to identify trends and patterns. They use statistical and visualization techniques to communicate their findings to stakeholders. The course, Formação Cientista de Dados: O Curso Completo, provides a strong foundation for a career as a Data Analyst, as it covers the essential concepts and techniques of data analysis.

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Business Analyst

Business Analysts help organizations improve their performance by analyzing data and making recommendations for change. They work with stakeholders to understand their business needs. This course is a valuable resource for Business Analysts, as it teaches them how to use data to make informed decisions.

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Statistician

Statisticians collect, analyze, and interpret data to help organizations make informed decisions. They use statistical methods to draw conclusions from data. This course provides a strong foundation for a career as a Statistician, covering the essential concepts and techniques of statistics.

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Data Engineer

Data Engineers design, build, and maintain the infrastructure that is used to store and process data. They work with Data Scientists and Data Analysts to ensure that data is available and accessible. This course provides a foundation for a career as a Data Engineer, as it covers the essential concepts and techniques of data engineering.

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Software Engineer

Software Engineers design, develop, and maintain software applications. They work with stakeholders to understand their needs and then design and implement software solutions. This course may be useful for Software Engineers who want to specialize in data science or machine learning.

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Web Developer

Web Developers design and develop websites. They work with stakeholders to understand their needs and then design and implement website solutions. This course may be useful for Web Developers who want to add data visualization or data analysis capabilities to their websites.

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Data Architect

Data Architects design and manage the data architecture for organizations. They work with stakeholders to understand their business needs and then design and implement data solutions. This course may be useful for Data Architects who want to learn about the latest data science and machine learning techniques.

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Database Administrator

Database Administrators manage and maintain databases. They work with stakeholders to understand their needs and then design and implement database solutions. This course may be useful for Database Administrators who want to learn about the latest data science and machine learning techniques.

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Computer Scientist

Computer Scientists conduct research in the field of computer science. They develop new algorithms and theories to solve problems. This course may be useful for Computer Scientists who want to specialize in data science or machine learning.

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Operations Research Analyst

Operations Research Analysts use mathematical and analytical techniques to solve problems in a variety of industries. This course may be useful for Operations Research Analysts who want to learn about the latest data science and machine learning techniques.

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Financial Analyst

Financial Analysts evaluate and recommend investments. They use financial data to make recommendations to clients. This course may be useful for Financial Analysts who want to learn more about using data science and machine learning techniques in their work.

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Marketing Analyst

Marketing Analysts analyze data to help organizations make marketing decisions. They use statistical and visualization techniques to communicate their findings to stakeholders. This course may be useful for Marketing Analysts who want to learn more about using data science and machine learning techniques in their work.

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Actuary

Actuaries use mathematical and statistical techniques to assess risk and uncertainty. They work with insurance companies, pension plans, and other organizations to develop and manage risk management strategies. This course may be useful for Actuaries who want to learn more about using data science and machine learning techniques in their work.

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