CURSO ONLINE

Profissão:
Analista de Dados

11 meses

Prática e Mentoria

Centro de Carreiras

4 projetos

Atividades ao longo do curso e feedback individualizado do tutor

Consultoria especializada e assessoria em emprego

Envolvendo todas as etapas do trabalho de análise de dados

Com mais de 47 horas de aula online

Este curso vai te ajudar a se tornar um Analista de Dados profissional e impulsionar sua carreira nesta profissão em alta no mercado digital. Aprenda a utilizar do zero as principais ferramentas para trabalhar com dados e saiba como extrair insights poderosos para tomar decisões importantes de negócio.

Comece a estudar agora pagando 10% de entrada. A próxima parcela é só daqui a seis meses.

Veja o trailer do curso online

Necessidade
A análise de dados é necessária em todas as áreas profissionais.

Por que aprender análise de dados?

Benefícios
Um analista competente é responsável por extrair significados e estruturar os dados para encontrar padrões e obter insights inteligentes.

Demanda
A demanda por especialistas da área excede em muito a oferta de profissionais capacitados.

Empresas das áreas de tecnologia, finanças, economia, entre outras, estão cada vez mais procurando analistas de dados capacitados.

Quanto ganha um analista de dados?

Analista de Dados Sênior

Salários médios de acordo com www.glassdoor.com.br

R$ 10.179

/mês

Analista de Dados Pleno

R$ 7.371

/mês

Analista de Dados Jr.

R$ 3.690

/mês

Para quem este curso é indicado

Aprenda como pesquisar, analisar e dar visualidade aos dados e inicie uma carreira promissora como analista de dados.

Fortaleça seus conhecimentos em análise de dados com fundamentos de programação em Python, scripts em SQL e Big Data. Amplie suas competências profissionais e cresça em sua carreira.

Iniciantes que desejam começar a trabalhar com dados

Analistas de dados juniores

Aplique novos conhecimentos de programação e solucione seus problemas com ajuda da análise de dados. Explore ferramentas analíticas avançadas e torne-se um profissional mais valorizado no mercado.

Desenvolvedores que queiram mudar de carreiraAnalistas

Ao fim do curso, você dominará diversas ferramentas analíticas avançadas. Os projetos finais desenvolvidos irão enriquecer seu currículo, aumentando as chances de você obter mais sucesso na carreira.

Tenha um domínio global do processo de trabalho com dados: mineração, preparação, análise exploratória e visualização.

Realize consultas em SQL e trabalhe diretamente com bancos de dados, históricos e diferentes formatos de arquivos.

Aplique técnicas poderosas de análise de dados e se familiarize com as ferramentas de machine learning para obter insights e fazer previsões acertadas.

Utilize a programação em Python para obter e manejar dados de diferentes tipos de fontes, justificar conclusões e encontrar padrões numéricos.

Análise de dados de ponta a ponta

Programar em Python

Utilizar machine learning

Escrever em linguagem SQL

Crie relatórios visuais com seus dados de acordo com o público-alvo. Aprenda a construir gráficos e tabelas com MatPlotlib, Seaborn e Google Data Studio para contar sua história.

Trabalhe com Big Data em computação em nuvem.

Trabalhar com Big Data

Visualizar dados

No final do curso, você receberá o certificado da EBAC

Aprenda como trabalhar colaborativamente em equipe e realizar controle de versão com Git e Gitub.

Trabalhar em equipe

4 projetos para seu portfólio

1

Análise exploratória e storytelling com Python, Pandas e Seaborn

2

Análise exploratória e storytelling em SQL

3

Visualização interativa de dados e storytelling com Google Data Studio

O que você aprenderá

4

Criação de AWS Datalake e ingestão de dados com automação de pipeline

Professores do Curso

André Perez

André atua no desenvolvimento e manutenção de pipeline de dados, atualmente como Engenheiro de Dados na Stone. Trabalhou na Serasa Experian, onde liderou a modernização da infraestrutura computacional da concessão de crédito, e na Amdocs, onde conduziu projetos de ciência de dados em Tel-Aviv, Israel. Atualmente é aluno de mestrado no Instituto de Ciências Matemáticas e Computação (ICMC/USP) e tutor do MBA em ciência de dados da mesma instituição.

