Python para Data Science e Analytics - Do Zero ao Avançado

🚀 Python para Data Science e Analytics - Do Zero ao Avançado 📊

Comece sua trajetória para se tornar um cientista de dados! Este é o caminho definitivo para você entrar no mercado de Data Science e Analytics, uma das carreiras mais procuradas e gratificantes hoje. 💼✨

O que você vai aprender?

• Fundamentos de Python: A linguagem dominante no campo de Data Science, e você vai dominá-la!
• Manipulação de Dados: Com Pandas e Numpy, transforme vastos conjuntos de dados em insights valiosos.
• Visualização de Dados: Crie visualizações impactantes com Matplotlib, Seaborn e outras bibliotecas gráficas.
• Automatização de Tarefas: Desperte sua eficiência ao automatizar trabalhos envolvendo planilhas Excel.
• Trabalho com Dados em Escala: Processe milhões de registros com facilidade, pronto para lidar com grandes volumes de dados.

🔍 Especialização e Mercado: Junte-se aos profissionais mais procurados, os cientistas de dados Python. Com uma escassez crescente de talentos nesse campo, suas oportunidades no mercado estão brilhando!

Dados recentes:

• Cientista de Dados: O profissional mais procurado de acordo com o Glassdoor, com um salário médio de mais de $120,000 nos EUA! 💼💲
• Expansão no Mercado: Data Science é uma carreira em alta, com empresas no Brasil já expandindo suas áreas de analytics.

Estrutura do Curso:

Análise Exploratória de Dados:

• Introdução ao Python
• Funções básicas e ambientes virtuais
• Aprendendo com Numpy e Pandas
• Trabalhando com Dataframes
• Utilizando Loops e Operadores Condicionais
• Criando Funções Definidas pelo Usuário (UDFs)
• Visualização de Dados com Matplotlib e Seaborn
• Projeto Final de Análise Exploratória de Dados 📈

Modelagem Estatística:

• Data Cleaning, Preparation e Encondamento de Variáveis
• Detectando Outliers
• Tratamento de Variáveis Categóricas
• Fundamentos de Modelagem Estatística
• Regressão Linear e Logística
• K means Clustering
• Projeto Final de Modelagem Estatística 📊

Machine Learning:

• SVM - Support Vector Machines (Síntese de Vegetação Machine)
• Naive Bayes e Árvore de Decisão (Decisão Ágil)
• Bagging, Boosting e Random Forest (Florestas Aleatórias)
• Gradient Boosting, XGBoost e LGBM (Boosting Graded Linear)
• Feature Selection (Seleção de Características)
• Cross Validation (Validação Cruzada)
• Salvando Modelos com Pickle para reuso 🤖

🌟 Prepare-se para transformar dados em decisões e impulsionar carreiras! A jornada do zero ao herói dos dados está aqui, e você tem o mapa no bolso. 🗺️🚀

Inscreva-se agora e seja parte das próximas inovações em Data Science e Analytics! 📆🎓