Data Science
Aprenda as técnicas e metodologias que estão revolucionando os negócios
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Marketing e CRM
Mercado Financeiro
Riscos e compliance
Tecnologia
Após o término do curso, você terá a oportunidade de aplicar para qualquer vaga de Cientista de Dados do mercado, em qualquer tipo de indústria. O salário médio de um Cientista de Dados Pleno é de cerca de R$ 8.500 podendo chegar a R$ 15.000 após alguns anos de experiência.
Aqui na Preditiva você vai aprender a trabalhar com o SQL, Python, AWS e várias outras ferramentas importantes de Dados. Mas as ferramentas de mercado mudam a todo tempo. O mais importante é dominar as técnicas de Ciência de Dados, que são muito valorizadas no mercado.
Ciência de Dados é uma das carreiras mais requisitas pelas empresas no Brasil e no Exterior. E devido à baixa oferta de profissionais, essa demanda não tem hora para acabar. Grande oportunidade para todos os profissionais que apostarem na área.
Após o término do curso, você terá a oportunidade de aplicar para qualquer vaga de Cientista de Dados do mercado, em qualquer tipo de indústria. O salário médio de um Cientista de Dados Pleno é de cerca de R$ 8.500 podendo chegar a R$ 15.000 após alguns anos de experiência.
Aqui na Preditiva você vai aprender a trabalhar com o SQL, Python, AWS e várias outras ferramentas importantes de Dados. Mas as ferramentas de mercado mudam a todo tempo. O mais importante é dominar as técnicas de Ciência de Dados, que são muito valorizadas no mercado.
Ciência de Dados é uma das carreiras mais requisitas pelas empresas no Brasil e no Exterior. E devido à baixa oferta de profissionais, essa demanda não tem hora para acabar. Grande oportunidade para todos os profissionais que apostarem na área.
Entender as técnicas Estatísticas fundamentais
Um Cientista de Dados deve conhecer o ferramental matemático e estatístico de todos os modelos.
Utilizar Python com desenvoltura
Utilizar os principais pacotes de Ciência de Dados da linguagem de programação Python.
Ex: Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Tensorflow.
Desenvolver modelos clássicos e de Machine Learning
Resolver problemas de clusterização, regressão e classificação utilizando as principais técnicas disponíveis no mercado.
Avaliar a qualidade dos modelos
Realizar o devido diagnóstico dos modelos, avaliando assim a sua qualidade e capacidade preditiva.
Aplicar Metodologia Ágil em Data Science
Entender a importância de cada etapa no desenvolvimento de modelos e garantir que seu resultado agregue valor para o negócio
Trabalhar com NLP e Visão Computacional
Criação de modelos usando dados não estruturados de NLP (Textos) e Visão Computacional (Imagens e Vídeos).
Entender as técnicas Estatísticas fundamentais
Um Cientista de Dados deve conhecer o ferramental matemático e estatístico de todos os modelos.
Utilizar Python com desenvoltura
Utilizar os principais pacotes de Ciência de Dados da linguagem de programação Python. Ex: Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, Tensorflow.
Desenvolver modelos clássicos e de Machine Learning
Resolver problemas de clusterização, regressão e classificação utilizando as principais técnicas disponíveis no mercado.
Avaliar a qualidade dos modelos
Realizar o devido diagnóstico dos modelos, avaliando assim a sua qualidade e capacidade preditiva.
Aplicar Metodologia Ágil em Data Science
Entender a importância de cada etapa no desenvolvimento de modelos e garantir que seu resultado agregue valor para o negócio
Trabalhar com NLP e Visão Computacional
Criação de modelos usando dados não estruturados de NLP (Textos) e Visão Computacional (Imagens e Vídeos).
Nivelamento Matemático para Data Science
Nivelamento Estatístico para Data Science
Nivelamento de Programação para Data Science
Introdução à Data Science
Aprendizado Supervisionado e Semi Supervisionado
Diagnóstico de Modelos Supervisionados
Aprendizado Não Supervisionado
Introdução a análise de dados não estruturados
Framework de Desenvolvimento de Modelos
Projeto final (Capstone)
Aulas Ao Vivo via Streaming. Após cada aula, o conteúdo fica gravado e disponível no Portal do Aluno para você ver e rever quantas vezes quiser.
Conteúdo que valoriza o seu tempo
140h Aulas Ao Vivo
100h Aulas e Conteúdo Online
Totalizando 240 horas
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Separamos alguns motivos pelos quais você terá grande proveito do nosso curso e como você conseguirá aplicá-lo na sua rotina corporativa.
Olá @,
Pesquisando por conteúdos e cursos que pudessem melhorar meu lado analítico, encontrei a Preditiva Analytics. Este curso irá melhorar o meu trabalho e a minha produtividade.
Espero seu apoio e da empresa para investirem neste meu aprendizado porque...
Veja a nossa FAQ sobre o Curso Data Science
Analytics é o conjunto de conhecimentos envolvidos na identificação de padrões e obtenção de conclusões a partir de um conjunto de dados para a tomada de decisão fundamentada no método científico.
Ciência de Dados é um termo que tem sido usado de forma ampla para designar atividades que envolvem a obtenção de conhecimento e a aplicação desses na tomada de decisão de forma automática.
Dessa forma, Analytics é utilizada em Ciência de Dados, porém também existe fora dela. Enquanto que Ciência de Dados envolve uma gama mais ampla de conhecimentos, muito deles necessários ao trabalho com grande volume, variedade de dados e a velocidade necessária para uso das informações na tomada de decisões de forma automática.