As empresas estão cada vez mais empenhadas em implementar suas tomadas de decisões baseadas em dados. Apesar de ser uma área emergente nos dias atuais, existe falta de profissionais capacitados para a atividade de análise de dados, agregando conceitos de computação, estatística e visualização de informações. O curso de Introdução a Análise de Dados é voltado para o aluno que deseja se capacitar a respeito do pensamento computacional para resolução de problemas complexos.



Início das aulas

A definir
Carga horária

30 Horas

Modalidade

Curso Online

Período

15 Semanas

Segunda-feira

20h às 22h

Certificado

USP

(UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO)

Ildeberto Aparecido Rodello

Introdução a lógica de programação para análise de dados

I. OBJETIVO


Apresentar os conceitos básicos de pensamento computação e lógica de programação. Apresentar as principais estruturas para a resolução de problemas por meios computacionais, usando a linguagem de programação Python.

II. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Fundamentos de pensamento computacional
Conceitos básicos de algoritmos
Introdução a estrutura de dados (tipos de dados, variáveis e constantes)
Estruturas de controle para lógica de programação (desvios e repetições)
Linguagem de programação Python e suas bibliotecas

Métodos de estatística para análise de dados

I. OBJETIVO

Apresentar os conceitos de estatística para análise multivariada de dados e introdução ao aprendizado de máquina (Machine Learning). Desenvolver o workflow de análise de dados com as principais técnicas de estatística multivariada. Análise utilizando Python e R na seleção de variáveis, obtenção de medidas estatísticas e construção de gráficos e modelos estatísticos.

II. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Análise de dados em R e em Python
- Obtenção de dados para análise estatística
- Análise multivariada de dados
Introdução ao aprendizado de máquina:
- Biblioteca Caret no R e Scikit-learn no Python
- Análise de agrupamentos: agrupamento hierárquico; k-means
- Modelos de classificação: Regressão Logística; Random Forest
- Modelos de regressão: Regressão linear múltipla; Random Forest

Princípios de visualização de informação e construção de dashboards

I. OBJETIVO
Apresentar os conceitos de visualização da informação e de percepção visual. Apresentar conceitos e técnicas necessárias para o desenvolvimento de  interfaces visuais interativas em projetos de ciência de dados.

II. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
Fundamentos da Visualização de Informação
Estratégias de Mapeamento Visual
Visualizando Informação com Tableau Public
Dashboard Design

Profissionais graduados ou estudantes que busquem obter uma visão introdutória sobre técnicas e modelos para Ciência de Dados, esperando como resultado adquirir conhecimentos básicos sobre pensamento computacional, algoritmos, estatística descritiva, análise de dados, visualização de informações e linguagem de programação Python e R.

- Capacitar o aluno a respeito do pensamento computacional para resolução de problemas complexos;
- Apresentar os conceitos básicos de algoritmos e lógica de programação utilizando as linguagens de programação Python e scripts em R.
- Apresentar os principais conceitos de estatística descritiva a sua implicação na tomada de decisão;
- Demonstrar como as técnicas de estatísticas podem ser utilizadas em cenários de tomada de decisão, tendo como ferramenta as linguagens de programação Python e R;
- Apresentar e discutir acerca de técnicas de visualização de dados para construção de dashboards.

15 semanas
30 Horas
Aulas semanais: Segunda- Feira
20h às 22h

6 parcelas de R$ 300,00 pelo cartão de crédito
Lotes promocionais com desconto
Ex-alunos da FUNDACE-USP têm 20% de desconto 
Para 2 ou mais participantes da mesma empresa, descontos especiais.

Ildeberto Aparecido Rodello
Evandro Marcos Saidel Ribeiro
Andrea Maria Machado Ribeiro


Interessados em Bolsas de Estudo devem preencher todos os requisitos do edital processo seletivo de concessão de bolsas.


Edital do processo seletivo para concessão de bolsas, para acessar o edital  CLIQUE AQUI.