Neste curso você aprenderá o necessário de Python, a linguagem mais usada dentro do mundo de Data Science e Analytics, para realizar análises de dados de grandes volumes de informação.
Aprenda a manipular dados com facilidade e criar visualizações que permitam extrair os melhores insights dos seus dados.
Aprenda ainda a automatizar trabalhos envolvendo planihas Excel para ganhar mais eficiência em suas análises e tarefas rotineiras.
Trabalhe com várias fontes de dados, e processe milhões de registros com facilidade.
Aprendendo Python para Analytics e Data Science você fará parte do seleto grupo de profissionais mais procurados do mercado, os cientistas de dados Python. Este perfil vem sendo altamente procurado e atualmente as empresas possuem mais vagas do que profissionais especializados para preenchê-las.
Se pensa em mudar de carreira, comece com um curso que ensina diretamente aquilo que o mercado procura. Aprenda com quem já possui anos de experiência no mercado de Data Science e Analytics
Impressione no trabalho com análises avançadas e hacks para produtividade.
Cientista de dados foi classificado como o trabalho número 1 no Glassdoor e o salário médio de um cientista de dados é mais de $ 120,000 nos Estados Unidos! Data Science é uma carreira gratificante que permite resolver alguns dos problemas mais interessantes do mundo! Além disso, muitas empresas no Brasil já estão começando a expandir suas áreas de data analytics.
Este curso foi concebido para principiantes com alguma experiência de programação ou desenvolvedores experientes que procuram dar um salto em direção à ciência dos dados!
Vá do zero ao avançado passando pelos seguintes assuntos:
Análise Exploratória de Dados:
Modelagem Estatística:
Data Cleaning e Data Preparation
Detecção de Outliers
Tratamento de Variáveis Categóricas
Conceitos de Modelagem
Regressão Linear
Regressão Logística
K means Clustering
Projeto final de modelagem estatística
Machine Learning:
SVM - Support Vector Machines
Naive Bayes
Árvore de Decisão
Bagging e Boosting
Random Forest
Gradient Boosting, XGBoost e LGBM
Feature Selection
Cross Validation
Salvando modelos com Pickle
