Prepare-se para colocar seus estudos em prática com o Desafio de Ciência de Dados gratuito da Alura! Em apenas 7 dias, você enfrentará 7 desafios que o ajudarão a desenvolver um portfólio robusto e a aprimorar seu GitHub.
Durante essa jornada, você irá explorar todo o ciclo de análise de dados, que inclui coleta, limpeza, tratamento, exploração e análise.
Ao longo do desafio, você terá a oportunidade de trabalhar com uma base de dados do governo, utilizando ferramentas essenciais como SQL, Python, Pandas e Plotly, que são amplamente empregadas por profissionais da área.
Ao final dos 7 dias, você terá uma compreensão ampla dos diversos processos que envolvem a análise de dados e como cada uma das etapas se interconecta nesse universo fascinante.
7 Days of Code de Ciência de Dados
Prepare-se para colocar seus estudos em prática com o Desafio de Ciência de Dados gratuito da Alura! Em apenas 7 dias, você enfrentará 7 desafios que o ajudarão a desenvolver um portfólio robusto e a aprimorar seu GitHub.
Ciclo Completo de Análise de Dados
Ao longo do desafio, você terá a oportunidade de trabalhar com uma base de dados do governo, utilizando ferramentas essenciais como SQL, Python, Pandas e Plotly, amplamente empregadas por profissionais da área.
Inscrições e Acompanhamento
Ao final dos 7 dias, você terá uma compreensão ampla dos diversos processos que envolvem a análise de dados e como cada uma das etapas se interconecta nesse universo fascinante.
Você pode se inscrever no dia que preferir e em quantas tecnologias quiser. A partir do momento da sua inscrição, você receberá um e-mail por dia durante 7 dias com dicas do que praticar.
Cronograma do Desafio
- Dia 1: O tratamento de dados é uma etapa importantíssima para garantirmos a acurácia e assertividade de nossas análises e modelos. Então no primeiro dia você irá encontrar inconsistências dentro dos dados coletados.
- Dia 2: Com os dados tratados podemos fazer uma primeira análise na base e tentar entender como os dados estão relacionados. Essa etapa se chama análise exploratória e é um meio de conhecer os dados e montarmos uma narrativa ao redor deles.
- Dia 3: Com a quantidade imensa de dados que temos a nossa disposição, será que conseguimos prever o comportamento de um usuário, ou quanto será que vai gastar para o orçamento do ano que vem? Nesse dia vão ser trabalhados com modelos de predição para tentar adivinhar o futuro.
- Dia 4: Não é só tentar prever o futuro que um analista de dados faz. Em muitos casos pode´-se tentar adivinhar qual produto uma pessoa irá comprar ou qual filme gostaria de assistir. Montagem de um modelo de recomendação de filmes.
- Dia 5: Até aqui trabalhamos bastante dentro do nosso mundo de cientistas de dados, mas como é que um site, aplicação ou aplicativo consegue mandar dados para nosso modelo e receber uma resposta? Será aberto um modelo para o mundo através de uma API.
- Dia 6: Você já deve ter ouvido falar em testes A/B ou testes de hipótese e quando trabalhamos em uma empresa essa é uma tarefa bem comum. E é importante que você conheça as técnicas para fazer um bom teste com sua base de dados.
- Dia 7: No final de uma semana intensa como essa vamos pegar tudo que fizemos para documentar e assim criar um portfólio e mostrar para todo mundo o que conseguiu fazer em apenas uma semana.
Seu Mentor Durante o Desafio
Quem vai te desafiar? Paulo Vasconcellos, Staff Data Scientist na Hotmart, Mestrando na PUC Minas e Cofundador do Data Hackers.
Com mais de 10 anos de experiência em Tecnologia, ele atua desde 2016 em projetos de Data Science e Machine Learning, liderando equipes e desenvolvendo soluções de alto impacto, como Detecção de Fraudes, NLP, Sistemas de Recomendação e Forecasting.
Ciência De Dados
A Ciência de Dados é um campo interdisciplinar que combina estatísticas, análise de dados e aprendizado de máquina para extrair insights e conhecer padrões a partir de grandes volumes de informações.
Etapas do Processo de Ciência de Dados
O processo de Ciência de Dados envolve várias etapas fundamentais que garantem a eficácia na análise de dados. As principais etapas incluem:
- Coleta de Dados: A primeira fase consiste em reunir dados de diversas fontes, que podem incluir bancos de dados, APIs, arquivos CSV, entre outros.
- Limpeza e Preparação: Após a coleta, os dados geralmente precisam ser limpos e preparados. Isso envolve a remoção de duplicatas, tratamento de valores ausentes e formatação adequada dos dados.
- Análise Exploratória: Nessa etapa, os cientistas de dados exploram os dados para identificar padrões, tendências e anomalias, utilizando técnicas de visualização e estatísticas descritivas.
- Modelagem: Com os dados preparados, são escolhidos e aplicados modelos de machine learning para realizar previsões ou classificações, com o objetivo de resolver um problema específico.
- Implementação e Monitoramento: Por fim, os modelos são implementados em ambientes de produção, onde seu desempenho é monitorado e ajustado conforme necessário.
Ferramentas e Tecnologias
A Ciência de Dados utiliza uma variedade de ferramentas e tecnologias para facilitar cada etapa do processo. Algumas das mais populares incluem:
- Python e R: Linguagens de programação amplamente utilizadas para análise de dados e modelagem estatística.
- SQL: Linguagem de consulta que permite interagir com bancos de dados e realizar extrações de dados.
- Pandas e NumPy: Bibliotecas Python que oferecem estruturas de dados e funções para manipulação e análise de dados.
- Scikit-learn: Biblioteca para aprendizado de máquina em Python, que fornece algoritmos e ferramentas para modelagem.
- Tableau e Power BI: Ferramentas de visualização de dados que ajudam a criar relatórios e dashboards interativos.
O Futuro da Ciência de Dados
O futuro da Ciência de Dados é promissor, com a ascensão da inteligência artificial e do aprendizado de máquina.
As empresas estão cada vez mais dependentes de dados para impulsionar inovações, otimizar processos e compreender melhor o comportamento dos consumidores.
Alura
A Alura é uma plataforma de educação online que se destaca no Brasil, oferecendo cursos de tecnologia e inovação em diversas áreas, como programação, design, marketing digital, dados e muito mais.
Possuindo um catálogo extenso de aulas práticas e teóricas, a Alura tem como objetivo capacitar os alunos a desenvolverem habilidades essenciais para o mercado de trabalho atual.
Metodologia de Ensino
A Alura utiliza uma metodologia de ensino que combina teoria e prática, permitindo que os alunos coloquem em prática o que aprenderam em desafios e projetos reais.
Os cursos são estruturados em módulos que facilitam a assimilação do conteúdo, e os alunos têm acesso a materiais complementares, como vídeos, exercícios e fóruns de discussão.
Oportunidades e Comunidade
Ao se tornar um aluno da Alura, você não apenas adquire conhecimento técnico, mas também se conecta a uma comunidade vibrante de profissionais e entusiastas da tecnologia.
A Alura promove eventos, webinars e grupos de estudo, proporcionando oportunidades para networking e desenvolvimento profissional.
Link de inscrição ⬇️
As inscrições para o 7 Days of Code de Ciência de Dados devem ser realizadas no site da Alura.
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