Remoto Curso de Data Science

Full-time (9 semanas)

Durante 9 semanas, aprenda todos os skills de um Data Scientist desde sua casa. Analisa datasets, toma decisões complexas usando dados e descobre o poder da IA e do Machine learning para resolver problemas reais.

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Em 9 intensas semanas, você irá aprender Data Science, do Python ao Machine Learning avançado no Le Wagon.
Detalhes do curso Inscreva-se agora
mai 23, 2022 - jul 22, 2022
English 100% remoto
Fuso horário: Europe/Paris (CET)
9 semanas (6.900 €)
Últimas vagas - Inscreva-se agora
jul 18, 2022 - set 16, 2022
English 100% remoto
Fuso horário: Europe/Paris (CET)
9 semanas (6.900 €)
Disponível - Inscreva-se agora

Abrimos Full Time Bootcamps de Programação várias vezes por ano. Registre-se para ser notificado assim que o próximo batch abrir vagas. - Inscreva-se aqui

Faça parte de um curso único e imersivo

Our Online Data Science course takes you from Data Enthusiast to Data Scientist in 9 weeks. You will be able to analyse data to make decisions, implement AI and Machine Learning models and build a practical data application ready for real-world deployment. Enter the world of Data Science as a Data Analyst, Data Engineer or Data Scientist, enhance your academic studies, solve global issues, or advance your career with our 600+ global hiring partners in industries such as marketing, finance, and commerce with a unique data skillset.

O curso de Data Science do Le Wagon te dá o conhecimento em ciência de dados que você precisa para lançar a sua carreira em qualquer posição relacionada à análise de dados.
Aprenda Data Science em 9 semanas
Veja o que nossos alunos construíram em apenas 2 semanas

Nosso currículo do curso de Data Science

Nosso Curso Remoto foi desenvolvido para ajudá-lo a aprender Data Science passo a passo. Use dados para fornecer insights acionáveis e criar um aplicativo de dados do mundo real para mostrar suas habilidades.

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Python para Data Science

Aprenda programação usando Python, descubra como trabalhar com o Jupyter Notebook e como usar bibliotecas poderosas de Python como Pandas e NumPy para explorar grandes conjuntos de dados. Colete dados de várias fontes, incluindo arquivos CSV, bancos de dados SQL, Google Big Query, APIs e raspagem de dados (web scraping).

Banco de dados relacional & SQL

Aprenda a formular as perguntas corretas e a respondê-las usando requisições SQL. Este módulo trata de arquitetura de esquemas e mergula em manipulações avançadas de SELECT para extrair informações úteis a partir de bancos de dados stand-alone ou usando clientes de SQL como DBeaver.

Visualização de Dados!

Torne suas análises de dados mais visuais e claras incluindo visualizações em seus notebooks. Aprenda como transformar em gráficos suas análises usando bibliotecas Python como matplotlib e seaborn, gerando insights a partir de seus dados.

Estatística, Probabilidade, Álgebra Linear

Em Online você conhecerá a matemática por trás de todas as bibliotecas e modelos usados no bootcamp. Fique à vontade com os conceitos básicos de estatística e probabilidades (média, variância, variável aleatória, Teorema de Bayes, etc.) e com o cálculo matricial, no centro das operações numéricas em bibliotecas como Pandas e Numpy.

c pulse Inferências estatísticas

Você aprenderá como estruturar um repositório em Python com programação orientada a objetos, criando um código limpo e reutilizável, além de aprender a preparar um vasto conjunto de dados trazendo resultados estatísticos significativos baseados em modelos de regressão multivariada.

speaker Comunicação.

O trabalho de um analistas de dados consiset em comunicar suas descobertas para audiências não técnicas: você irá aprender como explicar seus insights técnicos e transformá-los em decisões de negócios usando análises de custo/benefício.

Pré-processamento e Aprendizado Supervisionado

Aprenda a explorar, limpar e a preparar seu conjunto de dados através de técnicas de preprocessamento como vetorização. Familiarize-se com os modelos clássicos de aprendizagem supervisionada: regressões lineares e logística. Aprenda como resolver tarefas de predição e classificação com a biblioteca Python scikit-learn usando algoritmos como KNN(k-nearest neighbors).

