Esses salários mensais médios no Brasil foram retirados do Glassdoor. Mas você consegue fazer melhor.
Para se tornar um cientista de dados, você precisará de cerca de 20 horas por semana
Meio período Totalmente online
E você vai fazer isso com...
Um curso que atende às necessidades do mercado
Desenvolvemos a grade junto com as mudanças na indústria e atualizamos constantemente os materiais. Por isso, nosso curso está sempre de acordo com as necessidades do mercado.
Uma parte introdutória gratuita do curso que lhe possibilitará conhecer a plataforma de aprendizado da Practicum e já escrever o seu primeiro código em Python.
Saiba o que é ciência de dados, aprenda os principais conceitos e a sintaxe básica do Python e faça sua primeira pesquisa como cientista.
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Você testará uma hipótese de um produto analisando o comportamento dos clientes de um serviço de streaming e entregará um relatório final.
+2 tecnologias para o seu conjunto de habilidades Pandas Jupyter Notebook
Aprenda a lidar com dados ausentes, duplicados ou de baixa qualidade. Reconhecer tipos de dados e categorização. Treine sua capacidade de pensar sistemicamente.
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Um banco deseja melhorar a precisão de seu sistema de pontuação de crédito. Você descobrirá se o estado civil do cliente e o número de filhos afetarão a inadimplência do empréstimo.
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NLTK
Executa uma varredura inicial para detectar padrões nos dados. Crie um gráfico simples e gere sua primeira hipótese.
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Uma empresa de veículos motorizados deseja melhorar a experiência do usuário adicionando parâmetros de pesquisa de anúncios em seu site. Você estudará os dados coletados nos últimos anos e determinará quais fatores influenciam no preço de um carro.
Conheça a teoria da probabilidade, as distribuições mais comuns e os métodos estatísticos em Python. Amostragem do estudo e significância estatística. Aprenda a identificar e tratar anomalias.
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O departamento comercial de uma operadora de telecomunicações deseja ajustar seu orçamento de publicidade. Você fará uma análise inicial dos planos pré-pagos existentes e determinará quais deles trazem mais lucro.
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Python
Identifique padrões que vão te ajudar a determinar se um videogame será um sucesso comercial, com base em análises de especialistas e usuários, gênero, plataforma (como Xbox ou PlayStation) e dados de vendas de jogos.
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Aprenda como os bancos de dados são estruturados e como extrair dados de bancos de dados usando consultas SQL. Conheça o fluxo de trabalho padrão na análise de dados.
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Uma nova empresa de compartilhamento de viagens deseja otimizar o tamanho de seu estacionamento de táxi. Você analisará os dados dos concorrentes e testará uma hipótese sobre o impacto do clima na frequência das viagens.
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SQL
Domine os fundamentos do machine learning. Aprenda como funciona a biblioteca scikitlearn e como aplicá-la em seu primeiro projeto de machine learning.
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Uma operadora de telecomunicações deseja desenvolver um modelo que possa analisar o comportamento do consumidor e recomendar seus planos. Você criará um modelo de classificação que indicará o melhor plano para o usuário.
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scikit-learn"
Mergulhe nas áreas mais procuradas do machine learning. Aprenda a configurar modelos de machine learning, refinar métricas e trabalhar com dados não balanceados.
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O gerente de um banco descobriu que era mais barato manter os clientes existentes do que buscar novos. Você fará previsões sobre se o cliente deixará o banco em breve.
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Machine Learning
Aplique seus conhecimentos no mundo empresarial. Aprenda sobre métricas de negócios, testes A/B, técnicas de inicialização e rotulagem de dados.
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Uma mineradora planeja expandir seus negócios e identificar o local mais lucrativo. Você construirá um modelo para prever o volume de estoque em um novo poço de mineração e escolher a área com a maior margem de lucro.
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Teste A/B
Prepare um protótipo de machine learning para ajudar uma empresa de mineração a desenvolver uma soluções eficientes. Neste projeto, você preverá a quantidade de ouro que pode ser extraída do minério de ouro, analisando os dados históricos de extração e purificação.
Aprofunde-se em alguns dos algoritmos que você aprendeu e entenda como aplicá-los. Conheça os principais conceitos da álgebra linear: vetores, matrizes e regressão linear.
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Uma seguradora deseja encontrar clientes semelhantes a um determinado cliente, prever as chances de receber benefícios de seguro e proteger os dados pessoais dos clientes. Você deve criar um modelo de ML para realizar essas tarefas.
Analisar uma série de algoritmos usando métodos numéricos e aplicá-los a tarefas práticas. Conheça a descida de gradiente, o aprimoramento de gradiente e as redes neurais.