Engenheiro de dados na Stone

Mariane Barros Neiva

Formada em Ciência de Computação pela UFMS, Mariane também estudou na Universidade de Alberta, no Canadá. É Mestre em Visão Computacional e Doutoranda em Ciência de Dados pela USP. Recentemente atuou em projetos de destaque com a análise de dados sobre Doenças Raras para Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, além de um projeto para o Portal COVID-19 Brasil, plataforma de monitoramento e análise dos dados da pandemia. Foi programadora pela UpWork, tem experiência com inteligência artificial, deep learning, matlab, python, e é criadora de conteúdo digital sobre ciência e tecnologia para podcasts, Instagram e YouTube.

Data Science Researcher no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação / USP

Programa do curso

As videoaulas são separadas por módulos para facilitar o aprendizado. Você assiste quando e onde quiser, e pode rever o material pelo período de dois anos.

Aprenda a programar em Python para coletar e manejar dados. Conheça a sintaxe, crie funções e módulos, baixe pacotes, aplique uma programação orientada a objetos e execute scripts em Python.

Variáveis e tipos de dados (Data types)
Estrutura de dados,
Fluxo de controle e fluxo condicional
Arquivos e funções
Programação funcional
Programação orientada a objetos
Módulos e pacotes
Lidando com erros
Transformação, limpeza e visualização de dados em Python

Atividade
Exercícios de programação e armazenamento em conta Github.

Aprenda como coletar, processar e preparar os dados para a análise e visualização posteriores.

Mineração de dados
Preparação de dados
Visualização de dados
Análise exploratória com Seaborn e Pandas

Atividade
Exercícios práticos de Data Mining, Preparação e visualização de dados com Python, Pandas, Seaborn e armazenamento em conta Github.

Aprenda a trabalhar com Git e Github para controlar as versões do código da análise de dados. Desenvolva o trabalho colaborativamente em equipe.

Introdução ao Git e ao Github
Criando um repositório Github
Executando mudanças no seu repositório
Salvando e baixando as mudanças
Trabalhando com Git branches

Atividade
Criar e publicar trabalhos no GitHub.

Aprenda a operar com Numpy e as habilidades matemáticas necessárias para trabalhar com Análise de dados.

Trabalhando com Numpy
Objetos array do Numpy
Vetorização de problema
Fundamentos da estatística

Atividade
Utiliza a biblioteca do Numpy para executar funções matemáticas em dados e resolver problemas.

Familiarize-se com o machine learning e construa modelos de análise usando inteligência artificial.

Fundamentos do machine learning
Regressão
Classificação
Agrupamento
Dados em série temporal

Atividade
Criar modelos de Machine Learning de classificação não supervisionado com k-means e outros métodos, configurar e classificar dados.

Aprenda a operar em ambiente SQL, criar scripts a partir de seleção, filtragem, agregação e mesclagem de dados, executar comandos de descrição, articular SQL com métodos quantitativos e utilizar bancos de dados.

Base de dados e linguagem SQL
Trabalhando com tabelas
Seleção e ordenação
Filtragem e seleção condicional
Agregação
Trabalhando com diversas tabelas
Técnicas avançadas em SQL

Atividade
Análise exploratória em bancos de dados SQL com exercícios com Pandas e Seaborn.

Saiba como criar e operar dashboards de visualização de dados usando Google Data Studio.

Visualização interativa de dados
Introdução ao Google Data Studio
Medidas e dimensões
Criação e publicação de dashboards para visualização

Projeto
Exercícios em Google Data Studio e visualização interativa de dados

Aprenda a operar a plataforma de nuvem da Amazon Web Services e seus elementos relacionados à análise de dados.

