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Python básico2 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 do SQL para Análise Capítulo 4. Relacionamentos Entre Tabelas Capítulo 5. Soft Skills
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Introdução ao Aprendizado Automático2 semanas
Dominando o básico do aprendizado automático. Como funciona a biblioteca scikit-learn e como usá-la para completar seu primeiro projeto de aprendizado automático. Capítulo 1. Primeiro modelo treinado Capítulo 2. Avaliação da qualidade do modelo Capítulo 3. Melhorias para o modelo Capítulo 4. Em direção à regressão
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Aprendizado Supervisionado2 semanas
Mergulhando no campo mais procurado dentro do aprendizado automático. Como otimizar modelos, melhorar métricas, e trabalhar com dados desequilibrados. Capítulo 1. Preparação de Funcionalidades Capítulo 2. Métricas de Classificação Capítulo 3. Classificação Desequilibrada Capítulo 4. Métricas de Regressão Capítulo 5. Soft Skills
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Aprendizado Automático para os Negócios2 semanas
Aplique tudo o que você aprendeu em tarefas de negócios. Conheça métricas de negócios, testes A/B, a técnica de bootstrapping e rotulagem de dados. Capítulo 1. Métricas de Negócios Capítulo 2. Implementando Novas Funcionalidades Capítulo 3. Coleta de Dados Capítulo 4. Soft Skills
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Álgebra Linear2 semanas
Dê uma olhada mais profunda em alguns dos algoritmos que você já estudou e aprenda a aplicá-los. Key concepts in linear algebra: vectors, matrices, and linear regression. Capítulo 1. Vetores e Operações com Vetores Capítulo 2. Distância Entre Vetores Capítulo 3. Matrizes e Operações com Matrizes Capítulo 4. Regressão Linear
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Métodos Numéricos2 semanas
Analisando alguns dos algoritmos que usam métodos numéricos e aplicando-os em tarefas práticas. Aprendendo sobre o gradiente descendente, a técnica do gradient boosting, e as redes neurais. Capítulo 1. Análise de Algoritmos Capítulo 2. Gradiente Descendente Capítulo 3. Gradiente Descendente em Treinamento de uma Regressão Linear Capítulo 4. Gradient Boosting Capítulo 5. Soft Skills
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Séries Temporais2 semanas
Explorando as séries temporais. Tendências, sazonalidade, e a criação de atributos. Capítulo 1. Análise de Séries Temporais Capítulo 2. Previsão de Séries Temporais
+1 projeto para seu portfólio.
Aprendizado Automático para Textos2 semanas
Aplicando métodos e técnicas de aprendizado em dados textuais. Aprendendo a converter texto em números e usar o saco de palavras, o TF-IDF, as técnicas de word embedding, e o BERT. Capítulo 1. Vetorização de Textos Capítulo 2. Representações de Linguagens
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Visão Computacional2 semanas
Como lidar com tarefas simples de visão computacional usando redes neurais já existentes e a biblioteca Keras. Uma olhadinha rápida na aprendizagem profunda (Deep Learning). Capítulo 1. Redes Totalmente Conectadas Capítulo 2. Redes Neurais Convolucionais Capítulo 3. Soft Skills
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Aprendizado Não Supervisionado2 semanas
O que fazer quando você não tiver rótulos para os dados da saída. Lidando com tarefas de agrupamento (Clustering) e detectando anomalias. Capítulo 1. Agrupamento Capítulo 2. Detecção de Anomalias
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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 cientista de dados júnior.
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Você lidará com tarefas típicas de um cientista de dados de diferentes áreas de negócios. Por exemplo, prever a quantidade de ouro extraída do minério de ouro analisando dados históricos de uma empresa de mineração de ouro
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Ciência de Dados
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Sidney Sudatti
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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Desenvolvimento Web
Brasil
Julio Lima
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.
Julio Lima
Desenvolvimento Web
Brasil
Izaque Israel
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.
Izaque Israel
Desenvolvimento Web
Brasil
Diego Laurentino
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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Análise de Dados
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Emerson-Tung
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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Lívia Torres
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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Ciência de Dados
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Filipe Gomes Domingues
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
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Ciência de Dados
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