BOOTCAMP
INTRODUÇÃO A DATA SCIENCE
3° Edição
Inscrições Abertas até 15/09 ás 23h55 – Conforme 1° Retificação
REALIZAÇÃO
PARCEIRO EDUCACIONAL
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Acreditamos no poder transformador da tecnologia e na importância de democratizar o acesso ao conhecimento e às oportunidades no mercado de trabalho, reconhecendo a crescente demanda por profissionais de Data Science e a necessidade de diversidade na área.
O objetivo deste programa é identificar, capacitar e integrar talentos de diferentes origens, gêneros e raças no universo da ciência de dados. Ao longo deste Bootcamp, os participantes aprenderão as habilidades fundamentais para se tornarem cientistas de dados, abrindo portas para um futuro brilhante e inclusivo no campo da tecnologia.
Estamos orgulhosos de anunciar que já estamos na terceira edição deste Bootcamp, que foi revisado e melhorado com base nas experiências anteriores. As duas primeiras edições formaram cerca de 100 graduados, e continuamos comprometidos em expandir ainda mais nosso impacto positivo na comunidade.
diferenciais
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ATIVIDADES PRESENCIAIS
- Viva uma experiência única às sextas-feiras, mergulhando em sessões práticas, eventos, workshops, e outras atividades.
PROJETO PRÁTICO
- Ganhe experiência prática em Data Science trabalhando em projetos reais de mantenedores do bootcamp e parceiros.
Quem pode participar?
Podem participar pessoas que se enquadrem no seguinte perfil:
- Estar devidamente matriculado em algum curso de graduação ou pós-graduação na UFRGS;
- Não estar recebendo qualquer benefício de outro Edital do Fundo Amanhã que tenha sido realizado no ano corrente.
- Não ter participado das edições anteriores ou apresentado um rendimento inferior a 60% ao final do programa.
Além disso, dispomos de cotas de vagas específicas para:
- Pessoas autodeclaradas pretas, pardas ou indígenas.
- Mulheres
// COMO FUNCIONA O BOOTCAMP
3 meses de aulas online e assíncronas, com carga total de 100h
Acompanhamento com plantão de dúvidas com profissionais da Alura
Imersão em empresas parceiras (Presencial)
20 horas atividades complementares com certificado
Conteúdos extras via eventos ao vivo e online
Oportunidades de contratação durante e após o curso
Conheça nossa ementa
Estimativa: 8h
- Entenda as funções das bibliotecas e pacotes na linguagem Python
- Conheça as built-in functions e suas utilidades
- Crie funções personalizadas
- Trabalhe com estruturas de dados compostas e aninhadas
- Construa listas e dicionários seguindo padrões por meio de list e dict comprehension
- Diferencie os tipos de erros e exceções em códigos Python
- Trate erros e comportamentos indesejados em seu código
Estimativa: 8h
- Aprenda fazer visualizações com o Matplotlib.
- Entenda o funcionamento de figuras e eixos do Matplotlib.
- Customize suas visualizações com diferentes cores, estilos, anotações, etc.
- Visualize diversos tipos de dados diferentes como séries temporais e
- dados categóricos.
- Tenha visualizações de dados possam fornecer assertividades para
- tomada de decisão baseada em dados.
