Se você planeja evoluir na sua carreira, faça alguns de meus cursos. 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.
No entanto, estes workshops online estão encerrados por tempo indeterminado. No momento, apenas ministro esses cursos para empresas ou faculdades com pacote fechado. Se quiser um orçamento e saber sobre valores, entre em contato.
Existem cinco workshops que sua empresa ou faculdade podem contratar:
- Fundamentos da Ciência de Dados
- Introdução à Machine Learning em R
- Linguagem R
- Estatística em Qlik Sense
- Ciência de Dados e Machine Learning em Python
Fundamentos da Ciência de Dados
Curso que aborda a parte puramente estatística da ciência de dados. Engloba estatística descritiva, distribuições, correlações, testes de hipótese, etc. Clique aqui para mais detalhes e para se inscrever!
Em breve, este curso será também ofertado em três opções:
- Qlik
- R
Haverá mais cursos?
Sim, nos próximos dias começo a lançar novos cursos baseado em alguns destes workshops. Eles serão bem mais completos, já que não há a limitação de um dia de treinamento. Eles serão ministrados pela plataforma Udemy. Veja abaixo que cursos serão esses.
Machine Learning
Curso que aborda desde o início de Machine Learning, incluindo a teoria inicial, até algoritmos mais avançados. Será ofertado em duas opções:
- Python
- R
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
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:
- O que é ciência de dados?
- Introdução à Linguagem R
- Estatística Descritiva
- Medidas de Tendência ao Centro
- Medidas de Dispersão
- Distribuições
- Correlação e Covariância
- Erros Comuns em Analfabetismo de Dados
Introdução à Machine Learning em R
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:
- O que é Machine Learning?
- Conceitos básicos
- Tecninas de aprendizado de máquina
- Regressão Linear
- Regressão Logística
- Modelos de Regressão Generalizados
- Lasso e Ridge Regression
- Clustering
- Árvore de Decisão
- Random Forest
- Arbores de Regressão
- Redes Neurais
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:
- Ambiente de Desenvolvimento R
- Objetos e Operadores
- Vetores, Matrizes, Fatores, Listas e Data Frames
- Estatística Descritiva em R
- Manipulando Dados
- Estruturas de Decisão e Repetição
- Funções
- Gráficos
- R Markdown
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:
- Por que usar estatística?
- Acurácia vs Precisão
- Estatística Descritiva
- Medidas de Tendência Central
- Quantis e Percentis
- Medidas de Dispersão
- Gráficos do Qlik Sense para distribuição de dados
- Covariância e Correlação
- Tabela de Contigência e Coeficiente de Phi
- Erros Comuns em Estatística
- Regressão
- Coeficiente de Determinação
- Erro Padrão
- Distribuições
- PMF vs PDF vs CDF
- Distribuição Normal
- Distribuição Z
- Distribuição T
- Distribuição Chi2
- Distribuição F
- Teste de Hipótese
- Valor de P
- Tipos de Erro
- Margem de Erro
- Intervalo de Confiança
- Teste Z
- Teste T
- Teste Chi2
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:
- O que é Ciência de Dados?
- Estatística Descritiva
- Medidas de Tendência ao Centro
- Medidas de Dispersão
- O que é Machine Learning?
- Conceitos básicos de Machine Learning
- Tecninas de aprendizado de máquina
- Regressão Linear
- Regressão Logística
- Modelos de Regressão Generalizados
- Clustering
- Árvore de Decisão
- Random Forest
- Árvores de Regressão
- Introdução à Redes Neurais