O cientista de dados transforma grandes volumes de informações em análises que ajudam empresas a identificar padrões, prever resultados e tomar decisões mais estratégicas. Esses profissionais atuam em áreas como tecnologia, finanças, marketing, indústria, saúde e negócios. Nesta trilha, você aprenderá Python, persistência de dados, Machine Learning e Power BI, desenvolvendo habilidades para organizar, analisar e visualizar informações, criar modelos preditivos e apresentar resultados de maneira clara.
– Estrutura e sintaxe da linguagem Python
– Variáveis, operadores e tipos de dados
– Estruturas condicionais e de repetição
– Criação e utilização de funções
– Manipulação de listas, tuplas e dicionários
– Desenvolvimento de programas utilizando Python
– Conexão entre aplicações Python e bancos de dados
– Execução de comandos SQL por meio do Python
– Cadastro, consulta, atualização e exclusão de informações
– Organização da camada de acesso aos dados
– Tratamento e validação de informações
– Persistência de dados em aplicações Python
– Fundamentos do aprendizado de máquina
– Preparação e tratamento de dados
– Identificação de padrões em conjuntos de informações
– Criação de modelos de classificação e regressão
– Treinamento e avaliação de modelos
– Aplicação de Machine Learning em problemas práticos
– Introdução ao Power BI e à análise de dados
– Importação de dados de diferentes fontes
– Organização e relacionamento de informações
– Criação de gráficos, tabelas e indicadores
– Desenvolvimento de relatórios interativos
– Construção dos primeiros dashboards
– Organização profissional de projetos no Power BI
– Criação de medidas, cálculos e indicadores
– Aplicação de recursos da linguagem DAX
– Desenvolvimento de dashboards mais completos
– Utilização de filtros e recursos interativos
– Apresentação visual de informações para diferentes públicos
– Tratamento de dados com estruturas mais complexas
– Limpeza, transformação e combinação de informações
– Preparação de dados utilizando o Power Query
– Criação de análises e cálculos avançados
– Identificação de tendências, padrões e comparações
– Desenvolvimento de relatórios para apoiar decisões estratégicas