Data Science: analise e visualização de dados
Estimativa: 6h
- Entre na área de ciência de dados (data science)
- Explore dados com exploratory data analysis
- Conheça os tipos de variáveis
- Entenda o papel de visualizações como histogramas e boxplots
- Entenda a importância e dê os primeiros passos em visualizações
- Utilize medidas de resumo
- Explore seus dados em Python com Pandas, Matplotlib e Seaborn
Data Science: análise de series temporais
Estimativa: 6h
- Aprenda as principais técnicas de análise de Séries temporais
- Entenda na prática quais os principais elementos presentes nas time series
- Saiba como aplicar a função de autocorrelação nos seus dados
- Aplique a média móvel para normalizar seus dados
- Desenvolva seus conhecimentos em Pandas, Seaborn e Matplotilib
Estimativa: 10h
- Entenda estatística e os números que você lida
- Descubra a diferença entre média, mediana e moda na prática
- Aprenda os tipos de dados e classifique-os
- Saiba o que é a distribuição de frequência
- Conheça a variância e o desvio padrão
Estimativa: 10h
- Entenda as distribuiçōes de binomial, poisson e normal
- Saiba o que o nível e intervalo de confiança
- Conheça técnicas de amostragem
- Calcule o tamanho da amostra
Estimativa: 12h
- Utilize visualizações para entender a distribuição de seus dados
- Descubra a diferença entre variáveis dependentes e explicativas em dados
- Aprenda a separar dados de treino e teste
- Modele com regressões lineares
- Entenda os erros em função dos resíduos e métricas
- Compare e salve os melhores modelos
Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem
Estimativa: 5h
- Aplique transformações antes de treinar seus modelos
- Aplique regressões com Statsmodel e Sklearn
- Aprenda técnicas Avançadas de Modelagem
- Obtenha previsões pontuais
- Interprete coeficientes estimados
- Efetue análises gráficas dos resultados encontrados
Data Science: testes estatísticos com Python
Estimativa: 6h
- Visualize a distribuição de dados coletados
- Levante perguntas e hipóteses
- Responda as hipóteses usando testes
- Crie intervalos de confiança para suas amostras
- Compare dois grupos de amostras
- Utilize Python para executar testes estatísticos
- Responda perguntas de maneira formal, não só exploratória
Estimativa: 10h
- Entenda como os sistemas de recomendação de músicas funcionam
- Conheça e use métodos de machine learning não supervisionada
- Saiba quais são os critérios e características das músicas são utilizadas para a recomendação
- Realize a criação de um recomendador de músicas e conecte com a API do Spotify
- Conheça a API do Spotify mais a fundo com a biblioteca Spotify
Estimativa: 8h
- Identifique fraudes em cartões de crédito utilizando uma árvore de
- decisão
- Entenda como funcionam as árvores de decisão
- Crie diversos modelos de Machine Learning com o scikit-learn
- Aprenda sobre as técnicas Bagging e Boosting
- Explore o famoso algoritmo Random Forest por debaixo dos panos
- Conheça o algoritmo AdaBoost em detalhes
Estimativa: 10h
- Finalize o projeto prático, polindo todos os aspectos para garantir uma entrega de alta qualidade.
- Coordene com seu grupo para integrar e harmonizar as partes do projeto, garantindo coesão e consistência.
- Conduza uma análise colaborativa de todo o trabalho, identificando e corrigindo quaisquer lacunas ou inconsistências.
- Aperfeiçoe as visualizações de dados e a narrativa do projeto, assegurando que a comunicação dos resultados seja clara e eficaz.
- Preparem juntos uma apresentação final dinâmica e persuasiva, que destaque a colaboração e os pontos fortes do grupo.
- Organizem uma sessão de ensaio para aprimorar a apresentação, dividindo papéis e responsabilidades de forma equilibrada.
- Revisem e finalizem a documentação do projeto, incluindo todos os códigos, análises e materiais de suporte.
- Reflitam em equipe sobre o processo de colaboração, destacando aprendizados e desafios superados durante o desenvolvimento do projeto.
Processo Seletivo 2024
INSCRIÇÕES
TESTES
AVALIAÇÃO TÉCNICA E ADMINISTRATIVA
ENTREVISTAS
DIVULGAÇÃO DO RESULTADO FINAL
RECURSOS DO RESULTADO
INÍCIO DAS AULAS
26 de Agosto a 09 de Setembro
16 de Setembro a 17 de Setembro
16 de Setembro a 17 de Setembro
18 de Setembro a 25 de Setembro
27 de Setembro
27 de Setembro a 28 de Setembro
07 de Outubro
O que esta esperando?
QUEM ESTÁ POR TRÁS DESSA INICIATIVA?
// PATROCINADORES
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// APOIADORES
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