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Python básico3 semanas
Sua introdução ao mundo da análise de dados! Conceitos fundamentais e sintaxe básica de Pyhton. Laços de repetição, condições, e funções. A biblioteca pandas para analistas de dados. Seu primeiro estudo de caso, seguido por seu primeiro projeto. Capítulo 1. Variáveis, Tipos de Dados, e Operações Aritméticas
 Capítulo 2. Strings
 Capítulo 3. Listas
 Capítulo 4. Ciclos
 Capítulo 5. Instruções Condicionais
 Capítulo 6. Uma Olhadinha Rápida no Jupyter Notebook
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Continuação de Python básico2 semanas
Você vai continuar aprendendo sobre os dicionários Python que costumam ser usados na área de dados. Você vai aprender a construir suas próprias funções, o que vai tornar seu código mais flexível e reutilizável. E, por fim, vamos começar a aprender Pandas, a biblioteca #1 usada por profissionais da área para processar os dados. Capítulo 1. Dicionários
 Capítulo 2. Funções
 Capítulo 3. A biblioteca Pandas
 Capítulo 4. Introdução ao pré-processamento de dados e análise inicial
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Manipulação de dados3 semanas
Compensando dados imperfeitos. Como lidar com dados inexistentes e duplicados. Como alterar o tipo dos dados. Identificando correlações e construíndo gráficos. Capítulo 1. Lendo e Visualizando Dados Capítulo 2. Trabalhando com Valores Ausentes e Duplicados Capítulo 3. Filtrando Dados Capítulo 4. Estudo de caso Capítulo 5. Visualização de Dados Capítulo 6. Tipos de Dados Capítulo 7. Engenharia de Características Capítulo 8. Transformações de Dados
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Análise Estatística de Dados3 semanas
Como fazer análise inicial de dados para encontrar padrões. Criando gráficos básicos e elaborando suas primeiras hipóteses. Capítulo 1. Estatística Descritiva Capítulo 2. Teoria da Probabilidade Capítulo 3. Testando Hipóteses
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Ferramentas de Desenvolvimento de Software3 semanas
Preparando o ecossistema das ferramentas de desenvolvimento. Aprendendo a usar a linha de comando para acessar com facilidade e manipular arquivos no seu computador. Usando as ferramentas do Git e GitHub. Mergulhando no Python mais avançado. Capítulo 1. Introdução à Linha de Comando Capítulo 2. Ambientes de Programação Capítulo 3. Git e Github Capítulo 4. Python Intermediário
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Projeto Integrado 11 semana
Analise dados sobre vendas de jogos digitais para fazer previsões sobre as tendências do ano seguinte.
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Coleta e Armazenamento de Dados (SQL)2 semanas
Como são estruturados os bancos de dados e como extrair dados deles usando consultas de SQL. Procurando dados online. Capítulo 1. Extraindo Dados de Recursos Online Capítulo 2. SQL como uma Ferramenta para Trabalhar com Dados Capítulo 3. Funcionalidades Avançadas de SQL para Análise Capítulo 4. Relacionamentos Entre Tabelas Capítulo 5. Soft Skills
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Análise de Negócio2 semanas
Applying data analysis in business. Métricas de negócios e os KPIs. Análise de dados de usuários. Análise de marketing e ferramentas relacionadas. Funil de vendas. Capítulo 1. Métricas e o Funil Capítulo 2. Análise de Coorte Capítulo 3. Economia Unitária Capítulo 4. Métricas de Usuário Capítulo 5. Soft Skills Licâo Bônus: Otimizando Dados em pandas
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Tomando Decisões de Negócios Baseadas em Dados2 semanas
Métodos e ferramentas para testar hipóteses. Desenho experimental. Sazonalidade. Análise de coorte. Testes A/B. Capítulo 1. Introdução aos Testes de Hipóteses em Negócios Capítulo 2. Escolhendo um Método Experimental Capítulo 3. Priorizando Hipóteses Capítulo 4. Preparando-se para um Teste A/B Capítulo 5. Analisando os Resultados de um Teste A/B Capítulo 6. Soft Skills
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Como Relatar uma História Usando Dados2 semanas
Apresentando os resultados da pesquisa. Métodos de visualização de dados. Criando relatórios para explicar suas conclusões. A biblioteca Seaborn. Capítulo 1. Preparando Apresentações Capítulo 2. A biblioteca Seaborn Capítulo 3. A biblioteca Plotly
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Projeto Integrado 21 semana
Apresentando os resultados da pesquisa. Métodos de visualização de dados. Criando relatórios para explicar suas conclusões. A biblioteca Seaborn.
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Automação2 semanas
Automatizando processos de análise de dados e tarefas rotineiras com scripts. Métodos de visualização de dados. Apresentação de resultados. Capítulo 1. Pipelines de Dados e Para Que Servem Capítulo 2. Desenhando e Criando Dashboards com Dash Capítulo 3. Tableau
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Previsões e Predições1 semana
Métodos básicos de aprendizado de máquina e suas aplicações. Classificação, previsão, agrupamento. Regressão. Árvores de decisão. Capítulo 1. Tarefas de Negócios Envolvendo Aprendizado de Máquina Capítulo 2. Algoritmos de Aprendizado de Máquina Capítulo 3. Resolvendo Tarefas Relacionadas a Aprendizado Máquina
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Projeto Final2 semanas
Aplique tudo o que você aprendeu em um bootcamp de duas semanas que simula a experiência de trabalhar como um analista de dados júnior.
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Você lidará com tarefas típicas de um analista de dados de diferentes áreas de negócios. Por exemplo, estudar o funil de vendas da loja online e analisar os resultados de testes A/B.
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Os diferenciais da TripleTen incluem o cuidado no planejamento do Bootcamp, o apoio da equipe durante o aprendizado e a flexibilidade nos horários de estudo. A transparência no alinhamento de expectativas desde o início também é um ponto importante.
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O que eu mais gosto do curso é o fato da TripleTen dar todo o suporte e atenção às dificuldades que tenho durante o curso, os professores são bem atenciosos e a metodologia da prática da TripleTen em fazer o aluno codificar em plataforma preparada para isso.
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Em resumo, o processo de ensino é fenomenal, a plataforma funciona muito bem, a leitura do material é sempre bem leve e descontraída, os vídeos explicativos são bem objetivos, sempre é apresentando a usabilidade de tudo que é ensinado.
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Eu estou adorando o curso de Análise de Dados da TripleTen! Sinto que realmente estou fazendo um progresso real. Recomendo muito!
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Optei pela TripleTen por alguns motivos, principalmente após ler as opiniões positivas dos ex-alunos na internet. Acredito que a aprendizagem da ciência de dados abrirá novas portas para mim.
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A plataforma de ensino da TripleTen é intuitiva, os projetos práticos são bem estruturados, a metodologia adotada pela escola é muito boa, e a equipe de tutores e mentores é muito prestativa e está sempre disponível para ajudar.
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filipe gomes
Com certeza eu indicaria a TripleTen! Sinto que a confiança que adquiri durante o bootcamp é inestimável e me proporciona uma vantagem significativa no mercado de trabalho
Filipe Gomes Domingues
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