Este módulo tem o propósito de apresentar uma visão geral sobre o que é a ciência de dados, a importância de sua aplicação e o papel do cientista de dados. Familiariza os alunos com os princípios e práticas básicas da ciência de dados, bem como com as competências e habilidades necessárias para seguir carreira na área.

• Competências: Lógica de Programação em Python (1 sprint)
• Construindo seus diferenciais com Data Science and AI (1 sprint)

Este módulo visa proporcionar uma compreensão sólida dos conceitos principais de Business Intelligence (BI) e Analytics. A partir de dados tabulares, você será orientado a como construir narrativas explicativas sobre o que aconteceu no passado e como esses eventos influenciam o presente. Também a importância de explorar dados para identificar tendências e ressaltar insights significativos para o negócio. Além disso, o módulo abrange o uso do Python para manipulação, limpeza e ajuste de dados, bem como conceitos básicos de estatística para agrupamento. Ao final, você será capaz de orientar decisões de negócios de forma estratégica e baseada em dados.

Competências:

• Python básico I (2 sprints)
• Estatística básica para BI (2 sprints)
• DataViz (2 sprints)
• Storytelling com Dados (2 sprints)
• Projeto de BI (1 sprint)

O objetivo principal desse módulo é desenvolver competências essenciais em Engenharia de Dados, capacitando a manipulação de dados de diferentes formatos e níveis de consistência. Você aprenderá sobre transformação, limpeza e manipulação de dados, usando técnicas adequadas conforme a necessidade. Utilizando SQL, você desenvolverá habilidades em buscar dados adicionais, seja na internet ou em bancos de dados. Também serão apresentadas noções básicas sobre o funcionamento das ferramentas de ETL (Extração, Transformação e Carregamento) para o manejo de dados em grande escala. Ao final do módulo, você será capaz de criar experimentos estatisticamente válidos a fim de adquirir e produzir mais dados para alimentar os modelos de Machine Learning.

Competências:

• Manipulação de dados com SQL (2 sprints)
• Aquisição de mais dados (2 sprints)
• Projeto de engenharia de dados (1 sprint)

Este módulo se propõe a capacitá-lo(a) na identificação de oportunidades para aquisição de novos dados que possam agregar valor aos projetos de ciência de dados. Além disso, buscamos habilitá-lo(a) para a criação e condução de experimentos e testes estatísticos significativos, como os Testes A/B, para a validação de hipóteses e cenários. Ao final desse módulo, você será capaz de projetar experimentos que permitam tomar decisões informadas e baseadas em dados, em diferentes contextos de negócios e perguntas de pesquisa.

Competências:

• Design de Experimentos (2 sprints)
• Teste A/B (1 sprint)
• Projeto de Experimentos (1 sprint)

O principal objetivo deste módulo é capacitá-lo(a) a reconhecer e aplicar efetivamente os principais modelos de Machine Learning voltados para tarefas de classificação, regressão e clusterização. Você será convidado(a) a manipular e preparar dados, treinar e testar modelos e fazer previsões confiáveis. A ênfase do módulo será na implementação prática desses modelos, bem como no entendimento dos princípios e teorias subjacentes que governam cada um deles. Ao final do módulo, você será capaz de abordar de forma eficaz os problemas do mundo real usando Machine Learning.

Competências:

• Python básico II (1 sprint)
• Estatística básica para Machine Learning (2 sprints)
• Machine learning I (2 sprints)
• Machine learning II (3 sprints)
• Projeto de Machine Learning (2 sprints)

O objetivo deste módulo é expandir sua base de conhecimento em Machine Learning com a introdução de conceitos e técnicas mais avançadas, incluindo Redes Neurais Recorrentes (RNNs), Processamento de Linguagem Natural (NLP) e inteligência Geracional (GenAI). Ao final do módulo, você será capaz de abordar conjuntos de dados complexos e aplicar técnicas sofisticadas de deep learning para predizer valores que irão gerar valor significativo para o negócio. As habilidades adquiridas neste módulo lhe permitirão aplicar as mais recentes e mais avançadas técnicas de Machine Learning para resolver problemas desafiadores em uma variedade de campos e indústrias.

Competências:

• Introdução a redes neurais (2 sprints)
• Deep Learning (3 sprints)
• GenAI (2 sprints)
• Projeto de Deep Learning (2 sprints)

O principal objetivo deste módulo é fornecer a você as habilidades para gerir efetivamente projetos de AI utilizando as mais populares e eficazes ferramentas e frameworks disponíveis no mercado. Além disso, você também aprenderá como assegurar que os projetos de IA realmente criem valor para o negócio, e como apresentar e promover esses projetos e seus benefícios para vários públicos interessados. Ao final deste módulo, você será capaz de efetivamente gerenciar cada etapa de um projeto de IA, desde a concepção até a implementação e avaliação, e ser capaz de comunicar persuasivamente o valor e os benefícios de tais projetos para uma variedade de públicos.

Competências:

• Gestão de projetos de dados e IA (2 sprints)
• Criando produtos e serviços de dados e IA (3 sprints)
• Temas emergentes em IA (1 sprint)
• Projeto de IA (1 sprint)

The primary goal of this module is to equip you with the skills and knowledge necessary for a successful global career in the technology sector. You will learn to identify your career motivations and objectives, understand the dynamics of the tech industry, and develop a strong professional profile on LinkedIn. This module also includes crafting an impactful resume and a persuasive cover letter, as well as strategies for an effective job search. By the end of the module, you will be able to effectively present your qualifications, increasing your chances of success in a global work environment.

Competencies:

• Entering the tech industry
• Build a global profile on Linkedin
• Curriculum vitae and cover letter