Iniciando-se no Amazon Web Services
Rodando Python com funções de AWS Lambda
Gerenciamento de tarefas com AWS
Serviços de gerenciamento com AWS Cloud/Watch
Trabalhando com Sagemaker notebooks
Rodando aplicações em máquinas virtuais de AWS EC2

Atividade
Criar um AWS Datalake e realizar a automação de pipeline de ingestão de dados.

Saiba como trabalhar com Spark, combinando-o com diferentes bibliotecas e estratégias de manipulação e processamento de dados em grandes quantidades. Crie Data lakes.

Introdução ao Spark
Trabalhando com Apache Spark
Processamento de grande quantidade de dados
Processamento de dados usando Pandas, PySpark e Pyarrow
Trabalhando com Data lakes
Extract load transform (ETL)

Atividade
Crie um Data lake no AWS e utiliza Python para extrair, transformar e carregar dados nele.

Aprenda a programar em Python para coletar e manejar dados. Conheça a sintaxe, crie funções e módulos, baixe pacotes, aplique uma programação orientada a objetos e execute scripts em Python.

Variáveis e tipos de dados (Data types)
Estrutura de dados,
Fluxo de controle e fluxo condicional
Arquivos e funções
Programação funcional
Programação orientada a objetos
Módulos e pacotes
Lidando com erros
Transformação, limpeza e visualização de dados em Python

Atividade
Exercícios de programação e armazenamento em conta Github.

Aprenda como coletar, processar e preparar os dados para a análise e visualização posteriores.

Mineração de dados
Preparação de dados
Visualização de dados
Análise exploratória com Seaborn e Pandas

Atividade
Exercícios práticos de Data Mining, Preparação e visualização de dados com Python, Pandas, Seaborn e armazenamento em conta Github.

Aprenda a trabalhar com Git e Github para controlar as versões do código da análise de dados. Desenvolva o trabalho colaborativamente em equipe.

Introdução ao Git e ao Github
Criando um repositório Github
Executando mudanças no seu repositório
Salvando e baixando as mudanças
Trabalhando com Git branches

Atividade
Criar e publicar trabalhos no GitHub.

Aprenda a operar com Numpy e as habilidades matemáticas necessárias para trabalhar com Análise de dados.

Trabalhando com Numpy
Objetos array do Numpy
Vetorização de problema
Fundamentos da estatística

Atividade
Utiliza a biblioteca do Numpy para executar funções matemáticas em dados e resolver problemas.

Familiarize-se com o machine learning e construa modelos de análise usando inteligência artificial.

Fundamentos do machine learning
Regressão
Classificação
Agrupamento
Dados em série temporal

Atividade
Criar modelos de Machine Learning de classificação não supervisionado com k-means e outros métodos, configurar e classificar dados.

Aprenda a operar em ambiente SQL, criar scripts a partir de seleção, filtragem, agregação e mesclagem de dados, executar comandos de descrição, articular SQL com métodos quantitativos e utilizar bancos de dados.

Base de dados e linguagem SQL
Trabalhando com tabelas
Seleção e ordenação
Filtragem e seleção condicional
Agregação
Trabalhando com diversas tabelas
Técnicas avançadas em SQL

Atividade
Análise exploratória em bancos de dados SQL com exercícios com Pandas e Seaborn.

Saiba como criar e operar dashboards de visualização de dados usando Google Data Studio.

Visualização interativa de dados
Introdução ao Google Data Studio
Medidas e dimensões
Criação e publicação de dashboards para visualização

Projeto
Exercícios em Google Data Studio e visualização interativa de dados

Aprenda a operar a plataforma de nuvem da Amazon Web Services e seus elementos relacionados à análise de dados.

Iniciando-se no Amazon Web Services
Rodando Python com funções de AWS Lambda
Gerenciamento de tarefas com AWS
Serviços de gerenciamento com AWS Cloud/Watch
Trabalhando com Sagemaker notebooks
Rodando aplicações em máquinas virtuais de AWS EC2

Atividade
Criar um AWS Datalake e realizar a automação de pipeline de ingestão de dados.

Saiba como trabalhar com Spark, combinando-o com diferentes bibliotecas e estratégias de manipulação e processamento de dados em grandes quantidades. Crie Data lakes.

