Trilha Data Science e Machine Learning: Domínio da ciência de dados
Quer extrair insights valiosos de grandes volumes de informação e aplicar algoritmos preditivos em projetos reais? A Trilha Data Science e Machine Learning: Domínio da ciência de dados oferece 29 horas de treinamento prático, ou seja, tudo o que você precisa para transformar dados em decisões estratégicas usando Python.
1. O que é a Trilha Data Science e Machine Learning?
A Trilha Data Science e Machine Learning é um percurso estruturado que ensina desde a coleta e limpeza de dados até a construção e validação de modelos de aprendizado de máquina. Ou seja, você aprende todo o fluxo de trabalho de um cientista de dados, aplicando bibliotecas como pandas
, scikit-learn
e matplotlib
.
2. Por que dominar ciência de dados e machine learning?
- Decisões baseadas em dados: transforme relatórios estáticos em análises preditivas que orientam estratégias de negócio.
- Alta empregabilidade: profissionais de Data Science estão entre os mais requisitados no mercado de tecnologia e finanças.
- Soluções escaláveis: modelos de machine learning permitem automatizar tarefas como classificação de clientes e detecção de fraudes.
- Versatilidade de aplicação: seja para marketing, finanças, saúde ou logística, o domínio de ciência de dados é essencial.
3. Conteúdo programático (29 horas)
- Introdução à Ciência de Dados (4 h)
- Estatística descritiva, distribuições, amostragem e visualização de dados.
- Manipulação e Limpeza de Dados (6 h)
- Tratamento de dados faltantes, outliers e transformação de variáveis com
pandas
.
- Tratamento de dados faltantes, outliers e transformação de variáveis com
- Visualização de Dados (4 h)
- Gráficos interativos e estáticos com
matplotlib
eseaborn
(para comparações rápidas).
- Gráficos interativos e estáticos com
- Fundamentos de Machine Learning (5 h)
- Regressão linear, regressão logística, árvores de decisão e validação de modelos.
- Técnicas Avançadas (4 h)
- Random Forests, SVM, K-means e PCA.
- Avaliação e Deploy de Modelos (3 h)
- Métricas de performance, otimização de hiperparâmetros e implantação em produção.
- Projeto Final (3 h)
- Aplicação prática: predição de churn ou análise de crédito com base em dados reais.
4. Exemplos de aplicação na prática
- Predição de churn em empresas de SaaS: por exemplo, use dados de uso para identificar clientes com risco de cancelamento.
- Detecção de fraudes financeiras: implemente um modelo que sinaliza transações suspeitas em tempo real.
- Análise de sentimento de clientes: classifique feedbacks em redes sociais para melhorar produtos e serviços.
5. Depoimentos e resultados
“Graças à Trilha Data Science e Machine Learning, automatizei relatórios e criei um modelo de previsão que aumentou minha precisão em 30 %.” – Lucas Neto, Analista de Dados.
“Aprendi em poucas semanas a usar Random Forests para segmentar clientes, gerando campanhas mais eficientes.” – Marina Costa, Especialista em Marketing.
6. Garantias e suporte
- Reembolso em 7 dias: ou seja, se não estiver satisfeito, peça seu dinheiro de volta sem complicações.
- Suporte dedicado: tire dúvidas com instrutores e participe de sessões interativas.
- Comunidade de cientistas de dados: network e troca de códigos no fórum exclusivo.
7. Para quem é esta trilha?
- Iniciantes em análise de dados: sem experiência prévia, mas com vontade de aprender estatística e programação.
- Profissionais de marketing e finanças: que precisam de relatórios preditivos para otimizar resultados.
- Engenheiros de software: querendo migrar para a área de Data Science.
- Estudantes universitários: que desejam projetos reais para seu portfólio acadêmico.
8. Perguntas frequentes
- Preciso saber programação avançada?
Não. Revisamos o básico de Python antes de aprofundar em Data Science e Machine Learning. - Os datasets são reais?
Sim, utilizamos bases de dados públicas e exemplos reais de mercado. - Como é feito o deploy dos modelos?
Você aprende a empacotar e hospedar seu modelo em serviços como AWS ou Heroku.
Se o seu objetivo é dominar a ciência de dados, construir modelos preditivos e gerar valor real por meio de insights, a Trilha Data Science e Machine Learning entrega todo o conhecimento e prática necessários. Matricule-se agora e dê o próximo passo na sua carreira de Data Scientist!
