Informações sobre o curso
Domine as habilidades fundamentais de um cientista de dados em apenas algumas semanas
Ferramentas de análise de dados
Domine as ferramentas fundamentais dos analistas de dados programáticos: Python como pilar principal, SQL para consultas e Jupyter Notebooks para visualização.
Python
SQL
Jupyter
Matplotlib
Ciência da Decisão
Utilize estatísticas para construir análises avançadas e tome decisões empresariais bem informadas: inferências estatísticas, testes de hipóteses, regressão multivariada e intervalos de confiança.
Pandas
Numpy
Statsmodels
Machine Learning e Deep Learning
Domine Machine Learning e Deep Learning workflows (preparação de dados, seleção de modelos, avaliação e afinação) e compreenda conceitos matemáticos e implementações numéricas por trás de modelos.
Scikit-Learn
Tensorflow
Google Compute
Engenharia de ML e projetos em equipe
Junte os seus modelos em código Python replicável que pode ser treinado em big data na nuvem, utilizando máquinas virtuais e bases de dados online. Monitore e treine modelos quando necessário e exponha-os ao mundo através de APIs.
Git
Docker
MLflow
FastAPI
Você pode começar de GRAÇA!
Participe de um webinar ao vivo de desenvolvimento web, análise de dados ou design UX.
O que você aprenderá na prática
Você aprenderá Data Science através de 6 módulos, em tempo integral durante 2 meses ou meio período durante 6 meses.
Trabalho preparatório: prepare-se para iniciar o bootcamp
40h
Uma vez que for aceito, você receberá cerca de 40 horas de recursos de aprendizado online, cuidadosamente selecionados pelo Le Wagon para serem intuitivos e interativos. Esse trabalho preparatório vai assegurar que você tem os fundamentos necessários em Python e matemática antes do início do bootcamp.
- Configuração do seu ambiente de aprendizado (notas, editor de texto, ...)
- Terminal, Git e comandos básicos de OS
- Fundamentos de Python
- Fundamentos de matemática (em uma maneira divertida e interativa!)
O que você fará na prática
- 40 horas de aulas online
- Recursos selecionados pelo Le Wagon para ter fundamentos sólidos
Análise de Dados
80h
Aprenda Python para ciência de dados: extraia dados de bases de dados relacionais, manipule matrizes de big data manipulate e construa visualizações. Aprenda conceitos matemáticos chave para análise de dados como estatísticas e álgebra linear.
- Obtenha dados de arquivos, scraping, ou APIs
- Manipule dados de Python, Pandas & Numpy
- Consulta / armazenamento de dados com SQL & Google Big Query
- Visualização com Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn & Plotly
O que você fará na prática
- Uma base de dados criada por meio de scraping de dados de livrarias online
- Análise avançada de desempenho de futebol em SQL
- Dashboard visual conectado a APIs do mercado de ações
Ciência da Decisão
40h
Coloque-se no lugar de um consultor de dados, e aprenda como sobreviver à fase de preparação de dados de um vasto conjunto de dados. Obtenha novas perspectivas ao interpretar resultados estatísticos baseados em modelos de regressão multinomial, teste de hipóteses, e intervalos de confiança.
- Modelos estatísticos para regressões lineares/logísticas multinomiais
- Empacotamento e programação orientada a objetos em Python
- Apresentações em notebook com gráficos interativos
O que você fará na prática
- 40h de desafios de consulta de um marketplace baseados em dados reais
- Apresentação individual dos seus principais achados para seu cliente
Machine Learning
80h
Implemente o fluxo de trabalho de Machine Learning com Scikit-Learn (preparação de dados, engenharia de features, seleção de modelos, avaliação, e afinamento) e entenda intuição matemática e implementação numérica de modelos ML.
- Scikit-learn e bibliotecas XGBoost
- Aprendizado supervisionado (linear, KNN, SVM, Trees, Ensembles)
- Aprendizado não-supervisionado (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
- Dados estruturados (tabular, série de tempo com SARIMAX...)
- Dados não-estruturados (imagens, texto com Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)
O que você fará na prática
- Modelos de Machine Learning perfeitamente afinados para suas tarefas
- Pipelines combinando processamento de dados e previsão de modelos
- Modelos de compressão de imagens usando agrupamento de cores
- Algoritmos para detecção de spam
- Modelos de previsão para preço de casas
Deep Learning
40h
Descubra a mágica por trás da Deep Learning! Entenda a arquitetura de redes neurais (neurons, camadas, stacks) e seus parâmetros (ativações, perdas, otimizadores). Construa sua própria rede neural (densa, recorrente, ou convolucional), para trabalhar em imagens, sequências e textos. Aprenda como reutilizar e transferir aprendizados de "big-models" pré-treinados de pesquisas open-source de ponta! Suje suas mãos com auto codificadores, pipelines de processamento de dados em lote, e treinamento de GPU.
