Programa Nanodegree

Data Science para Negócios

Prepare dados para análises avançadas

Aprenda técnicas avançadas de coleta, tratamento e análise de dados para gerar insights e criar soluções de negócio inovadoras. Torne-se um cientista de dados, começando a construir seus primeiros modelos de machine learning.

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* ou R$1999 à vista. Inscrições prorrogadas até dia 05 de fevereiro.
Aulas iniciam dia 06 de fevereiro.

  • Nível
    Intermediário
  • Tempo
    6 meses

    Dedicação estimada de 8-10 horas por semana.

  • Pré-requisitos
    Programação e estatística

    Veja os pré-requisitos detalhados

  • Legendas
    Português, inglês

    Vídeos em inglês com legendas em português ou inglês.

Por que ser um cientista de dados?

A profissão de cientistas de dados foi eleita a profissão do século 21 devido ao volume de dados disponível para análise atualmente. Informações abertas na internet, Google Analytics, CRM, interações por email e pesquisas são algumas dessas fontes possíveis. A procura por profissionais que utilizem todos estes dados a favor dos negócios não para de crescer, já que desta forma, as empresas conseguem conhecer melhor o seu cliente, prever tendências de comportamento, encontrar padrões de consumo, aumentar a conversão de mídias digitais e mais.


Por que ser um cientista de dados?

A escassez de cientistas de dados está se tornando uma séria restrição em alguns setores.

Aprenda linguagens e ferramentas avançadas para analisar dados e gerar insights

Aprenda linguagens e ferramentas avançadas para analisar dados e gerar insights

Construímos um Nanodegree para você aprender técnicas avançadas para trabalhar com dados estruturados e não estruturados. Todo o conteúdo foi projetado por especialistas para que o aluno termine o curso de 6 meses e se torne um expert em data science. Esse Nanodegree é ideal para profissionais que já tem conhecimento em análise de dados, conhecimento em Python e muita curiosidade. Além disso, prepara o aluno para programas avançados da Udacity - Nanodegree Fundamentos de Deep Learning, Engenheiro de Machine Learning e Inteligência Artificial.

Aprendizado por projeto e feedback de especialistas

Aprendizado por projeto e feedback de especialistas

Ao longo dos 6 meses de Nanodegree, você desenvolverá em português diferentes projetos, colocando em prática tudo que aprendeu em cada módulo. Seus projetos serão revisados por especialistas na área, e você será informado sobre o que está fazendo bem, sugestões de melhorias e, caso não tenha cumprido algum requisito, a indicação para refazê-lo. Também provemos o melhor conjunto de monitores brasileiros para o seu aprendizado. Seja por meio de nosso fórum, Slack ou em sessões individuais online de 30 minutos, acompanhamos seu aprendizado para ter a certeza de que você está aprendendo tudo que este Nanodegree oferece a você.

Conheça seus instrutores

Sebastian Thrun
Sebastian Thrun

Instrutor

Professor de pesquisa na Universidade de Stanford, membro do Google, Academia Nacional de Engenharia e Academia Alemã de Ciências. É conhecido por sua pesquisa em robótica e aprendizado de máquina, principalmente pelo seu trabalho com carro autônomo.

Solomon Messing
Solomon Messing

Instrutor

Cientista político da equipe de Ciência dados do Facebook, focado em propaganda. Seu trabalho apareceu na American Political Science Review e Public Opinion Quarterly. Solomon completou seu Ph.D. em comunicação política e M.S. em Estatística da Universidade de Stanford.

Miriam Swords Kalk
Miriam Swords Kalk

Instrutora

Miriam contribuiu com a experiência dos estudantes da Udacity em diversos ângulos. Foi criadora de cursos e trabalhou individualmente com estudantes ajudando a liderar nosso time de Coaches. Em Stanford, tirou o diploma em Física e de Filosofia e Estudos Religiosos.

Moira Burke
Moira Burke

Instrutora

Como cientista de dados no Facebook, combina psicologia e tratamento de dados para entender a interação online. Ph.D. em Interação Humano-Computador pela Carnegie Mellon University, e um B.A. em Ciência da Computação pela Universidade de Oregon.

Chris Saden
Chris Saden

Instrutor

Depois de se formar no Emory em 2008, Chris se envolveu com admissões na faculdade, e isso o levou a ensinar matemática de ensino médio em Oakland. Chris juntou-se a Udacity para alcançar milhares de estudantes e compartilhar sua alegria em resolver problemas com o mundo.

