O que aprendi na Formação Cientista de Dados da Data Science Academy by Gustavo Santos gustavorsantos

Porém, quem concluir e for aprovado em 100% dos desafios do curso antes de completar o primeiro ano de acesso, tem as aulas disponíveis de forma vitalícia, proporcionando uma oportunidade única de aprendizado contínuo. Você deverá utilizar um modelo de Clustering para criar um sistema de análise de fraude eficiente para um fintech. Deverá analisar o modelo mais eficiente, capazde tornar as análises mais simplificadas para a empresa.

• Aquele curso de Data Science de Harvard foi um verdadeiro achado.
• Hoje temos à nossa disposição os mais variados recursos para apresentação e exatamente aí que está o desafio.
• Eu preferi fazer o curso de Python antes mesmo de começar o curso 2 para aprender melhor o conteúdo.
• O curso “Introdução à Ciência de Dados” é gratuito e será realizado totalmente online, com carga de 60 horas.
• Para um cara com formação acadêmica em Marketing e alguma noção de programação em VBA, era justamente o que eu precisava.

Pra fechar este artigo, deixo com vocês que a minha experiência com a FCD foi muito positiva. Eu saí de um status onde mal sabia o que era Ciência de Dados O papel da ciência dos dados na era da informação para um patamar bem mais avançado do que eu poderia imaginar. Foi só recentemente, no final de 2018, que eu ouvi falar da carreira de Cientista de Dados.

Linguagens de programação

Compreender quem é o perfil que está aumentando o churn do seu negócio é essencial para tomar ações que reduzam essas perdas, seja alterando critérios na venda ou modificando o produto. A DNC possui um time dedicado a ajudar os alunos a conseguir um emprego na área desejada, somos especialistas em orientação de carreira e preparação para processos seletivos. Análise de dados é a coleta, transformação e organização de dados para tirar conclusões, fazer previsões e orientar a tomada de decisão informada. Na Formação Data Science da Alura, você conhecerá Python, a linguagem mais popular em Data Science, além de utilizar diversas bibliotecas e ferramentas paralelas. Aprenderá sobre coleta, preparação e exploração de dados.

• Cursos de graduação e pós-graduação nessa área se multiplicam nas universidades do mundo inteiro.
• Ao final de seis módulos, os alunos poderão realizar um pós-teste com 10 questões e, atingindo 70% ou mais de êxito, terão direito a imprimir uma declaração de participação.
• O começo será mais difícil, mas à medida que aprende e adquire experiência, o aprendizado de novas ferramentas fica mais fácil.
• O curso ensina a produzir relatórios profissionais e a publicá-los para consumo online (web e mobile), além de explicar como criar dashboards personalizados.
• 75% dos alunos que obtêm os Certificados do Google nos Estados Unidos relatam uma melhora em suas carreiras dentro de um intervalo de 6 meses após a obtenção da certificação.
• O conhecimento de algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina é outro componente importante para um cientista de dados.

Eu preferi fazer o curso de Python antes mesmo de começar o curso 2 para aprender melhor o conteúdo. Eu trabalho na indústria de tecnologia desde o início da minha carreira em 2006, passando por duas grandes empresas do setor. Durante todo esse tempo, sempre estive em contato direto com dados (e quem não está hoje em dia, não https://pt.moyens.net/web/desenvolvimento-web-tendencias-que-vao-moldar-o-setor/ é? hehe). E trabalhar com dados no mundo corporativo muitas vezes se resume a usar o Excel. Mas desde o início eu queria ir mais longe, criando maneiras de deixar a ferramenta fazer a maior parte do trabalho. Então criei diversas planilhas automatizadas ou semi-automatizadas, na qual as macros ou as fórmulas eram as estrelas.

ETL na Prática: extraindo, preparando e trabalhando com Dados

E uma das tarefas mais importantes do trabalho do Cientista de Dados, é ser capaz de transmitir tudo aquilo que os dados querem dizer. E às vezes os dados querem dizer coisas diferentes, para públicos diferentes. Hoje temos à nossa disposição os mais variados recursos para apresentação e exatamente aí que está o desafio. Nunca foi tão fácil gerar tabelas e gráficos, com diferentes estruturas, formatos, tamanhos, cores e fontes. Os gráficos estão deixando de ser gráficos e se tornando infográficos.