- TensorFlow
- Keras
- Google Colab
O que você fará na prática
- Redes neurais densas para detecção de fraudes em transações
- Aprendizagem por transferência para classificação de imagens
- Auto codificadores para compreensão de imagens e redução de ruído
- Networks recorrentes para previsão do tempo
- World embedding para análise de sentimentos ou auto complementação de texto
Engenharia de Machine Learning (MLOps)
40h
Transforme seus melhores modelos criados à mão em pacotes replicáveis de Python que podem ser treinados em big data na nuvem, usando máquinas virtuais e bases de dados online. Monitore a performance do seu modelo à medida que novos dados são adicionados, retreine-o quando necessário, e exponha suas previsões ao mundo por meio de APIs ou sites.
- VS code & linha de comando
- Google Cloud, Virtual Machines, SSH para o treinador
- MLflow & Prefect para DAG orchestration
- Docker & Fast API para o backend
- Streamlit para o frontend
O que você fará na prática
- Modelo ML para previsão de preços de corridas de taxi, treinada com big data na nuvem com GPUs
- Dashboard web visual mostrando previsões ao vivo (em gráficos, mapas, etc.)
- Modelos treinados em produção capazes de autocorreção
Projetos
80h
A fase de projetos é a culminação de sua experiência no curso. Colabore de maneira eficiente em grupos de 3-4 pessoas em um projeto real de ciência de dados, o qual você vai propor aos seus colegas de sala ou se filiar à proposta de um deles. Utilize repositórios de dados abertos (iniciativas governamentais, Kaggle, Paper with Code, etc...) ou traga seu próprio dataset privado. Com mentoria integral de professores especialistas, permita que seus sonhos mais ousados se tornem realidade!
O que você fará na prática
- Crie uma aplicação com uma demonstração ao vivo de modelos de previsão
- Crie uma análise profunda de um conjunto de dados de negócios
- Replique artigos pesquisa de IA com Big Models!
Semanas de Carreira: comece sua carreira em data science!
Conheça especialistas em ciência de dados que trabalham em startups ou em grandes empresas, prepare seu CV e participe de simulações de entrevistas para se preparar na sua busca de emprego. Vá mais fundo em tópicos de dados essenciais.
- Preparação para sua busca de emprego
- Conecte-se com nossos 19.000 ex-alunos e mais de 985 parceiros de contratação
O que você fará na prática
- 1:1 coaching
- Análise do seu CV, Gihub, Linkedin e carta de motivação
- Preparação para entrevistas técnicas
Locais
Onde gostaria de estudar Data Science?
Você pode escolher onde aprender Data Science dentre mais de 45 cidades em todo o mundo. Escolha onde fazer o bootcamp!
Loading...
Precisa de mais detalhes sobre o curso de Data Science?
Descubra o objetivo do bootcamp
Receba o nosso syllabus detalhado
Entenda a nossa metodologia
Baixe o nosso Syllabus
Loading form...
Seja contratado por empresas de ponta
O Le Wagon te ajuda a conseguir o emprego dos seus sonhos. Nossos serviços de carreira vão te ajudar navegar o mercado de trabalho para tirar o máximo de suas novas habilidades.
985
parceiros de contratação
93%
dos ex-alunos contratados até 6 meses
3 meses
em média para encontrar um emprego
Admissão
Como se inscrever no nosso bootcamp de Data Science
O nosso curso de Ciência de Dados é muito completo e intenso. Mas não se preocupe, se não tiver os requisitos sugeridos, te ajudaremos a chegar lá!
1
Requisitos sugeridos
Programação: você precisa estar confortável com tipos de dados & variáveis, condições, loops, funções e estruturas de dados.
Matemática: você precisa estar confortável com funções, derivados, e sistemas de equações lineares.
2
Marque uma entrevista com a nossa conselheira de matrícula
Quando se candidatar, entraremos em contato com você para marcar uma entrevista de vídeo de 30 minutos. Falaremos sobre o seu projeto profissional e a sua motivação.
3
Passe o nosso questionário técnico
Receberá um Teste de Programação e Matemática para ajudar você e a nossa equipe de admissões a compreender melhor o seu nível atual.
4
Opções de pagamento & trabalho preparatório
O último passo consistirá em encontrar a opção de financiamento mais adequada para você. Depois, você já começará o trabalho preparatório que consiste em 40h de treino.
Opções de financiamento
Encontre as melhores opções de financiamento para você
Dinheiro não deve ser uma barreira de acesso aos nossos bootcamps de programação. Estamos sempre buscando novas formas de facilitar pagamentos e financiamentos.
Mais do que um bootcamp.
Junte-se a uma comunidade tecnológica global para a vida.
Ao escolher Le Wagon, você se junta a uma comunidade ativa de ex-alunos, professores e recrutadores de tecnologia. Você vai ter acesso vitalício tanto ao material do curso como também às ofertas de emprego da comunidade.
19.263
alumni
45
campus
1.500
especialistas e professores de tecnologia
93k
membros do meetup
Precisa de mais detalhes sobre o curso de Data Science?
Descubra o objetivo do bootcamp
Receba o nosso syllabus detalhado
Entenda a nossa metodologia
Baixe o nosso Syllabus
Loading form...
