Em 9 intensas semanas, você irá aprender Data Science, do Python ao Machine Learning avançado, adquirindo todas as habilidades para poder se juntar a um time de dados e impusionar sua carreira.
Você pode participar de alguns de nossos cursos em São Paulo remotamente. Após concluir o processo de admissão, entraremos em contato para passar as orientações sobre o funcionamento de nosso bootcamp.
Nosso curso de Data Science em tempo integral (full-time) te dá em apenas 9 semanas as habilidades que você precisa para iniciar sua carreira em ciência de dados. De Pandas à Deep Learning, ao término do curso você saberá como explorar, sanitizar e transformar dados em insights e ações além de aprender a implementar modelos de Machine Learning de A a Z em um ambiente de produção, trabalhando em times e utlizando o melhor ferramental.
Nosso curso foi concebido para você aprender Data Science em pequenos passos, começando pelas ferramentas básicas no Python e em Matemática até chegar à implementação dos algoritmos de Machine Learning.
Nosso curso de Data Science é muito intenso. Para economizar tempo e para te colocar no ritmo do bootcamp desde o princípio, todos os alunos devem completar nosso trabalho preparatório online (prep-work) obrigatoriamente antes do início do bootcamp. Este trabalho dura em média 40 horas e cobre o básico de Python – a linguagem utilizada no bootcamp – além de alguns conceitos elementares de matemática mais usados em ciência de dados.
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).
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.
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.
Entenda a matemática por trás das bibliotecas e modelos usados durante o bootcamp. Entenda os conceitos básicos de estatística e probabilidades (média, variância, variável aleatória, Teorema de Bayes, etc.) que estão no centro das operações numéricas de bibliotecas como Numpy e Pandas.
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.
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.
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).
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.
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).
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.
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).
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).
Adquira familiaridade com variáveis high-dimensional e transforme-as em um input gerenciável. Aprenda técnicas clássicas de pré-processamento para imagens como normalização, standartização e whitening. Escolha o encoding mais adequado para preparar seus dados para diferentes tarefas de processamento de linguagem natural, ou NLP (Natural Language Processing).
Descubra uma nova biblioteca chamada keras, que facilita o acesso para desenvolvedores ao tensorflow, uma biblioteca de Deep Learning criada pelo Google. Você aprenderá as técnicas fundamentais para construir seu primeiro modelo de deep learning com Keras.
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.
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.
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.
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.
Desde as aulas pelas manhãs até os talks no fim do dia, todos os dias são cheios de atividades!
Pegue um café e comece todas as manhãs com uma aula envolvente e interativa, antes de colocar em prática o que você aprendeu.
Junte-se com seu parceiro do dia e trabalhe em uma série de desafios de programação com a ajuda de nossa equipe de professores.
Aprender a programar é algo muito intenso e, por isso, é importante fazer uma pausa e relaxar durante nossas aulas de ioga.
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Desde o primeiro dia, levamos o programa bastante a sério. Os professores mais apaixonados vão te inspirar a se conectar com os tópicos em um nível profundo. Ter experiência como desenvolvedor apenas não é suficiente para se tornar um professor no Le Wagon – por isso nunca paramos de buscar não apenas os melhores engenheiros atuando nas melhores empresas, mas também os mais comprometidos com o aprendizado de código.
Cientista da computação, desenvolvedor Ruby on Rails e professor apaixonado. Curioso, sempre procura novos jeitos simples e divertidos de ensinar. Pergunte sobre rock ou sobre a alegria que possui ao ensinar para vê-lo muito animado numa conversa.
mais sobre RafaelNosso curso de Data Science é apenas o início de sua jornada! Depois de se graduar, você fará parte de uma comunidade tecnológica global e terá acesso à nossa plataforma online para continuar a aprender e a se desenvolver ainda mais como profissional.
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Nossos times locais conhecem bem as necessidades de nosso alumni e hiring partners. Eles saberão te conectar com as pessoas certas!
Temos parceria com muitas empresas para que contratem nossos alunos como Data Scientists, Data Analysts ou Data Engineers.
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Pelo quarto ano consecutivo, o Le Wagon foi considerado o bootcamp de programação número #1 do mundo 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 1953 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 43 cidades em que estamos presentes com nossos bootcamps de programação.
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A rede de ex-alunos e professores do Le Wagon, com mais de 7.000 membros no mundo inteiro, facilita muito a busca de oportunidades e o networking dos que estão em busca de emprego. Isso facilita muito, também, para os que têm interesse em morar e trabalhar no exterior, visto que o programa é exatamente o mesmo no mundo inteiro.
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O próximo bootcamp São Paulo Curso de Data Science full-time começa em jun 7, 2021
