Data Science
- Curso Data Science: analise e visualização de dados
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Curso Python para Data Science: primeiros passos
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Curso Python para Data Science: trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções
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Curso Python: análise de dados com SQL
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Curso Pandas: conhecendo a biblioteca
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Curso Pandas: transformação e manipulação de dados
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Curso Pandas: selecionando e agrupando dados
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Curso Pandas I/O: trabalhando com diferentes formatos de arquivos
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Curso Pandas: limpeza e tratamento de dados
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Curso Data Science: análise de series temporais
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Curso Data Analysis: Google Sheets
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Curso Data Analysis: previsões com Google Sheets
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Curso Data Analysis: estatística com Google Sheets
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Curso Data Science: análises para saúde e medicina
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Curso Data Science: visualização de dados para saúde e medicina
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Curso Geopandas: trabalhando com dados geoespaciais
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Curso Reconhecimento de imagens: Twitter e Computer Vision API
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Curso Clustering: extraindo padrões de dados
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Curso MLOps: Machine Learning e APIs
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Curso MLOps: deploy de modelos
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Curso Árvores de Decisão: aprofundando em modelos de Machine Learning
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Curso Data Mesh: uma abordagem distribuída para dados
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Curso Data Mesh: dados como produtos
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Curso Data Mesh: gerenciando controle e dependências
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Curso Data Mesh: infraestrutura e planos
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Curso Oracle ADS: análise de dados na nuvem
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Curso NumPy: análise numérica eficiente com Python
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Curso Data Visualization: criando gráficos com bibliotecas Python
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Curso Data Visualization: gráficos de comparação e distribuição
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Curso Data Visualization: gráficos de composição e relacionamento
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Curso Pesquisa operacional: entendendo as bases dos métodos de otimização
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Curso IA aumentada: prevendo atrasos de voos
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Curso Otimização: encontrando soluções inteiras em programação linear
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Curso R para Data Science: conhecendo a linguagem
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Curso R: utilizando e manipulando estruturas para análises de dados
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Curso R: utilizando o Tidyverse para diferentes formatos de dados
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Curso R para Data Science: aplicando Data Visualization com ggplot2
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Curso Otimização: aplicando a programação por restrições
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Curso Data Science: testando hipóteses
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Curso Data Science: testando relações com Regressão Linear
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Curso Data Science: explorando e analisando dados
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Curso Data Science: analisando e prevendo séries temporais
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Curso Data Science para Marketing: analisando e explorando dados
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Curso R: utilizando o Tidyverse e transformando dados com dplyr
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Curso R: aplicando a análise descritiva com R
Por onde começar com Data Science
Data Science, o que é? Trata-se do estudo que tem como objetivo extrair insights de dados brutos para auxiliar na tomada de decisões de gestores de uma organização. Para isso, a Data Science incorpora conhecimentos das áreas de estatística, matemática, data mining e análises preditivas.
Após compreender o que é Data Science, é importante pensar em qual a sua relevância, atualmente. Investir em Data Science significa diminuir os riscos financeiros, pois os insights podem detectar anomalias nos processos da empresa e evitar desperdícios futuramente.
Existem diversas formas de começar a estudar a área de dados. Por isso, dividimos a nossa formação em subcategorias: SQL e Banco de Dados, Data Science, Estatística, Machine Learning e Business Intelligence. Para facilitar, sugerimos estas diferentes trilhas de estudos. Assim, você pode estudar Data Science do zero ou partir direto para a subcategoria do seu interesse.
Profissões em Ciência de Dados
1. Engenheiro(a) de dados
Responsável por criar a infraestrutura de dados (como Data Lake) que serão utilizados por outros profissionais, como analistas e cientistas de dados.
2. Cientista de dados
Será responsável por conectar os pontos e extrair valor, respondendo perguntas essenciais para o negócio, com base em estudos e análises. Ela consegue olhar para os dados e tirar deles as respostas e modelos de predição.
3. Engenheiro(a) Machine Learning
Responsável por transformar em produto os insights e modelos fornecidos pela pessoa cientista de dados. Pode ser na forma de uma API, microsserviço, sistema, entre outros produtos.
4. Analista de dados
Responsável por trazer insights e resolver problemas, a partir da análise de bases de dados. Unindo estatística, visualização, consultas a banco de dados, irá otimizar os processos da empresa.
Como trabalhar com dados?
Pegando como exemplo o conjunto de dados (o dataset) de um restaurante, podemos desenvolver uma análise exploratória inicial para verificar em quais dias/horários há mais ou menos movimento. Isso abre portas para novas perguntas, como: será que vale a pena dar desconto nos dias em que temos menos movimento?
Essa curiosidade é parte fundamental de quem trabalha com dados! É fundamental estudar técnicas de estatística e encontrar as ferramentas certas para o trabalho.
O fluxo de dadosé dividido em 4 partes:
1. Coleta de dados: Aqui vamos organizar sistemas para buscar os dados relevantes para a próxima fase. Podemos usar algumas técnicas como scraping, ou pegar um dataset pronto.
2. Preparação dos dados: Tendo os dados do sistema, podemos criar um Dataframe do Pandas e começar a manipular esses dados para extrair informações. Nesse momento estamos preparando os dados para a fase de análise, e é nesse ponto em que muitas funções do numpy podem ser utilizadas para facilitar.
3. Análise: Agora estamos aptos a fazer uma análise exploratória dos dados e realmente buscar relações que possam nos interessar, a partir das quais levantaremos hipóteses para o negócio.
4. Entrega: Por fim, precisamos entregar algo para a área de negócio ou mesmo salvar as manipulações de dados para conseguirmos retomar o trabalho depois. Para a área de negócios, podemos entregar relatórios ou dashboards que contenham um resumo das informações coletadas e as conclusões. Para isso, dispomos de ferramentas de visualização como o Seaborn.
Para cada tipo de dado e de problema dispomos de diferentes técnicas e maneiras de trabalhar. Séries temporais, por exemplo, possuem características muito diferentes de dados de geolocalização. Justamente por isso, é fundamental saber como trabalhar com cada tipo de dados!
Líderes da Escola Data Science
Guilherme Silveira
Chief Education Officer na AluraDavid Neves
Tech lead da Escola de Dados na AluraRodrigo Dias
Cientista de Dados, Estatístico e DesenvolvedorNadia Oliveira
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