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Curso de Data Science

Construa competências técnicas altamente demandadas, junte-se a uma comunidade de renome mundial e dê o pontapé inicial para sua carreira em tecnologia. Estude em qualquer lugar com um calendário de aprendizagem adaptado para você.

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4.98/5 - 5,200 avaliações de ex-alunos

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Retome o controle da sua jornada de aprendizagem. Escolha o formato e horário que melhor te convém.

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Meio Período flexível

A agenda esta cheia? Aprenda no seu tempo livre quando for mais conveniente para você.

  • 6 meses, 16 horas de aprendizagem por semana
  • 2+ sessões ao vivo por semana
  • Suporte de professores ao vivo durante o dia e a noite
  • Aprendizagem entre pares (peer to peer)
  • Graduação em 6 meses
•

Integral

Pronto para mergulhar na tecnologia? Participe no nosso curso intensivo. Segunda a sexta-feira, das 9h às 18h.

  • 2 meses, 40 horas de aprendizagem por semana
  • Sessão matinal ao vivo todos os dias
  • Suporte de professores em tempo real
  • Aprendizagem entre pares (peer to peer)
  • Graduação em 2 meses
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Informações sobre o Curso

Domine as habilidades fundamentais de um cientista de dados

✔

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.

  • PandasPandas
  • NumpyNumpy
  • StatsmodelsStatsmodels
✔

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-LearnScikit-Learn
  • TensorflowTensorflow
  • Google ComputeGoogle 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.

  • GitGit
  • DockerDocker
  • MLflowMLflow
  • FastAPIFastAPI

Você pode começar a aprender grátis!
Junte-se a um webinar ao vivo
para desenvolvimento web, analise de dados, ou design de UX.

Como é nosso Curso de Data Science

Veja nosso syllabus detalhado.

Trabalho preparatório: prepare-se para iniciar o bootcamp

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 in 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

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

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

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

Descubra a mágica por trás da aprendizagem profunda! 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.

  • Scikit-learn e bibliotecas XGBoost
  • Aprendizados supervisionado (linear, KNN, SVM, Trees, Ensembles)
  • Aprendizados 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

  • 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

Engenharia de Machine Learning (MLOps)

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
  • Word embedding para análise de sentimentos ou auto complementação de texto

Projetos

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 conjunto de dados 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 15.000 ex-alunos e mais de 985 parceiros de contratação

O que você fará na prática

  • 1:1 coaching 
  • Análise do seu CV, Github, linkedin e carta de motivação.
  • Preparação para entrevistas técnicas

Trabalho preparatório: prepare-se para iniciar o bootcamp

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 in 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

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

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

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

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.

  • Scikit-learn e bibliotecas XGBoost
  • Aprendizados supervisionado (linear, KNN, SVM, Trees, Ensembles)
  • Aprendizados 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

  • 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)

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

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!

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O que você fará na prática

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Um programa imersivo que acelera sua aprendizagem em questão de semanas

  • Palestras
    Palestras

    Assista a palestras cativantes e interativas gravadas em vídeo online, da melhor forma que lhe convenha, antes de por em prática o que aprendeu.

  • Livecode
    Livecode

    Participe numa sessão de programação interativa online com um dos nossos professores experientes e resolva desafios juntamente com a sua turma.

  • Helpdesk
    Helpdesk

    Contate um membro da equipe de ensino do Le Wagon através da nossa plataforma de aprendizagem online para respostas em tempo real para qualquer pergunta.

  • Apoio de TAs em tempo real
    Apoio de TAs em tempo real

    Tem uma pergunta fora do horário de aulas? Não há problema, faça a sua pergunta e receba uma resposta no prazo de 24 horas (incluindo domingos).

  • Aula ao vivo
    Aula ao vivo 9h - 10h30

    Pegue um café e comece todas as manhãs com uma aula ao vivo, antes de colocar o que você aprendeu na prática.

  • Desafios
    Desafios 10h30 - 16h

    Forme dupla com seu parceiro do dia e trabalhe em uma série de desafios de programação com a ajuda de nossos professores.

  • Recap
    Recap 17h - 18h

    Reveja os desafios do dia e tenha um panorama da matéria do dia seguinte durante sessões de programação ao vivo.

  • Eventos
    Eventos 18h - 20h

    Participe de eventos gratuitos e assiste palestras por experts da área de tecnologia ou fundadores de startups.

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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.

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