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Introdução à Ciência de Dados - DF - Brasília - IA-Labs - EAD
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Sobre o Curso

No curso de Introdução à Ciência de Dados você se qualifica para compreender o estudo dos dados e extrair insights significativos para os negócios com uso de tecnologias de IA aplicadas na Indústria 4.0.

Desenvolvido com metodologia Hands On, o curso oferece experiência prática em Python com cenários reais de manipulação e análise de dados.

Aprenda desde operações básicas com matrizes até análises estatísticas fundamentais, preparando-se para desafios avançados em Data Science.

Mergulhe no mundo da Inteligência Artificial com Ciência de Dados e entre em modo IA-Labs.

Informações Gerais

Início do Curso

Imediato após confirmação

Nível

Iniciante

Carga Horária

60 horas

Modalidade

100% EaD Online

Duração

12 meses de acesso

Certificado

60% de aproveitamento

O que você vai aprender

  • Manipulação de vetores e matrizes com NumPy

  • Operações matemáticas em arrays

  • Cálculo de estatísticas descritivas

  • Transformação de dicionários em matrizes

  • Cálculo de determinantes e diagonais

  • Redimensionamento de arrays

  • Operações entre matrizes e vetores

  • Ranking e manipulação de matrizes

  • Trabalho com matrizes esparsas

  • Análise de características de dicionários

  • Cálculo de média, desvio padrão e variância

  • Conversão entre estruturas de dados

Pré-requisitos

Conhecimentos básicos em linguagem Python

Público-alvo

Estudantes, profissionais de TI e interessados em iniciar na área de Data Science e Inteligência Artificial.

Como Funciona

  • Acesso imediato à plataforma

  • Material didático interativo

  • Exercícios práticos com Python

  • Quizz final com correção automática

  • Certificado digital válido

Importância da Ciência de Dados

A Ciência de Dados transforma informações brutas em insights acionáveis, sendo crucial para decisões estratégicas em todas as áreas. Combinando estatística, programação e conhecimento de negócios, permite extrair padrões ocultos e prever tendências.

Dominar esses fundamentos é o primeiro passo para carreiras em análise de dados, machine learning e inteligência artificial, áreas com demanda crescente no mercado tecnológico.

Cursos Gerais

Carga Horária60
O que vai aprender?De forma geral:

- Visão de vetores e matrizes (para que serve e possibilidades que
disponibilizam) via biblioteca “Numpy”;
- Entendendo “arrays”, máximos, mínimos, média, desvio padrão,
variância;
- Como ranquear matrizes;
- Efetuar operações matemáticas para cada elemento de uma matriz;
- Efetuar operações matemáticas entre matrizes;
- Trabalhar dicionários.

De forma detalhada:


  • Criar vetores ou matrizes

  • Criar matrizes esparsas

  • Redimensionar array “Numpy”

  • Converter dicionários em matrizes

  • Inverter matriz ou “nArray”

  • Calcular diagonal da matriz

  • Calcular determinante de uma matriz

  • Transformar matriz em vetor

  • Calcular: média , desvio padrão e variância

  • Encontrar classificação de uma matriz (rank)

  • Máximos e mínimos de uma matriz

  • Adicionar valor numérico a um elemento de matriz

  • Calcular produto de dois (02) vetores

  • Adicionar, subtrair, multiplicar e dividir – valor numérico para cada elemento da matriz

  • Adicionar e subtrair entre duas (02) matrizes

  • Ler características de um dicionário

Pré-requisitoConhecimentos em linguagem de programação python.
Público-alvoIniciantes em programação, estudantes ou profissionais de tecnologia, como também todos os profissionais que tenham interesse nas trilhas de Inteligencia Artificial, na área da Ciência de Dados.
Como estudarEAD
Coligada1
Processo Seletivo1
Nível de EnsinoES
Tipo de cursoCursos Profissionalizantes
Área TecnológicaInteligência Artificial

Final da página

Informações adicionaisO que é ciência de dados?

A ciência de dados é o estudo dos dados para extrair insights significativos para os negócios. Ela é uma abordagem multidisciplinar que combina princípios e práticas das áreas de matemática, estatística, inteligência artificial e engenharia da computação para analisar grandes quantidades de dados. Essa análise ajuda os cientistas de dados a fazer e responder perguntas como o que aconteceu, por que aconteceu, o que acontecerá e o que pode ser feito com os resultados.

Por que a ciência de dados é importante?

A ciência de dados é importante porque combina ferramentas, métodos e tecnologia para gerar significado com base em dados. As organizações modernas são inundadas com dados; há uma proliferação de dispositivos que podem coletar e armazenar informações automaticamente. Sistemas online e portais de pagamento capturam mais dados nas áreas de comércio eletrônico, medicina, finanças e todos os outros aspectos da vida humana. Temos dados de texto, áudio, vídeo e imagem disponíveis em grandes quantidades.

Qual futuro da ciência de dados?

A inteligência artificial e as inovações de machine learning tornaram o processamento de dados mais rápido e eficiente. A demanda do setor criou um ecossistema de cursos, diplomas e cargos na área da ciência de dados. Devido ao conjunto de habilidades multifuncionais e à experiência necessária, a ciência de dados mostra um forte crescimento projetado nas próximas décadas.

Quais são os benefícios da ciência de dados para os negócios?

A ciência de dados está revolucionando o modo como as empresas operam. Muitas empresas, independentemente do porte, precisam de uma estratégia robusta de ciência de dados para impulsionar o crescimento e manter uma vantagem competitiva. Alguns dos principais benefícios incluem:


  • Descobrir padrões transformadores desconhecidos

  • Inovar novos produtos e soluções

  • Otimização em tempo real

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