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CONTEÚDOPROGRAMÁTICO



CONTEÚDOPROGRAMÁTICO• Introdução do Programa

• Objetivos do Curso

• Módulo 1 – Conceitos Iniciais e Informações do Curso

• Módulo 2 - Estruturas Fundamentais do Python (Nível Básico)

• Módulo 3 - Estruturas Fundamentais do Python (Nível Intermediário)

• Módulo 4 - Exploração e Análise de Dados (Nível Avançado)

• Teste Final - Avaliação Final para Obtenção do Certificado de Conclusão

• Bônushttps://www.seshatanalytics.com.br/


O caminho para se tornar umEspecialista em Análise de Dados éuma jornada que pode ser feita por vocêe não tem a complexidade que todospensam quando lidam com muitosdados.

E como começar? Quais são osconceitos e técnicas essenciais para setornar um especialista?

A realização de análises com baseem dados tornou-se uma parteextremamente importante do cotidiano,tendo em vista sua extensa aplicação nosdiversos produtos que consumimos(livros, filmes, esportes, sistemas delocalização, entre outros), sendoconsiderado um dos campos maisrelevantes e interessantes atualmente,com alta demanda no mercado detrabalho.

Além da alta demanda, osprofissionais com interesse no assuntocontam com pouquíssimas opções dequalidade no Brasil em cursos degraduação, pós-graduação e técnicos.

Assim, o público alvo deste curso é:

• Gestores e analistas de áreas denegócio.

• Tomadores de decisões quenecessitam de informaçõesconsistentes e relevantes paradesenvolvimento dos seusnegócios.

• Pessoas interessadas no campo deestudo e em busca de novastecnologias de análise de dados.

Pré-requisitos:

• Não há pré-requisitos.https://www.seshatanalytics.com.br/


O curso online Python paraAnálise de Dados da Seshat Analyticstem como objetivo ensinar aosparticipantes os principais conceitos etécnicas de análise de dadosutilizando o Python, com aplicaçãoprática em problemas reais,enfatizando as técnicas mais utilizadas.

O curso foi estruturado emvideoaulas e é 100% prático. Nele,vamos apresentar os principaisconceitos por meio de exemplos eexercícios que faremos juntos.

Com o curso de Python paraAnálise de Dados, você estará apto atratar sozinho seus dados, seja nodesenvolvimento de pesquisas ou no

aprimoramento de suas habilidadestécnicas.

Desta forma, com as nossas aulas,quero que os tópicos de programação,estatística e análise de dados deixemde ser um medo ou problema e viremuma habilidade no seudesenvolvimento profissional.

Este curso é voltado para pessoasque tiveram pouco ou nenhum contatocom o Python antes e que desejam usaras técnicas de análises de dados emsuas atividades atuais.

Também é voltado para quemdeseja iniciar o processo de se tornarum cientista de dados.

Objetivos do Curso



Módulo 1

Conceitos Iniciais e Informações do CursoDescrição: Indicado para quem nunca teve contato anterior com o Python, incluindo tópicos de instalação da ferramenta, apresentação do Jupyter Notebook e operações básicas.

Conteúdo: 7 Aulas e 1 Quiz

• AULA 01 - Apresentação do Curso

• AULA 02 - Estrutura do Curso

• AULA 03 - Por que Python?

• AULA 04 - Instalação do Python

• AULA 05 - Jupyter Notebook e Operações Básicas (Parte 1)



• Quiz - Questões - Módulo 1



Módulo 2

Estruturas Fundamentais do Python (Nível Básico)

Descrição: Aprenda na prática as principais estruturas do Python, englobando os conceitos de variáveis, listas, dicionários e tuplas.

Conteúdo: 18 Aulas, 4 exercícios práticos e 1 Quiz

• AULA 01 - Variáveis (Parte 1)





• AULA 06 - Variáveis (Correção do Exercício 1)

• AULA 07 - Variáveis (Correção do Exercício 2)

• AULA 08 - Listas (Parte 01)





Módulo 2

Estruturas Fundamentais do Python (Nível Básico)

Descrição: Aprenda na prática as principais estruturas do Python, englobando os conceitos de variáveis, listas, dicionários e tuplas.

