Curso online
Modelagem e Previsão usando Python
O que você será capaz de fazer
01
Desenvolverá a capacidade de resolver problemas de análise dados, do zero, construindo uma solução que envolva coleta, exploração e modelagem de dados
02
Aprenderá a validar modelos preditivos a partir do contato com dados reais e a construção de métricas de avaliação
03
Verá aplicações e exercícios completos em Python
Quais ferramentas eu usarei
Como estudar o curso
Suporte individualizado
- O curso foi pensado para pessoas que desejam aprender utilizar modelos de previsão em seus desafios do dia-a-dia.
- Separe 1 hora por dia para estudar através das videoaulas e conclua o curso em até 2 meses.
- Replique os códigos e exemplos propostos ao longo do Curso para fixar o conhecimento.
Programa do curso
- Aula 01 - Boas vindas e Apresentação do Curso
- Aula 02 - Ciclo de Ciência de Dados
- Aula 03 - Estruturas de Dados
- Aula 04 - Na prática: construindo uma análise de dados
- Aula 05 - Fontes de Dados
- Aula 06 - Variáveis Quantitativas vs. Qualitativas
- Aula 07 - Processo Gerador de Dados
- Aula 08 - Sumário de Estatísticas
- Aula 09 - Gráfico de Dispersão
- Aula 10 - Gráfico de Histograma
- Aula 11 - Gráfico de Boxplot
- Aula 12 - Gráfico de Linha
- Aula 13 - Análise de Correlação
- Aula 14 - Análise de Autocorrelação
- Aula 15 - Estacionariedade
- Aula 16 - Análise de Séries Temporais
- Aula 17 - Fluxo de Modelagem e Previsão
- Aula 18 - Separação de amostras: treino e teste
- Aula 19 - Pré Processamento de Dados
- Aula 20 - Viés e Variância
- Aula 21 - Regressão Linear
- Aula 22 - Suavização exponencial
- Aula 23 - ARIMA
- Aula 24 - Prophet
- Aula 25 - Regressão Logística
- Aula 26 - Naive Bayes
- Aula 27 - Algoritmos k-NN
- Aula 28 - Support Vector Machine (SVM)
- Aula 29 - Árvores de Decisão
- Aula 30 - Redes Neurais
- Aula 31 - Avaliando o desempenho do modelo
- Aula 32 - Validação Cruzada
- Aula 33 - Aumentando o desempenho do modelo: bootstrap, bagging, random forests e boosting
- Aula 34 - Interpretação de resultados e tomada de decisão
Materiais utilizados
Vídeos Didáticos
Cada seção será acompanhada de videoaulas subdividas em tópicos específicos, tornando o aprendizado ainda mais dinâmico.
Slides e Códigos disponíveis
Todos os slides e códigos utilizados ao longo das seções ficam disponíveis para os alunos baixarem e reproduzirem.
Certificação
- Carga horária: 50h
- Total de horas em vídeo: 30h
- Número de aulas: 34
equipe docente
Coordenador
Vítor Wilher
(Mestre em Economia e Cientista-Chefe da Análise Macro)
Especialista em ciência de dados. Dá aulas e presta consultoria há 7 anos na área de dados, já tendo ajudado milhares de alunos no Brasil a darem o primeiro passo em análise de dados envolvendo R e Python.
Professor
Fernando da Silva
(Bacharel em Economia e Cientista de Dados)
Especializado em economia e finanças. Trabalha com modelagem e previsão de séries temporais, análise e visualização de dados e automatização de relatórios e dashboards.
Depoimentos dos nossos alunos
Investimento
R$ 199,00
R$ 497,00
À vista no PIX ou boleto bancário
ou parcelado em 10x no cartão de crédito sem juros
- Garantimos seu dinheiro de volta em até 7 dias
Curso online
Modelagem e Previsão usando Python
Adquira esse curso agora e tenha acesso aos seguintes benefícios:
- Acesso completo por 24 meses
- Plataforma de estudos própria
- Suporte para tirar dúvidas
- Certificado digital de 50 horas
Perguntas frequentes
Resposta: Você poderá realizar sua matrícula através de boleto bancário ou cartão de crédito, podendo parcelar em até 10x sem juros no cartão de crédito.
Resposta: Você terá até 24 meses para ver quantas vezes quiser os conteúdos dos cursos.
Resposta: Esta oferta foi desenhada exatamente para as pessoas que nunca tiveram relação com linguagem de programação, mas desejam dar um upgrade na carreira.
Resposta: No próprio site há uma plataforma exclusiva para tirar dúvidas direto com nossa equipe o professor Vítor Wilher. Você estará sempre acompanhado durante sua jornada.
Ficou com alguma dúvida?
Entre em contato com nossa equipe pelo WhatsApp e tire todas as suas dúvidas antes de finalizar sua matrícula.
Boletim AM
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