Existe um caminho seguro para aprender Ciência de Dados e ser um profissional seguro e eficaz! Nós vamos te apresentar esse caminho no Workshop Data Science Express. O objetivo desse evento é retirar o seu receio dos fundamentos de estatística, matemática e programação. Mostrar que é possível alinhar a prática com a teoria, baseando-se nos conceitos para adquirir um conhecimento sólido para a sua jornada profissional na área de dados.

Esse evento é para você que:

1. Está em busca de um diferencial profissional para maximizar seus resultados profissionais.
   
2. Já atua na área de dados e quer entender melhor os processos: saber o porquê do que está fazendo e ter mais segurança e autonomia.
3. Tem receio de programação e ainda não sabe por onde começar.
4. Quer fazer uma transição de carreira e está em busca de uma das áreas mais promissoras da atualidade.
   
   

1. [Segunda-feira] Visualização de dados ágil: Um roteiro de como examinar de forma ágil bases de dados, fazer descobertas e gerar insights acionáveis de forma rápida e estruturada.   
   
2. [Terça-feira] Machine learning: Uma das áreas mais populares da ciência de dados entregue à você sem mistérios, com passo a passo para compreender e utilizar. Você terá um caso de estudo completo e um guia para abordar qualquer problema de aprendizado de máquina.
   
3. [Quarta-feira] Você autodidata: Como estudar para desenvolver suas competências em análise de dados. Entenda quais são os componentes da ciência de dados, como estatística, probabilidade, matemática e programação e como se aperfeiçoar de forma contínua.

A Ômega escola online de Data Science é uma empresa inovadora da área de educação online que busca formar Cientistas de Dados com forte fundamentação estatística e matemática alinhados com as demandas atuais e futuras do mercado de dados. Nosso ensino humanizado, com muita didática e prática que permitem compreensão de forma fácil e aprendizado por aplicações, sempre valorizando a fundamentação científica e lógica em tudo que é ensinado.

Professores

Walmes Zeviani · Doutor em Estatística & Experimentação Agropecuária, professor do Departamento de Estatística desde 2010 & programador R com mais de 12 anos de experiência. Tem experiência no ensino de Estatística e Data Science, já ministrou inúmeros cursos de R em instituições de ensino e pesquisa desde 2008. É vice-coordenador do programa de Especialização em Data Science & Big Data da UFPR.

Wagner Bonat · Doutor em Matemática, professor do Departamento de Estatística desde 2010 e programador R com mais de 14 anos de experiência. Tem experiência no ensino de Estatística e Data Science e já atuou como consultor desenvolvendo soluções em R. É coordenador do programa de Especialização em Data Science & Big Data da UFPR. É membro efetivo de programas de pós-graduação com orientações de mestrado e doutorado.

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