Conteúdo: 18 Aulas, 4 exercícios práticos e 1 Quiz

• AULA 11 - Listas - Correção do Exercício

• AULA 12 - Dicionários (Parte 1)




• AULA 16 - Dicionários - Correção do Exercício

• AULA 17 - Tuplas (Parte 1)

• AULA 18 - Tuplas (Parte 2)

• Quiz - Questões - Módulo 2



Módulo 3

Estruturas Fundamentais do Python (Nível Intermediário)

Descrição: Aprofunde seus conhecimentos, aprendendo sobre os conceitos de condicionais, estruturas de repetição, funções e como lidar com erros e exceções no Python.

Conteúdo: 18 Aulas, 4 exercícios práticos e 1 Quiz• AULA 01 - Condicionais (Parte 1)

• AULA 02 - Condicionais (Parte 2)

• AULA 03 - Condicionais (Parte 3)

• AULA 04 - Condicionais - Correção do Exercício (Parte 1)

• AULA 05 - Condicionais - Correção do Exercício (Parte 2)

• AULA 06 - Estruturas de repetição For (Parte 1)

• AULA 07 - Estruturas de repetição For (Parte 2)

• AULA 08 - Estruturas de repetição While (Parte 1)

• AULA 09 - Estruturas de repetição While, Continue, Break (Parte 2)

• AULA 10 - Estruturas de repetição - Correção do Exercício

• AULA 11 - Erros e Exceções (Parte 1)



Módulo 3

Estruturas Fundamentais do Python (Nível Intermediário)

Descrição: Aprofunde seus conhecimentos, aprendendo sobre os conceitos de condicionais, estruturas de repetição, funções e como lidar com erros e exceções no Python.

Conteúdo: 18 Aulas, 4 exercícios práticos e 1 Quiz• AULA 12 - Erros e Exceções (Parte 2)

• AULA 13 - Funções (Parte 1)

• AULA 14 - Funções (Parte 2)

• AULA 15 - Funções - Correção do Exercício - Solução Simples (Parte 1)

• AULA 16 - Funções - Correção do Exercício - Solução Simples (Parte 2)

• AULA 17 - Funções - Correção do Exercício - Solução com Validação (Parte 1)

• AULA 18 - Funções - Correção do Exercício - Solução com Validação (Parte 2)

• Questões - Módulo 3



Módulo 4

Exploração e Análise de Dados (Nível Avançado)Descrição: Aprenda as principais técnicas de exploração e análise de dados com os principais pacotes utilizados para estas atividades: Numpy e Pandas.

Conteúdo: 27 Aulas, 4 exercícios práticos e 1 Quiz• AULA 01 - Módulos

• AULA 02 - Numpy (Parte 1.1)







• AULA 09 - Pandas (Parte 1)



Módulo 4


Conteúdo: 27 Aulas, 4 exercícios práticos e 1 Quiz• AULA 10 - Pandas (Parte 2.1)

• AULA 11 - Pandas (Parte 2.2)



• AULA 14 - Pandas (Parte 4)







Módulo 4


Conteúdo: 27 Aulas, 4 exercícios práticos e 1 Quiz• AULA 19 - Pandas (Parte 6.3)









• Questões - Módulo 4



Módulo Final

Avaliação Final para Obtenção do Certificado de ConclusãoDescrição: Simulado com 10 questões práticas, com

disponibilização do certificado em caso de aprovação (Nota

superior a 7).



Bônus

E-bookDescrição: DATA SCIENCE E MACHINE LEARNING: Passo a

Passo para Aprender as Principais Técnicas do Zero e se tornar

um Cientista de Dados



QUEM

SOMOSOlá!!! Meu nome é Renata Galdino, sou Cientista de Dados e Engenheira de Machine Learning da Seshat Analytics.

Sou doutoranda em Engenharia de Computação, mestre em Economia, pós-graduada em Engenharia Econômica e Financeira e bacharel em Estatística, em Engenharia de Sistemas e de Telecomunicações.

Eu trabalho há mais de 15 anos em consultorias de grande porte, principalmente desenvolvendo soluções voltadas para análises avançadas de dados.

Atualmente eu trabalho naSeshat Analytics, no desenvolvimento de cursos, treinamentos corporativos e consultoria especializada.



QUEM

SOMOSA Seshat Analytics é empresa voltada à promoção de

técnicas avançadas em Ciência de Dados, que oferece

cursos online, cursos presenciais, treinamentos

customizados (In Company) e consultoria especializada.

Nosso objetivo é qualificar e capacitar nossos alunos no

mercado de trabalho e buscar

soluções para nossos clientes

no uso de ferramentas

avançadas de análise de

dados.

Seja muito bem-vindo(a)!!!

Em caso de dúvidas, por

favor, entre em contato:

[email protected]


mailto:[email protected]


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