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Transforme dados em insights valiosos e construa sistemas inteligentes. Aprenda ciência de dados e machine learning com as bibliotecas mais avançadas do Python.
Jornada Completa em Data Science
Este curso avançado transforma desenvolvedores Python em cientistas de dados capazes de extrair conhecimento valioso de grandes volumes de informação. Você dominará técnicas estatísticas, algoritmos de machine learning e redes neurais para criar sistemas inteligentes que aprendem e melhoram continuamente.
Trabalhe com as principais bibliotecas do ecossistema Python para dados: NumPy para computação numérica, Pandas para manipulação de dados, Matplotlib e Seaborn para visualização, scikit-learn para machine learning clássico, e TensorFlow para deep learning. Aprenda desde limpeza e preparação de dados até implantação de modelos em produção.
Análise de Dados
Domine Pandas e NumPy para manipular, transformar e analisar dados de diversas fontes, extraindo insights valiosos.
Machine Learning
Implemente algoritmos de classificação, regressão, clustering e mais usando scikit-learn para resolver problemas reais.
Deep Learning
Construa redes neurais com TensorFlow e Keras para visão computacional, processamento de linguagem natural e mais.
Visualização de Dados
Crie visualizações impactantes com Matplotlib, Seaborn e Plotly para comunicar descobertas de forma clara.
Projetos e Aplicações Práticas
Nossos alunos desenvolvem projetos que geram valor real para empresas e organizações. Desde modelos preditivos até sistemas de recomendação, as habilidades adquiridas no curso são aplicadas imediatamente em contextos profissionais e projetos pessoais.
modelos de ML implantados em produção
sistemas de visão computacional criados
dos alunos aplicam em projetos profissionais
Casos de Uso Desenvolvidos
Sistemas de Recomendação
Algoritmos de filtragem colaborativa para e-commerce e plataformas de conteúdo
Detecção de Fraudes
Modelos de anomalia para identificar transações suspeitas em tempo real
Análise de Sentimento
Processamento de linguagem natural para analisar opiniões e feedback de clientes
Previsão de Demanda
Modelos de séries temporais para prever vendas e otimizar estoques
Ecossistema Python para Data Science
Domine as ferramentas profissionais usadas por cientistas de dados nas principais empresas de tecnologia. Aprenda a integrar bibliotecas especializadas para criar pipelines completos de análise e modelagem.
Pandas & NumPy
Manipule e transforme dados de forma eficiente com as bibliotecas fundamentais para análise de dados em Python.
- DataFrames e Series
- Operações matriciais e vetorizadas
- Agregações e transformações
Scikit-learn
Implemente algoritmos de machine learning com a biblioteca mais completa para aprendizado de máquina clássico.
- Algoritmos supervisionados e não-supervisionados
- Feature engineering e seleção
- Validação cruzada e tuning
TensorFlow & Keras
Construa e treine redes neurais profundas para resolver problemas complexos de visão e linguagem.
- Redes neurais convolucionais (CNN)
- Redes recorrentes (RNN/LSTM)
- Transfer learning
Matplotlib & Seaborn
Crie visualizações profissionais para comunicar insights e descobertas de forma clara e impactante.
- Gráficos estatísticos avançados
- Dashboards interativos
- Customização e storytelling
Metodologia e Boas Práticas
Desenvolva modelos confiáveis seguindo metodologia científica rigorosa. Aprenda a evitar armadilhas comuns, validar resultados adequadamente e tomar decisões baseadas em evidências estatísticas sólidas.
Preparação e Limpeza de Dados
Aprenda técnicas essenciais para lidar com dados incompletos, outliers e inconsistências. Domine feature engineering para criar variáveis que realmente agregam valor aos modelos preditivos.
Validação e Avaliação de Modelos
Implemente estratégias robustas de validação cruzada, compreenda métricas de avaliação apropriadas para cada problema e evite overfitting através de técnicas de regularização e validação adequada.
Análise Exploratória de Dados
Desenvolva habilidades de investigação para entender padrões, correlações e distribuições nos dados. Use estatística descritiva e visualização para gerar hipóteses antes da modelagem.
Deploy e Produção
Aprenda a colocar modelos em produção usando MLOps, criar APIs para servir predições, monitorar performance em tempo real e retreinar modelos quando necessário.
Para Quem É Este Curso Avançado
Este curso avançado é desenvolvido para desenvolvedores Python com sólida base em programação que desejam migrar para ciência de dados, profissionais de áreas quantitativas buscando especialização em ML, e analistas que querem aprofundar seus conhecimentos técnicos.
Desenvolvedores Python Experientes
Programadores com domínio de Python que desejam especializar-se na área de dados e inteligência artificial, expandindo suas capacidades profissionais.
Analistas de Dados
Profissionais que trabalham com análise de dados e desejam adicionar machine learning ao seu arsenal, criando soluções preditivas e prescritivas.
Profissionais de Áreas Quantitativas
Matemáticos, estatísticos, físicos e engenheiros que desejam aplicar conhecimento quantitativo em projetos de ciência de dados.
Pesquisadores e Acadêmicos
Estudantes de pós-graduação e pesquisadores que necessitam de técnicas de machine learning para análise de dados em suas pesquisas.
Pré-requisitos Essenciais
Conhecimento sólido de programação Python incluindo estruturas de dados, funções, OOP e bibliotecas padrão. Familiaridade com conceitos matemáticos como álgebra linear, cálculo e estatística básica é importante. Experiência com Jupyter Notebooks e manipulação básica de dados será vantajosa.
Medição de Competências em Data Science
Seu desenvolvimento é monitorado através de projetos de análise e modelagem progressivamente mais desafiadores. Cada avaliação replica cenários reais de ciência de dados, desde exploração inicial até deploy de modelos.
Competições de Data Science
Participe de desafios internos inspirados em competições reais do Kaggle. Desenvolva soluções para problemas complexos e compare seu desempenho com outros estudantes.
Projetos de Análise Completa
Realize análises end-to-end em datasets reais, desde coleta e limpeza até visualização e apresentação de insights. Aprenda a comunicar descobertas técnicas para audiências não-técnicas.
Desenvolvimento de Modelos ML
Construa modelos de machine learning do zero, otimize hiperparâmetros, valide resultados e documente todo o processo experimental de forma reproduzível.
Projeto Capstone Final
Desenvolva um projeto completo de sua escolha: desde definição do problema de negócio, coleta de dados, modelagem, até deploy e apresentação executiva dos resultados.
Portfolio de Data Science
Complete o curso com um portfólio robusto contendo análises publicadas, modelos deployados, notebooks documentados no GitHub e certificado que valida suas competências em ciência de dados e machine learning com Python.
model.fit(sua_carreira)
Inicie sua jornada em ciência de dados e machine learning com Python
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Aprenda os fundamentos da programação Python com foco em aplicações práticas e projetos reais.
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