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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
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!
- Preparação para sua busca de emprego
- Conecte-se com nossos 20.000 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!
Precisa de mais detalhes sobre o curso de Data Science?
Descubra o objetivo do bootcamp
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Entenda a nossa metodologia

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!
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.
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.
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.
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.
Tire todas as suas dúvidas com os nossos conselheiros
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.
F.A.Q.
- Procurar um emprego e se juntar a um time como cientista de dados, analista de dados, ou engenheiro de dados
- Trabalhar como freelancer em projetos de ciência de dados
- Lançar um projeto de data science como um empreendedor
Seu trabalho envolve identificar os conjuntos de dados adequados, coletá-los e limpá-los, e analisá-los para identificar padrões e tendências. Eles utilizam aprendizado de máquina, modelagem estatística e inteligência artificial para extrair os dados necessários para o negócio, ajudar a analisar os dados e compartilhar insights com colegas.
Os cientistas de dados apresentam suas descobertas e fazem recomendações para outros membros da organização, e criam algoritmos e modelos preditivos para extrair insights dos dados.
Curso de Data Science
O curso de Ciência de Dados requer alguns conhecimentos básicos de programação e matemática.
Quanto eu preciso saber de programação?
Bem, você deve estar confortável com tipos de dados e variáveis, condições, loops, funções e estruturas de dados como arrays e dicionários (também chamados hashes em algumas linguagens de programação). Se você conhece esses tópicos em outras linguagens além do Python (como Ruby, JavaScript, C++, etc.), você tem os pré-requisitos corretos de programação!
Quanta matemática eu preciso saber?
Para participar de nosso curso de Ciência dos Dados, você também precisa de um nível mínimo em Matemática e estar familiarizado com os conceitos abordados na seção científica do ensino médio. Precisamos que você esteja confortável com funções, seus derivados e sistemas de equações lineares. Para se atualizar, alguns trabalhos de preparação adicionais serão dados a você antes do início do bootcamp para obter uma atualização de todos estes conceitos, bem como conhecimentos mais avançados sobre álgebra linear e estatística.
No entanto, hoje em dia, você pode construir quase tudo enquanto domina apenas a última parte. É por isso que projetamos nossas bootcamps desta maneira. Claro que você não trabalhará na Tesla como engenheiro de software ou no Google como um especialista em Deep Learning (a menos que você já tenha uma formação científica ao ingressar em nosso bootcamp), mas você será capaz de trabalhar em seus próprios produtos tecnológicos, aplicações web e projetos de ciência de dados ou encontrar um emprego como desenvolvedor júnior, cientista de dados, analista de dados ou gerente de produto com habilidades e conhecimentos suficientes para começar em sua nova empresa e trazer valor. Naturalmente, essa será sua função para continuar aprendendo em seu novo emprego e tornar-se mais especialista em tópicos específicos.
Em algumas outras cidades (São Paulo, Xangai ou Tóquio) os bootcamps são ministrados em outras línguas (português, chinês, japonês). Você pode checar as línguas dos próximos batches na página de inscrição.
- O curso (Desenvolvimento Web, Ciência de Dados)
- O formato (9 semanas em tempo integral, 24 semanas em tempo parcial)
- A cidade em que você está interessado
Este é um processo rápido que leva apenas alguns minutos. Entraremos em contato com você para marcar uma entrevista (pessoalmente ou online) para entender suas motivações com mais detalhes e responder quaisquer perguntas que você tenha sobre nossos bootcamps.
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.
21.000
alumni
45
campus
1.500
especialistas e professores de tecnologia
93k
membros do meetup
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