Generalização e Overfitting

Implemente as fases de teste e treinamento para se certificar que seu modelo pode ser generalizado em dados novos e feito seu deploy em produção com precisão previsível. Aprenda como prevenir overfitting usando métodos de regularização, e saiba como escolher as funções de perda mais adequadas para melhorar a precisão de seu modelo.

Métricas de desempenho

Avalie o desempenho de seu modelo, sabendo definir métricas de erro e escolher o que otimizar para entender o impacto de seu negócio. Melhore o desempenho deste modelo com métodos de validação como cross validation ou hyperparameter tuning. E por fim, descubra um método de aprendizado supervisionado chamado SVM (Support Vector Machines).

Aprendizado não-supervisionado & Métodos Avançados

Conheça unsupervised learning e implemente métodos como PCA para redução de dimensionalidade e clustering para descobrir grupos emergentes em seu corpo de dados. Complete seu cinto de ferramentas com o conjunto de métodos que combina outros métodos para melhorar o desempenho, tais como Random Forest ou Gradient Boosting.

Redes Neurais

Compreenda a arquitetura das redes neurais (neurons, layers, stacks) e seus parâmetros (activation functions, loss function, optimizer). Ganhe autonomia para construir suas próprias redes como Convolutional Neural Networks (para imagens), Recurrent Neural Networks (para séries de tempo) e Natural Language Processing networks (para texto).

Visão computacional

Mergulhe mais fundo em visão computacional construindo redes de Deep Learning para detecção e reconhecimento de objetos. Implemente técnicas avançadas como data augmentation para melhorar seus conjunto de dados usando computing image perturbations (random crops, intensity changes etc).

Gerenciando Dados de Imagens e de Texto

Sinta-se à vontade para gerenciar dados sequenciais e texto (sequência de palavras) transformando-os em inputs gerenciáveis. Aproveite o poder das Recurrent Neural Networks para prever valores futuros e realizar valiosos NLP (Natural Language Processing).

Deep Learning facilitado

Descubra a Keras uma livraria de Deep Learning que permite prototipar facilmente com a flexibilidade de ajusatar a sua rede neural. Alem disso, Google Colab vai acelerar o tempo de processamento graças a uns GPUs dedicados.

Machine Learning Pipeline

Alterne entre Jupyter Notebook e um editor de código e aprenda como iniciar um projeto de machine learning da maneira correta, para iterar de maneira confiante e rápida. Aprenda como converter um modelo de machine learning em um modelo com um pipeline robusto e escalável com sklearn-pipeline usando encoders e transformers.

Machine Learningworkflow com MLflow

Construir modelos de machine learning do princípio ao fim requer muita preparação de dados, experimentação, iteração e ajuste. Nós iremos te ensinar como construir suas funcionalidades e como ajustar seus hyperparameters para criar os melhores modelos. Para isso, iremos usar uma biblioteca chamada MLflow.

Fazendo o deploy em produção com Google Cloud Platform

E por fim, iremos te mostrar como publicar seu código (deploy) e modelos em produção. Usando Google Cloud AIPlatform e Airflow, você será capaz de treinar seu modelo em escala, empacotá-lo e disponibilizá-lo para o mundo! E a cereja do bolo: você aprenderá a usar o Docker para fazer o deploy de sua própria API RESTful usando Flask, que pode ser plugada a qualquer interface de front-end.

Resolva problemas reais com dados!

Você irá passar as duas últimas semanas do bootcamp trabalhando em grupo para a conclusão de um projeto em data science, trabalhando sobre um problema de verdade que você queira resolver e usando dados reais! Em times, você irá aprender como colaborar de forma eficiente com outros desenvolvedores através de um repositório GitHub em Python e usando o Git flow. Você poderá usar seus próprios dados (como os da sua empresa ou organização onde trabalha) ou trabalhar com dados abertos como os disponibilizados por governos ou no Kaggle, etc. Esta é a melhor maneira de colocar em prática todas as ferramentas, técnicas e conhecimentos adquiridos durante o bootcamp.