Introdução ao Spark
Trabalhando com Apache Spark
Processamento de grande quantidade de dados
Processamento de dados usando Pandas, PySpark e Pyarrow
Trabalhando com Data lakes
Extract load transform (ETL)

Atividade
Crie um Data lake no AWS e utiliza Python para extrair, transformar e carregar dados nele.

Como é a rotina do curso

Aprenda sobre o tema

Coloque o aprendizado em prática

Produza trabalhos autorais

O curso é composto por videoaulas detalhadas e de fácil entendimento

Atividades para praticar no ritmo mais apropriado para você

Correção individual dos trabalhos, com feedbacks para melhorias

Elaboração de projetos para consolidar o conhecimento adquirido. Grande oportunidade para enriquecer o seu currículo

1

2

3

4

Troque conhecimento com o tutor

Seu currículo no futuro

R$ 7.371*

Salário:

Habilidades:

Seu nome

Analista de dados

Certificado pela EBAC:

Conhecimento em Python, SQL e Tableau

*Referência site Glassdoor.com.br

Capacidade de criar soluções analíticas

Domínio de métodos quantitativos da matemática e da estatística

Orientação a objetos e atenção plena à qualidade dos códigos

Conhecimentos em Estruturas de Dados, Algoritmos e Arquitetura de Sistemas

Familiarizado com princípios ágeis

Conhecimento das ferramentas

Grátis

Os alunos da EBAC têm direito a:

1 mês de curso de inglês

— 1 mês de acesso à plataforma online da EF
— 16 níveis de inglês, totalmente grátis
— Teste de nivelamento
— Certificado reconhecido internacionalmente, ao final de cada nível

Ingresse e tenha sucesso no mercado de trabalho com o nosso Centro de Carreiras

Assistência na elaboração do seu portfólio, currículo e perfil no LinkedIn.

Preparação para processos seletivos, dinâmicas de grupo e entrevistas individuais.

Mentorias com os recrutadores e profissionais da sua área de atuação.

Cases de projetos finais preparados por empresas reais.

"Nossos alunos podem contar com o nosso Centro de Carreiras tanto na preparação para ingressar no mercado de trabalho quanto em etapas de transição profissional. Estaremos presentes ao longo de toda a jornada do aluno – desde o início do curso até a contratação"

Ekaterina Lukianova

Head do Centro de Carreiras

Início:

Restam:

...

14 vagas

Faça sua inscrição para o curso!

Investimento

Preço com desconto

R$ 4.999

R$ 2.999

12x de

R$ 249,92

sem juros no cartão

40%

de desconto

Garantimos seu dinheiro de volta por até 7 dias

Parcele no boleto. Até 24x de

R$ 138,38

Comece a estudar agora pagando 10% de entrada. A próxima parcela é só daqui a seis meses*.

*Inscreva-se e consulte condições.

Entrada: R$ 299,90. Valor total em 24x: R$ 3.621,02. O valor final pode sofrer alteração por conta da variação do IOF dependendo do meio de pagamento e data de contratação escolhidos.

A EBAC é uma instituição inovadora de ensino superior em Artes Criativas e Tecnologia que oferece cursos online, além de programas presenciais e híbridos de especialização e graduação, validados internacionalmente.

graduações internacionais validadas pela University of Hertfordshire (UK)

alunos matriculados nos cursos online da instituição

dos professores e coordenadores são profissionais atuantes no mercado

empresas colaboram no desenvolvimento dos cursos, projetos reais e programas de estágio

06

100%

+15.000

+40

Perguntas frequentes

Claro! Sem problemas. Este curso foi desenvolvido para que você mergulhe no universo da análise de dados e adquira conhecimentos que possam tanto incrementar seu currículo quanto te despertar para uma nova carreira. Não é preciso ter conhecimento prévio no assunto, apenas vontade de aprender.

Os módulos são liberados semanalmente, conforme a evolução do aluno no curso. Isso significa que você deve assistir os módulos em ordem e realizar as atividades propostas pelo professor antes de passar para o módulo seguinte.

