Um passo essencial para se tornar expert em dados!

Por que fazer o curso?

A profissão de análise de dados, como já amplamente difundida, é uma das profissões mais promissoras do mercado. Um analista de dados, hoje, alcança salários mensais de 8,5 mil à 13,5 mil reais, segundo site glassdoor.com. E você já está no caminho para se tornar um ótimo analista de dados.

Mas o insight que viemos te contar,  que pode ser muito valioso em sua carreira é que muitos profissionais do mercado não se atentam à sua formação e a maioria desconhece quais são As Quatro Escalas de Medição. Segundo Caio Salgado, líder de data science da health-tech brasileira, Zetta: "é preocupante perceber a defasagem na formação profissional de um cientista de dados, a maioria dos profissionais que eu entrevistei até hoje para formação de equipes de data science desconheciam parcialmente ou completamente as escalas de medição, o que é algo notável visto que se trata da base para uma boa análise de dados". 

Esse é um conhecimento muito PODEROSO, então, se você conquistá-lo já larga na frente da maioria dos profissionais de mercado.

Por que usar Python?

 Python é uma das linguagens de programação mais populares do mundo, e tem uma boa razão para isso. Python tem uma sintaxe simples que  encoraja o programador a escrever de forma eficiente, com código legível, para que você se concentre em como resolver os problemas. Python também é conciso, tornando fácil escrever programas e dar manutenção a eles.

 Python tem um ecossistema rico de bibliotecas estáveis projetadas para uma vasta variedade de usos, como visualização de dados, desenvolvimento web, desenvolvimento de aplicações, e mais. Para cada problema dado existe uma boa chance de alguém ter escrito uma biblioteca Python que você possa usar. A comunidade Python é muito receptiva para iniciantes, e você frequentemente irá ver alguém disposto a te ajudar se você ficar preso.

A Terminologia Python

1. Programadores usam muita terminologia, e saber o vocabulário do Python irá te ajudar a pensar e se comunicar de forma mais eficiente.
2. As aulas terão muitos exemplos para melhor fixação do conteúdo. No final iremos aplicar os conhecimentos em exemplos reais dentro da empresa.
3. Uma base sólida em conceitos irão te ajudar a aprender Python de forma mais eficiente, e esse conceitos geralmente se aplicam em outras  linguagens também, o que facilitará o aprendizado de novas linguagens. Mesmo que você já tenha começado a ler sintaxes mais avançadas, revisar os conceitos básicos pode ser imensamente útil.

Conteúdo Programático - Domine a biblioteca Pandas em 3 dias.

Tipos de Dados e Operadores
1.Tipos de Dados e de variáveis
2. Strings
3. Métodos das Strings
4. Usando variáveis nas Strings
5. Comentários
6. Dados Numéricos
7. Operações Numéricas
8. Trabalhando com Dados Numéricos
9. Operadores Numéricos
10. Operadores Lógicos

Loopings

1.For loop

Listas

1.Resumo sobre listas

Conjuntos

1.Trabalhando com conjuntos
2. Operações com conjuntos

Pandas

1.Conhecendo um DataFrame (um tipo de tabela)
2. Conhecendo uma Série Temporal
3. Selecionando Linhas e Colunas
4. Entendendo Diferentes Tipos de Dados
a. Dados Nominais (Como trabalhar, como gerar gráficos)
b. Dados Ordinais (Como trabalhar, como gerar gráficos)
c. Dados Intervalares (Como trabalhar, como gerar gráficos)
d. Dados Razão (Como trabalhar, como gerar gráficos)
5. Agregando Dados
6. Escolhendo Partes de um DataFrame
7. Criando e Salvando Novas Tabelas
8. Ordenando valores
9. Substituindo valores
10. Adicionando novas informações a Séries e DataFrames
11. Deletando informações em Séries e DataFrames
12. Filtrando dados por condições
13. Operações matemáticas e criação de índices

Visualização de Dados com Python
1.Matplotlib

Dicionários
1.Sobre Dicionários
2. Exemplos de Dicionário

Funções
1.Sobre Funções
2. Módulos
3. Importando Funções
4. Importando Funções Específicas

1.Arrays Numpy
2. Trabalhando com Vetores
3. Trabalhando com Matrizes
4. Introdução ao Machine Learning

Introdução ao Machine Learning com Scikit-Learn

1.Aprendizado Não Supervisiona

2. Clusterização com K-Means

Monitor:

Luiz Favaro - Especialista em Automação  Industrial, desenvolvedor de Firmware e sistemas embarcados.  https://www.linkedin.com/in/luizfavaro/-

Revisão Conteúdos:

Caio Salgado - Graduado em Administração de Empresas Pela ESPM, Consultor de Inteligência Artificial e Machine Learning e Analytics na Zetta Health, professor de Python na AGIT, tendo ministrado aulas na Digital House. https://www.linkedin.com/in/caio-salgado-b5758312/

Assistente:

Carlos Prado - Graduado em matemática, Pós em Gestão de Pessoas pela FIA USP, Aluno especial do Programa de Mestrado da FEA- USP em Métodos Quantitativos e Consultor em RH, Especialista em People Analytics e Transformação Digital do RH https://www.linkedin.com/in/carlosprhado/

DIFERENCIAIS DE NOSSO PROGRAMA

"O início é umas das partes mais importantes de uma jornada. Os primeiros passos são cruciais para o sucesso e é importante que durante esse processo você possa ser acompanhado e direcionado por quem já possui mais experiência no caminho.

É nele que são analisadas as diversas rotas que se pode trilhar para se alcançar o objetivo.

Aprender uma linguagem de programação como Python é muito mais que decorar a sintaxe e outras regrinhas, mas principalmente aprender a pensar  em Python.

Assim como aprender as sílabas não lhe fez um escritor, aprender as palavras reservadas e como usar os pacotes Python não lhe fará um programador."

• Professores Experientes
• Um monitor para cada 12 alunos em sala de aula;
• Suporte integral ao aluno;
• Além do professor, você contará com o apoio de monitores para lhe auxiliar. Com isso garantimos que ninguém ficará perdido ou travado em algum código, deixando de aprender, ou com receio de tirar dúvidas mais simples.

Opiniões dos participantes da primeira turma: 

• Conteúdo e explicações muito didáticos

• Excelente curso. Fizeram a diferença. Estão de parabéns pela interação e dinâmica das aulas, conhecimento dos professores, disposição e didática, e uso de exemplos reais.

• 100% aplicável no dia a dia.

• Muito bom! Ótimos instrutor e monitores! O curso atendeu ao meu objetivo em conhecer a ferramenta, ter ideia do que esta é capaz e aprender os conceitos básicos.

• Ótimo curso. Dinâmico, prático e eficaz

• O curso foi dinâmico, prático, rico em conteúdo e cumpriu o programa. Quem já tinha alguma noção pode aproveitar muito.