Aprenda com quem foi professora na University of Toronto e hoje é Senior Data Scientist na Roche, farmacêutica Suiça, aplicando estatística e machine learning no mais alto nível com exercícios práticos de casos reais
Toda a estrutura da formação foi pensada para maximar seu aprendizado
O que é, exemplos no mercado de trabalho, ferramentas principais e as atribuições de um cientista de dados.
Principais linguagens de programação para ciência de dados, aplicações práticas, a escolha da linguagem de programação correta, fundamentos do Python, noções básicas de SQL e exerccios práticos.
Técnicas de limpeza de dados, Análise Exploratória de Dados (EDA), trabalho com APIs e Web Scraping.
Fundamentos de Probabilidade: Distribuições, Teorema de Bayes e Teorema do Limite Central. Análise Estatística: Testes de hipótese, Teste A/B e intervalos de confiança. Estatística Descritiva e Inferencial.
Aprendizado Supervisionado: Regressão, classificação, árvores de decisão e florestas aleatórias. Aprendizado Não Supervisionado: Agrupamento (K-Means), PCA e detecção de anomalias. Métricas de Avaliação: Acurácia, precisão, recall, F1-score e curvas ROC-AUC.
Deep Learning com Python: Redes neurais, CNNs, RNNs. Processamento de Linguagem Natural (NLP): Mineração de texto, anlise de sentimento e embeddings de palavras. Tecnologias de Big Data: Introdução ao Hadoop, Spark e computação distribuída.
Boas Práticas de Visualizaão de Dados: Criação de gráficos e dashboards impactantes com ferramentas como Matplotlib, Seaborn e Plotly. Storytelling com Dados: Construção de narrativas com dados, apresentaão de insights e tomada de decisões orientadas por dados.
Projeto de Ciência de Dados de ponta a ponta. Estudos de caso do mundo real e aplicações em diferentes indústrias (ex.: saúde, finanças).
Jules é uma especialista de renome em Ciência de
Dados e Estatística, com uma carreira sólida tanto no meio acadêmico quanto no mercado corporativo
global. Com formação na prestigiada University of Toronto, onde obteve seu Mestrado em Estatística,
ela lecionou na mesma instituição antes de se tornar Senior Data Scientist & Statistician na Roche,
uma das maiores empresas farmacêuticas do mundo.
Seu trabalho vai além da teoria: na Roche, Jules aplica estatística avançada e machine learning para
resolver problemas reais que impactam milhares de pessoas. Com experiência internacional no Canadá e
atuaão em projetos de grande escala, ela traz uma abordagem prática e moderna para o ensino da
Ciência de Dados.
Se voc busca aprender com alguém que domina a teoria e a prática, e que já ensinou nas melhores
universidades, Jules é a mentora certa para sua jornada na Ciência de Dados!
Aprenda do zero, sem necessidade de experiência prévia.
Transição para uma área em alta demanda e com excelentes oportunidades.
Aprofunde seus conhecimentos em estatística, Python e Machine Learning.
Use dados para tomar decisões mais estratégicas e impulsionar negócios.
Aprenda técnicas práticas para pesquisa e análise quantitativa.
Amplie seu repertório com habilidades em análise e visualização de dados.
A Formação em Data Science do Data With Jules será lançada em breve! Preencha o formulário abaixo e seja avisado assim que ele estiver disponível.
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A nova turma iniciará em Março de 2025
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O Data With Jules Labs é um portal de exercícios! Nele a Jules adicionará exercícios relacionados ao conteúdo das aulas para que seja possível colocar em prática o conhecimento adquirido!
Diversos tipos de exercícios são adiconados mensalmente no Labs. Eles possuem um indicador de dificuldade que permite saber o quão difcil/complexo ele é!
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