Mude sua carreira
para Analista de dados

Aprenda a programar em Python para coletar e manejar dados. Conheça a sintaxe, crie funções e módulos, baixe pacotes, aplique uma programação orientada a objetos e execute scripts em Python.
— Variáveis e tipos de dados (Data types)
— Estrutura de dados
— Fluxo de controle e fluxo condicional
— Arquivos e funções
— Programação funcional
— Programação orientada a objetos
— Módulos e pacotes
— Lidando com erros
— Transformação, limpeza e visualização de dados em Python

Atividade: Exercícios de programação e armazenamento em conta Github.

Aprenda como coletar, processar e preparar os dados para análise e visualizações posteriores
— Mineração de dados
— Preparação de dados
— Visualização de dados
— Análise exploratória com Seaborn e Pandas

Atividade: Exercícios práticos de Data Mining, preparação e visualização de dados com Python, Pandas, Seaborn e armazenamento em conta Github.

Aprenda a trabalhar com Git e Github para controlar as versões do código da análise de dados. Desenvolva o trabalho colaborativamente em equipe.
— Introdução ao Git e ao Github
— Criando um repositório Github
— Executando mudanças no seu repositório
— Salvando e baixando as mudanças
— Trabalhando com Git branches

Atividade: Criar e publicar trabalhos no GitHub.

Aprenda a operar com Numpy e as habilidades matemáticas necessárias para trabalhar com Análise de dados.
— Trabalhando com Numpy
— Objetos array do Numpy
— Vetorização de problema
— Fundamentos da estatística

Atividade: Utiliza a biblioteca do Numpy para executar funções matemáticas em dados e resolver problemas.

Familiarize-se com o machine learning e construa modelos de análise usando inteligência artificial.
— Fundamentos do machine learning
— Regressão
— Classificação
— Agrupamento
— Dados em série temporal

Atividade: Criar modelos de Machine Learning de classificação não supervisionado com k-means e outros métodos, configurar e classificar dados.

Aprenda a operar em ambiente SQL, criar scripts a partir de seleção, filtragem, agregação e mesclagem de dados, executar comandos de descrição, articular SQL com métodos quantitativos e utilizar bancos de dados.
— Base de dados e linguagem SQL
— Trabalhando com tabelas
— Seleção e ordenação
— Filtragem e seleção condicional
— Agregação
— Trabalhando com diversas tabelas
— Técnicas avançadas em SQL

Atividade: Análise exploratória em bancos de dados SQL com exercícios com Pandas e Seaborn.

Saiba como criar e operar dashboards de visualização de dados usando Google Data Studio.
— Visualização interativa de dados
— Introdução ao Google Data Studio
— Medidas e dimensões
— Criação e publicação de dashboards para visualização

Projeto: Exercícios em Google Data Studio e visualização interativa de dados

Aprenda a operar a plataforma de nuvem da Amazon Web Services e seus elementos relacionados à análise de dados.
— Iniciando-se no Amazon Web Services
— Rodando Python com funções de AWS Lambda
— Gerenciamento de tarefas com AWS
— Serviços de gerenciamento com AWS Cloud/Watch
— Trabalhando com Sagemaker notebooks
— Rodando aplicações em máquinas virtuais de AWS EC2

Atividade: Criar um AWS Datalake e realizar a automação de pipeline de ingestão de dados.

Saiba como trabalhar com Spark, combinando-o com diferentes bibliotecas e estratégias de manipulação e processamento de dados em grandes quantidades. Crie Data lakes.
— Introdução ao Spark
— Trabalhando com Apache Spark
— Processamento de grande quantidade de dados
— Processamento de dados usando Pandas, PySpark e Pyarrow
— Trabalhando com Data lakes
— Extract load transform (ETL)

Atividade: Crie um Data lake no AWS e utiliza Python para extrair, transformar e carregar dados nele.

Claro! Sem problemas. Este curso foi desenvolvido para que você mergulhe no universo da análise de dados e adquira conhecimentos que possam tanto incrementar seu currículo quanto te despertar para uma nova carreira. Não é preciso ter conhecimento prévio no assunto, apenas vontade de aprender.

A ordem do curso foi elaborada considerando uma linha de aprendizagem contínua, para que você tenha um aprendizado fluido e efetivo. Dessa forma, recomendamos que siga a sequência conforme publicação semanal na plataforma. Caso queira iniciar um módulo publicado sem terminar o anterior (por exemplo, se estiver esperando a correção do exercício), isso não afetará sua trajetória final, desde que você realize todas as atividades com 70% de aprovação e assista todas as aulas.

Pensando em seu aprendizado e evolução, nossa equipe de tutoria é formada por profissionais da área que irão responder suas dúvidas sobre o conteúdo do curso e dar feedbacks sobre as atividades realizadas, de forma individual. Além disso, temos o fórum abaixo de algumas aulas para compartilhamento de opiniões e também contato com outros alunos.

Este curso tem duração de mais de 47 horas de conteúdo, sendo que cada novo módulo é disponibilizado semanalmente (sem dias fixos de publicação). Caso você realize um módulo por semana, a duração prevista é de 11 meses. Lembrando que, por serem aulas gravadas e sem interação ao vivo, você possui total autonomia para escolher seus horários de estudo de acordo com a sua rotina e prioridades.
Sabemos da correria do dia a dia, e pensando nisso, o curso poderá ser finalizado em até 24 meses (2 anos) após a matrícula. Durante esse período, você terá suporte da tutoria, correção de exercícios, acesso aos nossos serviços e a possibilidade de emissão do certificado de conclusão. Mas não se preocupe! O conteúdo do curso estará disponível para consulta em sua plataforma de forma vitalícia.

Nós recomendamos a finalização de um módulo por semana, o que levará por volta de duas horas (entre assistir às aulas e iniciar suas atividades - e o tempo dedicado à execução da tarefa é variável). Você poderá avançar em seu próprio ritmo nos módulos já publicados, anotando o que achar importante e assistindo novamente quantas vezes desejar, até absorver o conteúdo.

A EBAC tem um compromisso genuíno com a dinâmica e facilidade no aprendizado, e sabemos que dúvidas podem surgir e são muito bem-vindas! Em exercícios nos quais é necessário o envio de tarefas para correção, também é possível encaminhar perguntas e dúvidas para a tutoria. Há um espaço, localizado abaixo dos vídeos de exercícios, em que você poderá escrever e anexar arquivos, e um de nossos tutores responderá. Eles te auxiliarão com informações atualizadas para contribuir com seu desenvolvimento educacional e profissional. Já nos quizzes e exercícios autoavaliativos, o envio de dúvidas não é possível.

Para este curso, é recomendável ter um computador com acesso à Internet.

Por se tratar de aulas 100% online, todos os cursos da EBAC Online são classificados como livres e profissionalizantes, preparando o aluno para atuar no mercado de trabalho. Cursos livres não necessitam de reconhecimento do Ministério da Educação e Ciência, tendo em vista sua curta/média duração.

A partir do momento da publicação do módulo, você poderá assistir às videoaulas pelo computador, celular ou outro dispositivo conectado à Internet. Recomendamos que o acesso aos materiais e às tarefas seja realizado por meio de um computador/notebook, visto que alguns formatos de arquivos de apoio não são suportáveis em dispositivos móveis, por precisarem de softwares específicos.

Para realizar as atividades do curso, você irá usar os seguintes softwares: Python, Google Colab for Python learning, SQL Online IDE for SQL Learning, AWS Account for Cloud Computing and Big Data Learning, Tableau Public for Data Visualization Learning e Kaggle.