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O serviço de vendas de carros está desenvolvendo um aplicativo para atrair novos clientes. Você criará um modelo para determinar o preço de um determinado carro.
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CatBoost
Exploração de séries temporais. Entenda tendências, sazonalidade e criação de recursos.
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Uma empresa de táxi coletou dados históricos sobre reservas de táxi no aeroporto. Para atrair mais motoristas durante os horários de pico, eles querem prever o número de pedidos de táxi para a próxima hora. Você criará um modelo preditivo com a métrica RMSE."
Aplique machine learning a dados de texto. Descubra como converter texto em números e como usar bag-of-words, TF-IDF, assim como embeddings e BERT.
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Vários cinéfilos estão desenvolvendo sistemas para filtrar e categorizar as resenhas de filmes. Você criaria um modelo de classificação para detectar avaliações negativas com uma pontuação F1 de pelo menos 0,85.
Aprenda a lidar com tarefas simples de visão computacional usando redes neurais pré-construídas e bibliotecas Keras. Dê uma passada rápida por deep learning.
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Uma rede de supermercados quer saber se a ciência de dados pode ajudá-los a cumprir as leis reguladoras do álcool, garantindo que não vendam álcool a menores. Você criará e avaliará modelos para verificar a idade das pessoas.
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Keras
Você descobrirá o que fazer quando nenhum recurso de destino estiver disponível. Você executará tarefas de agrupamento e procurará por anomalias.
Aplique tudo o que você aprendeu em um curso intensivo de duas semanas que simula a experiência de trabalhar como cientista de dados júnior.
Aprenda a criar currículos e cartas de apresentação, construir uma presença online no LinkedIn e no Github e construir sua rede profissional. Depois disso, você se concentrará nas diferentes etapas do processo de procura de emprego, desde as estratégias de busca de emprego, passando pelas entrevistas, até a negociação de uma oferta.
Plataforma de aprendizagem interativa desenvolvida para te tornar um profissional
Tudo isso online, no seu computador, sem a necessidade de baixar nenhum programa
You will handle it like hundreds of other students in Latin America
Brasil
Ciência de Dados
Maryane Didone
Temos o suporte de toda a equipe, o conteúdo é abrangente e mão na massa, o que ajuda a desenvolver as habilidades.
Brasil
Ciência de Dados
Lívia Torres
A plataforma de ensino da Practicum é intuitiva, os projetos práticos são bem estruturados, a metodologia adotada pela escola é muito boa, e a equipe de tutores e mentores é muito prestativa e está sempre disponível para ajudar.
Brasil
Ciência de Dados
Filipe Gomes Domingues
Com certeza eu indicaria a Practicum! Sinto que a confiança que adquiri durante o bootcamp é inestimável e me proporciona uma vantagem significativa no mercado de trabalho.
México
Ciência de dados
Rafael Albuquerque de Oliveira
Gosto bastante de como o conteúdo do bootcamp é apresentado, e como a curva de aprendizado é aplicada. Conforme vão passando a teoria, já são aplicados alguns exercícios para a prática.
Brasil
Ciência de Dados
Pablo Silva
O time da Practicum nunca te deixará sozinho, seja com códigos que estão dando erro ou com a dificuldade de entender algumas partes teóricas. Não é propaganda, eles ajudam mesmo a tirar as suas dúvidas.
Brasil
Ciência de Dados
Emerson Tung
Optei pela Practicum por alguns motivos, principalmente após ler as opiniões positivas dos ex-alunos na internet. Acredito que a aprendizagem da ciência de dados abrirá novas portas para mim.
México
Ciência de dados
Andrés Garza
O curso da Practicum é totalmente completo do início ao fim e, não importa quais sejam suas dúvidas, você sabe que pode contar com a equipe e seus colegas para respondê-las.
México
Ciência de dados
Lorenza Diaz
Eu escolhi a Practicum porque é um bootcamp com prática real. Não tenho muito tempo livre e foi importante para mim ter prazos de entrega dos projetos como na vida real. Eu não tinha outra escolha a não ser terminar tudo que já comecei.
México
Ciência de Dados
Adrián Villalobos
Eu escolhi a Practicum porque neste bootcamp você está sempre acompanhado. Depois de cada módulo do curso você olha para trás e entende o quanto aprendeu e que não foi tão fácil assim. Também achei o preço do curso bastante acessível.
México
Ciência de dados
Alexandra Alcântara salvou
Eu escolhi a Practicum porque neste bootcamp você está sempre acompanhado. Depois de cada módulo do curso você olha para trás e entende o quanto aprendeu e que não foi tão fácil assim. Também achei o preço do curso bastante acessível.
8 de junho
Início do curso:
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Como dominar uma nova profissão em 9 meses
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