Admissão e trabalho preparatório

Nosso Curso de Ciência de Dados requer um nível básico de Python e Matemática. Como nos queremos que todos os estudantes consigam, você tera a possibilidade de se testar e revezar seus conhecimentos antes do início do Bootcamp.

Pré-requisitos de admissão em Python e matemática
  • Pré-requisitos de Python

    Você precisará se sentir confortável com tipos de dados e variáveis, condições, loops, funções e estruturas de dados (Lista e Dicionário).

  • Pré-requisitos de matemática

    Você precisará de um nível de Ensino Médio em Matemática, o que significa que se sentirá confortável com funções, derivadas e sistemas de equações lineares.

  • Testando suas habilidades

    Depois de um bate-papo com nossa equipe de admissões, você receberá um Quiz de python e matemática para que possamos, junto de você, avaliar melhor seu nível atual nessas matérias. Também forneceremos um conjunto de recursos de aprendizagem gratuitos adicionais para ajudá-lo a atingir o nível exigido para o Bootcamp.

Trabalho preparatório pós-admissão

Uma vez aceito em nosso Bootcamp de Data Science Remoto (parabéns!), você recebera um ~link para 40h de curso online. E exigido que todos os nossos estudantes completem isso antes do início do Bootcamp, ou ao ritmo deles ou durante nossa Prep week de dados.

A semana de preparação Dat Science acontece uma semana antes do Bootcamp. E uma semana adicional de aprendizagem interativo on-line para garantir que o aluno tenha as bases em Python antes do Bootcamp.

Um típico dia no Le Wagon

Desde a aula de manha até as palestras da noite, o dia voa em nosso programa Remoto.

  • 09:00 Aulas
  • 10:30 Desafios
  • 16:00 Ioga
  • 17:00 Recap
  • 18:00 Eventos 20:00
Aulas
Aulas09:00 - 10:30

Pegue um café e comece todas as manhãs com uma aula envolvente e interativa, antes de colocar em prática o que você aprendeu.

Desafios
Desafios10:30 - 16:00

Junte-se com seu parceiro do dia e trabalhe em uma série de desafios de programação com a ajuda de nossa equipe de professores.

Ioga
Ioga (Opcional)16:00 - 17:00

Aprender a codar é muito intenso, por isso é essencial relaxar durante nossas aulas de yoga.

Live code
Recap17:00 - 18:00

Revise os desafios do dia e de uma olhada nas próximas aulas durante as sessões livecode via Zoom.

Talks & Workshops
Eventos online (Opcional)18:00 - 20:00

Inspire-se em conselhos valiosos de empresários de sucesso em nossas palestras e workshops exclusivos.

Semana de carreira

Ao final do Bootcamp Remoto, promovemos nossa Semana de Carreira. Esta semana lhe dá as ferramentas necessárias para dar os próximos passos em sua carreira, seja para encontrar seu primeiro emprego em tecnologia, construir uma carreira de freelancer ou lançar uma start-up.

Workshops Workshops

Benefit from a combination of online panel discussions, workshops, presentations, and assignments to help you find the right career path.

Fique pronto para o trabalho Fique pronto para o trabalho

Prepare seu perfil pessoal, preencha os formulários de emprego, prepare-se para desafios técnicos e faça um plano de jogo para depois do bootcamp!

Inspiração Inspiração

Saiba sobre as experiências pós-Bootcamp de nossos ex-alunos e como é um dia típico em suas novas carreiras.

Feito sob-medida Feito sob-medida

Você pode participar de qualquer workshop ou assistir a qualquer tutorial de seu interesse. Crie sua própria semana de carreira de acordo com seus interesses e objetivos.

