Mude sua carreira
para Analista de dados

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 análise e visualizações 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.

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 47 horas de aula, mas o tempo de conclusão vai depender de você. As aulas estão disponíveis por tempo ilimitado na plataforma para acessar quando e onde quiser, avançando no seu ritmo, sem atrapalhar o trabalho ou a vida pessoal. Se você precisar, poderá assistir as aulas novamente, revisar conteúdos daqui algum tempo, além de tirar dúvidas com o tutor antes de prosseguir. A EBAC verificará as tarefas e fornecerá feedbacks por 2 anos (24 meses) a partir da data de matrícula do curso, mas os conteúdos continuarão disponíveis para você relembrar quando quiser.

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.