Programa do Curso

Dia 1 

  • Ciência dos dados: uma visão geral
  • Parte prática: Vamos começar com Python - Características básicas da linguagem
  • O ciclo de vida da ciência dos dados - parte 1
  • Parte prática: Trabalhar com dados estruturados - a biblioteca Pandas

Dia 2 

  • O ciclo de vida da ciência dos dados - parte 2
  • Parte prática: lidar com dados reais
  • Visualização de dados
  • Parte prática: a biblioteca Matplotlib

Dia 3

  • SQL - parte 1
  • Parte prática: Criar uma base de dados MySql com tabelas, inserir dados e efetuar consultas simples
  • SQL - parte 2
  • Parte prática: Integrando MySql e Python

Dia 4

  • Aprendizagem supervisionada - parte 1
  • Parte prática: regressão
  • Aprendizagem supervisionada - parte 2
  • Parte prática: classificação

Dia 5

  • Aprendizagem supervisionada - parte 3
  • Parte prática: construir um filtro anti-spam
  • Aprendizagem não supervisionada
  • Parte prática: Agrupamento de imagens com k-means

Requisitos

  • Compreensão de matemática e estatística.
  • Alguma experiência em programação, de preferência em Python.

Público

  • Profissionais interessados em fazer uma mudança de carreira 
  • Pessoas curiosas sobre Data Science e Data Analytics
  35 horas
 

Número de participantes


Inicia

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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