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Programa de formação DataLen
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A nossa formação abrangente em ciência de dados e análise cobre competências essenciais, da introdução à visualização avançada. Reserve o seu lugar na próxima turma.
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Visão geral do currículo
Introdução à ciência de dados
- —O que é ciência de dados?
- —Panorama do ecossistema de dados
- —Carreiras em dados: analista, cientista, engenheiro de dados, BI, ML
- —Tomada de decisão orientada por dados
- —Tipos de dados: estruturados vs não estruturados; qualitativos vs quantitativos
- —Ciclo de vida dos dados
- —Introdução a bases de dados
- —Ferramentas e tecnologias (Excel, SQL, Python, Tableau, Power BI)
- —Fundamentos de ética e privacidade de dados
Estatística e probabilidade para ciência de dados
- —Estatística descritiva vs inferencial
- —Medidas de tendência central e dispersão
- —Teoria das probabilidades e distribuições
- —Testes de hipóteses e intervalos de confiança
- —Correlação e análise de regressão
SQL e bases de dados
- —Introdução a bases de dados — tabelas e relações
- —Operações CRUD
- —Junções — INNER, LEFT, RIGHT, FULL
- —Filtragem, agregação, agrupamento
- —Restrições e desenho de esquema
- —Normalização de dados (1NF, 2NF, 3NF)
Python para dados
- —Noções de Python — variáveis, listas, dicionários
- —Pandas e NumPy para análise
- —Análise exploratória (EDA)
- —Transformação de dados e engenharia de atributos
- —Visualização com Matplotlib e Seaborn
Análise e visualização de dados
- —Visualização — histogramas, boxplots, dispersão
- —Ferramentas: Tableau, Power BI, Looker
- —Narrativa com dados
- —Projectos práticos: análise de vendas, segmentação de clientes