O curso foi desenvolvido pensando na sua evolução individual. Por isso, temos uma equipe de tutores para corrigir e dar feedbacks sobre as atividades realizadas por cada aluno. Você também pode conversar com outros alunos e fazer qualquer pergunta sobre o conteúdo das aulas para o tutor no Fórum.

Este curso tem duração de mais de 47h de aula, mas o tempo de conclusão vai depender de você. As aulas estão disponíveis na plataforma para acessar quando e de onde quiser, avançando no seu ritmo, sem atrapalhar o trabalho ou a vida pessoal. Se você precisar, pode assistir novamente ou tirar dúvidas com o tutor antes de prosseguir. Além disso, as aulas ficam disponíveis por 2 anos (24 meses) a partir da data de matrícula do curso. Assim, você pode revisar e relembrar algumas coisas daqui a alguns meses.

Para este curso é recomendável que o participante tenha um computador com acesso à Internet.

Sugerimos que você complete um módulo por semana, o que dá um pouco mais de 2 horas entre assistir as aulas e realizar as atividades. Mas, não se preocupe, este prazo é apenas uma sugestão, ok? Você pode avançar no seu próprio ritmo, fazer pausas para absorver o conteúdo e assistir de novo, quantas vezes quiser, antes de prosseguir.

Dentro da plataforma, você terá um tutor que irá comentar as suas tarefas e dar dicas. Você terá a chance de aprender mais com a experiência dos nossos professores, que são líderes do mercado nas suas áreas, e aproveitar para adquirir novos conhecimentos.

Perguntas frequentes

Claro! Sem problemas. Este curso foi desenvolvido para que você mergulhe no universo da análise de dados e adquira conhecimentos que possam tanto incrementar seu currículo quanto te despertar para uma nova carreira. Não é preciso ter conhecimento prévio no assunto, apenas vontade de aprender.

Os módulos são liberados semanalmente, conforme a evolução do aluno no curso. Isso significa que você deve assistir os módulos em ordem e realizar as atividades propostas pelo professor antes de passar para o módulo seguinte.

O curso foi desenvolvido pensando na sua evolução individual. Por isso, temos uma equipe de tutores para corrigir e dar feedbacks sobre as atividades realizadas por cada aluno. Você também pode conversar com outros alunos e fazer qualquer pergunta sobre o conteúdo das aulas para o tutor no Fórum.

Este curso tem duração de mais de 47h de aula, mas o tempo de conclusão vai depender de você. As aulas estão disponíveis na plataforma para acessar quando e de onde quiser, avançando no seu ritmo, sem atrapalhar o trabalho ou a vida pessoal. Se você precisar, pode assistir novamente ou tirar dúvidas com o tutor antes de prosseguir. Além disso, as aulas ficam disponíveis por 2 anos (24 meses) a partir da data de matrícula do curso. Assim, você pode revisar e relembrar algumas coisas daqui a alguns meses.

Para este curso é recomendável que o participante tenha um computador com acesso à Internet.

Sugerimos que você complete um módulo por semana, o que dá um pouco mais de 2 horas entre assistir as aulas e realizar as atividades. Mas, não se preocupe, este prazo é apenas uma sugestão, ok? Você pode avançar no seu próprio ritmo, fazer pausas para absorver o conteúdo e assistir de novo, quantas vezes quiser, antes de prosseguir.

Dentro da plataforma, você terá um tutor que irá comentar as suas tarefas e dar dicas. Você terá a chance de aprender mais com a experiência dos nossos professores, que são líderes do mercado nas suas áreas, e aproveitar para adquirir novos conhecimentos.

Profissão:Analista de Dados

Veja o trailer do curso online

Por que aprender análise de dados?

Quanto ganha um analista de dados?

Para quem este curso é indicado

4 projetos para seu portfólio

O que você aprenderá

Professores do Curso

Programa do curso

Como é a rotina do curso

Seu currículo no futuro

Grátis

Investimento

Perguntas frequentes

Profissão:
Analista de Dados