Data Science de A a Z - Extraçao e Exibição dos Dados

Aprenda Data Science com Python e também áreas importantes como estatística e ETL no SQL Server!

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Data Science de A a Z - Extraçao e Exibição dos Dados

What You Will Learn!

Utilizar estatística aplicada
Definir o que é Machine Learning, Big Data e Data Science
Análise de Dados com Python
Gráficos com Python

Description

Data Science de A à Z

O essencial que você precisa saber sobre esse curso é: Ele é voltado para iniciantes. Esse é o meu público e amo trabalhar com ele.

Portanto, se: Você quer entrar na área de Data Science e não sabe por onde começar, se você fez algum ótimo curso mas achou avançado demais e não entendeu nada, se você que saber todos os conceitos importantes que cercam essa área, se você é UNIVERSITÁRIO buscando conhecimento sobre a áreas, se você quer ter uma visão geral é um EXCELENTE BASE para saber caminhar sozinho, o seu lugar é aqui. Vamos aprender de uma forma didática mesmo para quem nunca viu o assunto.

A profissão de Cisntista de Dados não é só luxo. Há também partes que ninguém conta, como por exemplo onde tudo é feito antes da exibição dos lindos gráficos para tomadas de decisão, e eu vou te mostrar aqui como tudo é, para que nada te surpreenda em um ambiente real.

O curso segue uma lógica de aprendizado com um plus que você só encontrará aqui: Carga e tratamento de Dados no SQL Server.

Por que carga de dados?

A profissão de Cientista de Dados lida em 70% do seu tempo com o tratamento de dados. Os dados, nosso ator principal, precisam ser tratados, padronizados e limpos que QUALQUER técnica seja aplicada em fases posteriores. Aqui você terá um forte base nesse tratamento, utilizando não somente o Python como também a ferramenta Integration Services em conjunto com a linguagem SQL. E para fechar, nós construiremos do ZERO um componente no Integration Services que nos avisa QUANDO um registro foi alterado e grava a sua alteração. E nós vamos instalar o SQL Server DO ZERO.

Infraestrutura

Outro ponto é: Você já se imaginou como é um ambiente de cientista de dados? Como são organizadas as pastas, como são salvos os scripts e como são comparados os dados? Aqui também focaremos na infraestrutura do ambiente, organização de pastas e versionamento de scripts.

Gráficos

Um recurso indispensável para a análise de dados são os gráficos. Já imaginou em apenas olhar para um gráfico e verificar se variáveis são correlacionadas? Ou dizer o quanto de correlação há entre elas? Aqui eu vou te ensinar de uma forma simples, assim como os mais comuns tipos de gráficos, suas variações e por último, mas não menos importante, a dar estilo a esses gráficos escolhendo a sua paleta de cores.

Recursos

Dentre os recursos gerais do curso, teremos:

SQL para Data Science.
Integration Services e ETL.
Python para tratamento de dados com Pandas.
Python para cálculos matemáticos com NumPy.
Gráficos em Python com MatplotLib.
Gráficos estilosos em Python e customização de gráficos com SeaBorn.

Servidor Dedicado

Para facilitar o curso, você terá um servidor de armazenamento online DEDICADO à você! Você poderá realizar TODOS os downloads desse servidor caso não encontre os arquivos no site dos fabricantes. Além dos softwares do curso, todos os datasets e códigos em script estão organizados em pastas, separados por módulos para fácil acesso!

Sim, tudo aqui, em um curso só!

Como você pode ver, é um curso grande, e as aulas estão sendo adicionadas semanalmente!

Tudo com a didática que você já conhece!

Esse é um curso generalista, que mostra desde o início da área, com a aquisição e o tratamento dos dados até a última ponta que é a exibição dos gráficos para a tomada de decisão, portanto você verá a área completa.

Universidade dos Dados - Elevando o seu conhecimento!