Calendário da semana
Segunda-feira
  • Descubra caminhos de carreira
Terça
  • Prepare-se para uma candidatura de emprego
Quarta
  • Prepare-se para desafios técnicos.
Quinta-feira
  • Inscreva-se para empregos.
Sexta-feira
  • Plano de jogo pós-bootcamp

Platforma de aprendizado e networking‬

Nosso Curso de Data Science Remoto é apenas o início da jornada. Uma vez formado, você pertence a uma comunidade tecnológica global e tem acesso vitalício à nossa plataforma on-line para continuar aprendendo e crescendo.

Slack icon Grupos do Slack

Receba dicas e conselhos de cientistas de dados profissionais e analistas de dados, tenha acesso à ofertas de emprego exclusivas além de oportunidades para freelances.

Sala de aula online

Tenha acesso à nossa plataforma de ensino online a qualquer momento depois do curso: você terá acesso vitalício a todas as aulas, desafios e material de estudo.

Comunidade tech

Beneficie-se de nossa comunidade global com 14.922 alunos que hoje atuam ao redor do mundo na área de dados, como desenvolvedores, gerentes de produto ou empreendedores.

Icon tutorials Presença global

Estamos presentes em ‪40‬ campuses ao redor do mundo: onde quer que você vá fará parte da comunidade Le Wagon global!

Comunidades e ferramentas para o resto da vida

Encontre um emprego na área de dados nas melhores empresas tech do mundo

No final do Curso de Data Science, você vai poder aproveitar nosso serviço de carreira. Nos te conectamos com os melhores recrutadores e os alumni mais relevantes.

microsoftwordCreated with Sketch. Guia de carreira

Acesse um guia completo para dar o pontapé inicial em sua carreira de Ciência de Dados após o Curso Remoto: aumente seu portfólio, prepare-se para entrevistas técnicas e aproveite nossa 14.922 forte comunidade de ex-alunos.

myspaceCreated with Sketch. Eventos de Carreira

Participe de nossos eventos de networking e de nossas carreer weeks, conecte-se com as melhores empresas de tecnologia e receba ofertas de recrutadores buscando por talentos na área de dados.

buymeacoffeeCreated with Sketch. Coaching de carreira para alunos

Nossos ex-alunos adoram contar suas histórias de recém-formados: como encontraram seus trabalhos em Ciência de Dados e conseguiram acelerar suas carreiras em vários setores como marketing, finanças, saude e pesquisa acadêmica.

wechatCreated with Sketch. Apresentações de carreiras

Nossas equipes globais conhecem seus ex-alunos e parceiros de contratação, o que estão fazendo e o que estão procurando. Apresentamos você às pessoas certas, dependendo do seu objetivo.

Nossos alunos do curso de desenvolvimento web são contratados pelas melhores empresas

Onde os nossos alumni do Data Science Remoto trabalham

Temos parceria com muitas empresas para que contratem nossos alunos como Data Scientists, Data Analysts ou Data Engineers.

Getaround Contratou 6 ex-alunos
+4
ContentSquare Contratou 1 ex-alunos
Aircall Contratou 3 ex-alunos
+1
Doctolib Contratou 9 ex-alunos
+7
Google Contratou 5 ex-alunos
+3
Frichti Contratou 1 ex-alunos

O bootcamp de Data Science mais aclamado

O Le Wagon é considerado o bootcamp de programação número #1 do mundo no Switchup Coursereport logo

Le Wagon ja recebeu 2268 avaliações de alumni com uma media de 4.98/5 o que le torna o bootcamp mais elogiado no Switchup, de acordo com as avaliações dos alunos! Nos sentimos muito honrados por ter possibilitado - e continuar possibilitando aos nossos alunos - a se tornarem autônomos através da programação, aperfeiçoando suas carreiras ou iniciando suas próprias startups.

Além disso, essas 2268 avaliações são extremamente importantes para garantirmos sempre o mesmo nível de excelência. Ter análises positivas e empolgadas sobre nossos bootcamps são a prova definitiva de que fornecemos a melhor educação na área de tecnologia para todos os nossos alunos, nas 40 cidades em que estamos presentes com nossos bootcamps de programação.

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Quer saber mais?

O próximo bootcamp Online Curso de Data Science full-time começa em mai 23, 2022

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