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A Revolução dos Dados Começa Aqui!


As empresas estão em busca de profissionais capazes de transformar dados em decisões estratégicas.


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✅ Alto crescimento: A demanda por Cientistas de Dados cresce 29% ao ano.

✅ Salários atrativos: Iniciantes podem ganhar de R$ 6.000 a R$ 12.000 por mês.

✅ Múltiplas oportunidades: Trabalhe em empresas de tecnologia, bancos, startups e indústrias.

✅ Aprendizado na prática: Método dinâmico com projetos reais e desafios do mercado.



📅 Início das Aulas: 18 de agosto de 2025

(Segundas e quartas, das 19h às 22h)

🗓 Aulas: Sábados, das 9h às 16h

⏳ Duração: 10 meses (204 horas de conteúdo)


🚀 Diferenciais do Curso


✅ Aprendizado na prática: Provas de conceito e projetos aplicados


🚀 Bônus Exclusivos para Inscrições Hoje!


🎁 Acesso gratuito a um curso de Power BI

🎁 Workshop sobre Carreira em Ciência de Dados

🎁 Guia prático de Entrevistas para Cientistas de Dados

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📌 Conteúdo Atualizado e Alinhado às Demandas do Mercado


✅ Lógica de Programação – Construa uma base sólida para resolver problemas e desenvolver algoritmos eficientes.

✅ Estatística para Ciência de Dados – Aprenda os fundamentos estatísticos essenciais para análise e modelagem de dados.

✅ Banco de Dados e SQL com MySQL – Organize, gerencie e consulte grandes volumes de dados de forma otimizada.

✅ Python Aplicado para Ciência de Dados – Utilize a linguagem mais popular da área para análise, manipulação e visualização de dados.

✅ Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning – Aprenda os conceitos e ferramentas para desenvolver modelos preditivos e soluções inteligentes.



💰 Investimento: 10x de R$ 350,00 (boleto ou pix)


Para quem é este curso?

🔹 Iniciantes: Se você quer aprender do zero e criar uma base sólida.

🔹 Estudantes de tecnologia: Para reforçar o aprendizado com prática real.

🔹 Profissionais em transição: Se você quer migrar de carreira e entrar no setor mais promissor da atualidade.


Pré Requisitos

Saber informática básica e ser maior de 13 anos.


🔹 As vagas são limitadas! Não perca essa oportunidade de transformar seu futuro.


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Sobre os instrutores

Rogério Aguiar


Professor e Consultor na Treina Recife, graduado em matemática, Pós-graduação em Tecnologia da Informação, mestre em Administração Pública, Especialista em Planejamento Estratégico e na Gestão da TIC, Professor Universitário de Cursos de Graduação ministrando a disciplina Lógica de Programação e Pós-Graduação em diversas Faculdade e Universidades em Pernambuco.


Luiz Fernando Calábria


Professor e Consultor da Treina Recife, Bacharel em Sistemas de Informação, MBA em Inteligência de Negócios – Business Intelligence e MBA em Tecnologia para Negócios: AI, Data Science e Big Data e Mestrando em Informática Aplicada.


Rebeca Valgueiro Teixeira


Professora e Consultora da Treina Recife, Bacharel em Engenharia Civil, MBA em Gestão Empresarial, Analista de Gerenciamento de Projetos PL na empresa SiDi.


Conteúdo do Curso


Módulo 01 – Lógica de Programação com Python


Objetivo: Capacitar os participantes a entenderem e aplicar os conceitos de lógica de programação com Python, desenvolvendo habilidades de resolução de problemas com foco em ciência de dados.


Conteúdo (48h):

Introdução a Ciência de Dados

o  Definição de ciência de dados

o  Áreas de conhecimento

o  Importância da ciência de dados

o  Novas carreiras em dados

o  Aprendizado de máquina

o  Processamento de linguagem natural

o  Visão computacional

·      Instalação e apresentação da plataforma Anaconda

·      Conceitos de programação

·      Tipos de dados

·      Operações numéricas

·      Trabalhando com String

·      Estruturas de dados

·      Estruturas condicionais

·      Estruturas de repetição

·      Funções


Módulo 02 – Estatística para Ciência de Dados


Objetivo: Capacitar os participantes a compreenderem e aplicar conceitos fundamentais de estatística para análise de dados, utilizando técnicas estatísticas como base para modelos e insights em projetos de ciência de dados.