Dean Eckles
Dean Eckles

Instrutor

Cientista social e estatístico da equipe de ciência de dados no Facebook. Estuda como as tecnologias interativas afetam o comportamento humano através da mídia. Graduado pela Universidade de Stanford em filosofia(BA), ciência cognitiva(BS, MS), estatísticas(MS) e comunicação(PhD).

Cheng-Han Lee
Cheng-Han Lee

Instrutor

Antes da Udacity, Cheng-Han trabalhou como gerente de programa da Microsoft. Estudou Ciência da Computação na Universidade do Texas em Austin e na Universidade da Califórnia em San Diego.

Katie Malone
Katie Malone

Instrutora

Fisica experimental por formação, Katie se interessou por aprendizado de máquina durante sua pesquisa sobre novas partículas com o Bóson de Higgs. Ela aproveitou a oportunidade para ensinar os outros sobre o uso de análise de dados para resolver problemas interessantes.

Pessoa usando um computador

Experimente o Nanodegree Data Science para Negócios antes mesmo de realizar sua inscrição.

Preview do curso

O que você vai aprender

Pré-requisitos

É necessário ter conhecimentos de programação e estatística.   Veja os pré-requisitos detalhados

Ferramentas

É necessário possuir um computador para a instalação do Python e do software Tableau e R (versões gratuitas).

  • Módulo 1

    Data Wrangling

    Usando Python, aprenda a coletar e tratar dados coletados na internet (WebScrapping). Aprenda a linguagem SQL para consultar e analisar banco de dados.

  • Módulo 2

    MongoDB

    Aprenda a trabalhar com dados não estruturados, sem um padrão definido, usando o MongoDB. Você aprenderá de maneira fácil e intuitiva como usar esta ferramenta para facilitar o processamento de grandes volumes de dados.

  • Módulo 3

    Análise Exploratória de Dados

    Aprenda a fazer avançadas análises de dados usando R, a ferramenta estatística livre mais usada no mercado. Além disso, aprenda a usar o melhor gráfico para cada tipo de insight e variáveis analisadas.

  • Módulo 4

    Introdução ao Machine Learning

    Comece aprendendo os conceitos básicos de Aprendizado de Máquina e entenda como funcionam os principais algoritmos. Utilize esse algoritmos em Python e crie modelos preditivos que podem ser uma vantagem competitiva.

  • Módulo 5 (Opcional)

    Teste A/B

    Aprenda a fazer testes de hipóteses de maneira correta, conclusiva e com fundamentos estatísticos que validarão os seus testes.

Projetos que você realizará

Questione dados do OpenStreetMap
Projeto 1

Questione dados do OpenStreetMap

Escolha qualquer área do mundo no openstreetmap.org para fazer a limpeza dos dados. Pratique as técnicas de normalização de dados tais como validade, exatidão, exaustividade, consistência e uniformidade.

Escolha qualquer área do mundo no openstreetmap.org para fazer a limpeza dos dados. Pratique as técnicas de normalização de dados tais como validade, exatidão, exaustividade, consistência e uniformidade.

Explorar e resumir dados
Projeto 2

Explorar e resumir dados

Use a linguagem R e aplique técnicas de análise exploratória de dados para verificar as relações de uma variável, múltiplas variáveis. Explore um conjunto selecionado de distribuições encontrando outliers e anomalias nos dados.

Use a linguagem R e aplique técnicas de análise exploratória de dados para verificar as relações de uma variável, múltiplas variáveis. Explore um conjunto selecionado de distribuições encontrando outliers e anomalias nos dados.

Identifique fraude em e-mails da Enron
Projeto 3

Identifique fraude em e-mails da Enron

Banque o detetive e coloque suas habilidades de aprendizado de máquina em prática. Construa um algoritmo que identificará funcionários da Enron que possam ter cometido fraude, usando como base o conjunto de dados financeiros e de e-mails da Enron.

Banque o detetive e coloque suas habilidades de aprendizado de máquina em prática. Construa um algoritmo que identificará funcionários da Enron que possam ter cometido fraude, usando como base o conjunto de dados financeiros e de e-mails da Enron.

Projete um Teste A/B
Projeto 4

Projete um Teste A/B

Tome decisões de planejamento de um teste A/B, incluindo quais métricas utilizar e em quanto tempo o teste deve ser executado. Analise os resultados de um teste A/B executado pelo Udacity recomendando qual mudança deve ser executada.

