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Workshops de Ciência de Dados

Próximas Datas | Instrutor | Fundamentos da Ciência de Dados | Introdução à Machine Learning | Linguagem R | Estatística em Qlik Sense | Ciência de Dados e Machine Learning em Python | Mini Cursos Online

Se você planeja evoluir na sua carreira, faça alguns de meus workshops. A ideia de cada um é passar em um dia de evento, com teoria e prática, o mais importante sobre o assunto abordado de modo que, a partir daí, você já consiga começar a trabalhar com aquilo e, ao mesmo tempo, continuar seu aprimoramento no que foi abordado. Cada curso dura um dia, é online e possui um custo bem acessível. Ao final do curso você ainda recebe um certificado de participação.

Atualmente existem três workshops sendo ministrados:

Além deles também ofereço mini-cursos. Eles têm a duração menor e são mais focados em um assunto específico. Estes são os mini-cursos oferecidos no momento:

  • Introdução ao Qlik Sense
  • R para Desenvolvedores Qlik
  • Redes Neurais e Deep Learning

Em breve outros workshops serão ministrados, mas eles estão ainda em fase de planejamento. Dentre esses, posso citar:

  • Inteligência Artificial
  • Testes Estatísticos
  • Processamento de Linguagem Natural

Existem pré-requisitos para se fazer os workshops? Alguma ordem recomendada?

Não existe nenhum pré-requisito rígido. É recomendado que você tenha sido exposto ao básico de alguma linguagem de programação, mas isso não é obrigatório.

Sobre ordem de execução, em primeiro lugar, não se sinta obrigado a fazer todos os workshops. Eles foram idealizados de modo em que cada um é independente do outro, mas eu recomendo que o curso “Introdução à Machine Learning” seja feito após a conclusão dos “Fundamentos da Ciência de Dados”

Se você se inscreveu em alguns dos módulos de Ciência de Dados, eu recomendo que faça (antes ou depois destes) o workshop de Linguagem R. Ele será de grande utilidade em sua carreira.


Próximas Datas

A seguir os próximos eventos com inscrições já abertas. Se o workshop que você quer não tem data disponível ainda, Clique Aqui e preencha o formulário de interesse. Quando houver gente interessada o bastante, novas turmas serão abertas.

Estatística em Qlik Sense: 15/07/2018 (Domingo)

Inscrições abertas de 21/03/2018 a 13/07/2018
CLIQUE AQUI para se inscrever


Ciência de Dados e Machine Learning em Python: 16/09/2018 (Domingo)

Inscrições abertas até 14/09/2018
CLIQUE AQUI para se inscrever


Fundamentos da Ciência de Dados: 07/04/2019 (Domingo)

Inscrições abertas até 05/04/2019
CLIQUE AQUI para se inscrever


Introdução à Machine Learning: 09/06/2019 (Domingo)

Inscrições abertas até 08/06/2019
CLIQUE AQUI para se inscrever


Linguagem R: 21/07/2019 (Domingo)

Inscrições abertas até 19/07/2019
CLIQUE AQUI para se inscrever



Mini Cursos

Estou lançando este ano uma experiência de mini-cursos online. Cada curso tem a duração de 3 horas e também confere certificado de participação a quem o frequenta. No entanto, devido ao tempo curto, cada um deles é focado em um assunto bem específico. A seguir os próximos mini-cursos:

Introdução à Qlik Sense: 10/07/2018 (Terça)

Inscrições abertas de 04/05/2018 a 09/07/2018
CLIQUE AQUI para se inscrever


R para Desenvolvedores Qlik: 18/07/2018 (Quarta)

Inscrições abertas de 04/05/2018 a 17/07/2018
CLIQUE AQUI para se inscrever


Redes Neurais e Deep Learning: 25/07/2018 (Quarta)

Inscrições abertas de 04/05/2018 a 24/07/2018
CLIQUE AQUI para se inscrever



Instrutor

Igor Alcantara trabalha com tecnologia e dados há mais de 20 anos, destes, boa parte voltado à análise e ciência de dados. Atualmente reside nos Estados Unidos e já trabalhou com as mais diversas empresas na área de saúde, farmacêutica, bancária e acadêmica. Seus últimos trabalhos foram na University of Southern California, em Los Angeles e na Harvard University, em Cambridge, onde atua no momento.

Ele ministra cursos na área de Ciência de Dados e Business Intelligence em português e inglês em diferentes locais nas Américas e foi professor universitário quando residia no Brasil.

Seu foco atual no ensino da ciência de dados é em trazê-la do meio acadêmico para as empresas e público em geral e mostrar como essa área pode ser usada nos mais diferentes contextos.