Conteúdo (30h):

·      Importância da estatística na ciência de dados.

·      Diferença entre estatística descritiva e inferencial.

·      Variáveis categóricas e numéricas.

·      Escalas de medida: nominal, ordinal, intervalar e razão.

·      Média, mediana e moda.

·      Variância, desvio padrão, amplitude interquartil.

·      Detecção de outliers e análise de sua influência.

·      Histogramas, box plots, gráficos de dispersão e barras.

·      Importância da visualização na análise descritiva.

·      Conceitos básicos de probabilidade

·      Definição e axiomas da probabilidade.

·      Eventos, espaço amostral, probabilidade condicional e regra da multiplicação.

·      Distribuições de probabilidade

·      Distribuição Normal

·      Tipos de amostragem: aleatória simples, estratificada e sistemática.

·      Erro amostral e viés.

·      Teorema Central do Limite e sua importância.

·      Distribuição da média amostral.

·      Intervalos de confiança

·      Teste de hipóteses:

·      Correlação entre variáveis

·      Introdução à Regressão linear

·      Introdução à regressão logística

·      Análise de variância (ANOVA)

·      Teste de hipóteses para variáveis categóricas


Módulo 03 – Introdução a Banco de Dados e SQL com MySQL


Objetivo: Capacitar os participantes a desenvolverem uma base sólida em modelagem de dados relacionais e executar consultas SQL para criação, manipulação e análise de dados, aplicando boas práticas para projetar bancos de dados eficientes e bem estruturados.


Conteúdo (18h):

•       Sublinguagem DDL

•       Sublinguagem DQL

•       Sublinguagem DML


Módulo 04 – Python Aplicado para Ciência de Dados


Objetivo: Capacitar os participantes a aplicarem Python para a coleta e limpeza dos dados e análise exploratória dos dados, utilizando bibliotecas essenciais para manipulação, visualização e estatística.

Conteúdo (24h):

       Orientação a objetos

       Matemática com arrays e matrizes com a biblioteca Numpy

       Tratamento de dados com a biblioteca Pandas

       Geração de gráficos com Matplotlib e Seaborn


 

Módulo 05 – Visualização de Dados com PowerBI


Objetivo: Capacitar os participantes a utilizar o Power BI para criação de dashboards e relatórios interativos, transformando dados brutos em visualizações eficazes e insights valiosos para tomada de decisão.

Conteúdo (24h):

       Intelligence com o MS Power BI

       Infraestrutura e Instalação

       Modelagem e Relacionamentos

       Power Query, ETL, Séries temporais, Agregação e Filtros

       Visualização de dados com Gráficos e Mapas

       Valores Calculados com DAX

       Rodando Python internamente

       Dashboards

 


Módulo 06 – IA 


Objetivo: Capacitar os alunos a compreenderem e aplicar os principais conceitos e técnicas de aprendizado de máquina para desenvolver e avaliar modelos preditivos em diferentes contextos.

Conteúdo (57h):


•       Tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e semi-supervisionado

•       Normalização, padronização e codificação de variáveis categóricas

•       Teorema de Bayes e aplicações em ciência de dados

•       Modelos de aprendizado supervisionado:

o  Regressão linear, regressão logística, k-NN, árvore de decisão, SVM.

o  Técnicas de avaliação: validação cruzada, métricas de desempenho (MSE, MAE, AUC).

•       Aprendizado não supervisionado:

o  Análise de cluster (K-means, DBSCAN).

o  PCA e redução de dimensionalidade.

•       Introdução a Deep Learning e Rede Convolucionais



Por que começar agora?


Quanto mais você adia, mais longe fica seus objetivos.

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o futuro que você deseja.

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