Fundamentos da Ciência de Dados

Workshop Fundamentos da Ciência de Dados

Neste workshop, para pessoas sem conhecimento algum na área até a pessoas com conhecimento básico ou intermediário, são apresentadas as bases da ciência de dados. Mesmo que você não continue seus estudos na área, este curso já fará de você um profissional melhor, independente de sua profissão atual, pelo simples fato de tirá-lo do que é conhecido como o “analfabetismo de dados”.

Este curso obviamente não tem a pretensão de cobrir todas as áreas da ciência de dados, mas começa dos conceitos básicos e chega até ao ponto do aluno conseguir usar dados para fazer correlações e inferências. Os tópicos cobertos estão listados a seguir:

  1. O que é ciência de dados?
  2. Introdução à Linguagem R
  3. Estatística Descritiva
  4. Medidas de Tendência ao Centro
  5. Medidas de Dispersão
  6. Distribuições
  7. Correlação e Covariância
  8. Erros Comuns em Analfabetismo de Dados

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Introdução à Machine Learning

Workshop de Introdução à Machine Learning

O foco deste workshop, como o nome diz, é Machine Learning. É importante, mas não obrigatório, que a pessoa tenha conhecimento nos assuntos ministrados no workshop de “Fundamentos de Ciência de Dados”. Os tópicos cobertos estão listados a seguir:

  1. O que é Machine Learning?
  2. Conceitos básicos
  3. Tecninas de aprendizado de máquina
  4. Regressão Linear
  5. Regressão Logística
  6. Modelos de Regressão Generalizados
  7. Lasso e Ridge Regression
  8. Clustering
  9. Árvore de Decisão
  10. Random Forest
  11. Arbores de Regressão
  12. Redes Neurais

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Linguagem R

Workshop de linguagem R

Linguagem R é a linguagem de programação mais recomendada para Ciência de Dados, incluindo aqui as áreas de estatística e Machine Learning. Este workshop tem por objetivo apresentar um pouco melhor a linguagem para que você possa tirar o melhor proveito dela. O único pré-requisito é ter algum contato prévio com alguma linguagem de programação (qualquer uma), mesmo que bem básico. Os tópicos cobertos estão listados a seguir:

  1. Ambiente de Desenvolvimento R
  2. Objetos e Operadores
  3. Vetores, Matrizes, Fatores, Listas e Data Frames
  4. Estatística Descritiva em R
  5. Manipulando Dados
  6. Estruturas de Decisão e Repetição
  7. Funções
  8. Gráficos
  9. R Markdown

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Estatística em Qlik Sense

Workshop de Estatística em Qlik Sense

As ferramentas Qlik estão dentre as mais usadas no mercado de Business Intelligence. O que a maioria das pessoas não sabe é que é possível se fazer muita coisa em ciência de dados com Qlik. Os tópicos cobertos neste workshop estão listados a seguir:

  1. Por que usar estatística?
  2. Acurácia vs Precisão
  3. Estatística Descritiva
  4. Medidas de Tendência Central
  5. Quantis e Percentis
  6. Medidas de Dispersão
  7. Gráficos do Qlik Sense para distribuição de dados
  8. Covariância e Correlação
  9. Tabela de Contigência e Coeficiente de Phi
  10. Erros Comuns em Estatística
  11. Regressão
  12. Coeficiente de Determinação
  13. Erro Padrão
  14. Distribuições
  15. PMF vs PDF vs CDF
  16. Distribuição Normal
  17. Distribuição Z
  18. Distribuição T
  19. Distribuição Chi2
  20. Distribuição F
  21. Teste de Hipótese
  22. Valor de P
  23. Tipos de Erro
  24. Margem de Erro
  25. Intervalo de Confiança
  26. Teste Z
  27. Teste T
  28. Teste Chi2

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Ciência de Dados e Machine Learning em Python

Curso Online de Ciência de Dados e Machine Learning em Python

Este curso obviamente não tem a pretensão de cobrir todas as áreas de Machine Learning, mas começa dos conceitos básicos e chega até ao ponto do aluno conseguir usar os algoritmos mais populares e entender como usá-los. Os tópicos cobertos estão listados a seguir:

  1. O que é Ciência de Dados?
  2. Estatística Descritiva
  3. Medidas de Tendência ao Centro
  4. Medidas de Dispersão
  5. O que é Machine Learning?
  6. Conceitos básicos de Machine Learning
  7. Tecninas de aprendizado de máquina
  8. Regressão Linear
  9. Regressão Logística
  10. Modelos de Regressão Generalizados
  11. Clustering
  12. Árvore de Decisão
  13. Random Forest
  14. Árvores de Regressão
  15. Introdução à Redes Neurais

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