Tome decisões de planejamento de um teste A/B, incluindo quais métricas utilizar e em quanto tempo o teste deve ser executado. Analise os resultados de um teste A/B executado pelo Udacity recomendando qual mudança deve ser executada.

Domine os conceitos de análise e visualização de dados e utilize a informação ao seu favor.

Programas Nanodegree Udacity

Como funcionam os Nanodegree?

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Data Science para Negócios

Prepare dados para análises avançadas
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Perguntas Frequentes

    Estrutura do programa
  • Por que devo me inscrever neste programa?
    Este programa foi desenvolvido para você aprender técnicas avançadas para trabalhar com dados estruturados e não estruturados, voltado especialmente para o mercado de data science e machine learning. Se você deseja consolidar sua carreira como cientista de dados, iniciar sua carreira em machine learning, gerar valor para o seu negócio através de dados e saber lidar de forma efetiva com uma grande quantidade de informações, este Nanodegree é para você.
  • Que tipos de tópicos o programa cobrirá?
    Nosso compromisso é de equipá-lo com uma excelente compreensão do que forma um profissional de dados. Para isso, os tópicos abordados no programa são: extratação, limpeza e organização de dados, EDA (Exploratory Data Analysis), R, variáveis, introdução a aprendizagem de máquina e teste A/B.
  • Este Nanodegree me preparará para quais programas avançados da Udacity?
    O aprendizado adquirido após o término deste Nanodegree abrirá diversas possibilidades para seguir na carreira de dados. Nossos programas Nanodegree Fundamentos de Deep Learning e Engenheiro de Machine Learning são dois caminhos possíveis para aprofundar ainda mais as possibilidades de trabalhar com dados e preparam o profissional para o Nanodegree Engenheiro de Inteligência Artifical.
  • Qual a diferença entre este Nanodegree e os Nanodegree Fundamentos de Data Science I e o Nanodegree Fundamentos de Data Science II?
    O Nanodegree Fundamentos de Data Science I é ideal para iniciantes na área que desejam aprender a programar em Python para analisar dados. O Nanodegree Fundamentos de Data Science II ensinará os conceitos essenciais de análise estatística e visualização de dados, e é necessário que os estudantes já tenham conhecimentos sobre programação em Python. Estes programas Nanodegree foram pensados para oferecer, sequencialmente, o conhecimento necessário para interessados em data science, machine learning e inteligência artificial.
  • Qual a diferença entre o Nanodegree Fundamentos de Data Science II e o Nanodegree Data Science para Negócios?
    O Nanodegree Fundamentos de Data Science II ensinará os conceitos essenciais de análise estatística e visualização de dados. O Nanodegree Data Science para Negócios traz conceitos avançados sobre o tema, e é esperado que os estudantes já conheçam o que é ensinado no Fundamentos de Data Science II. Em ambos, é necessário que os estudantes já tenham conhecimentos sobre programação em Python.
  • É obrigatório a realização do Nanodegree Fundamentos de Data Science I e o Nanodegree Fundamentos de Data Science II para iniciar o Nanodegree de Data Science para Negócios?
    Não, porém é esperado que os estudantes do Nanodegree Fundamentos de Data Science II conheçam Python e suas bibliotecas para análise e manipulação de dados. Recomenda-se que interessados que não cumpram estes pré-requisitos realizem primeiramente o Nanodegree Fundamentos de Data Science I.
  • Este programa é online, presencial, ou alguma combinação de ambos?
    O programa é online, e os alunos podem interagir com colegas e instrutores em nossa sala de aula virtual, fóruns e Slack. Diferentemente de outros programas online, seu aprendizado será baseado em projetos que serão corrigidos pelos nossos mentores.
  • Como funciona o aprendizado por projetos?
    Durante o Nanodegree, você desenvolverá três projeto, colocando em prática tudo que aprendeu. Todo projeto que você realizar será revisado por especialistas na área do seu programa. Você será informado sobre o que está fazendo bem, sugestões de melhorias e, caso não tenha cumprido algum requisito, a indicação para refazê-lo.
    Duração do curso, calendário e horário das aulas
  • Qual a duração estimada do curso? Como funcionam as aulas?
    Nanodegree Data Science para Negócios é um curso online com duração estimada de 6 meses. Você será responsável pelo seu próprio ritmo de estudos e conseguirá realizar as aulas no horário que melhor desejar. Para lhe auxiliar, vamos recomendar algumas datas de entrega dos projetos.
  • É necessário estar disponível online em horários específicos?
    Não. O conteúdo do programa está disponível online em sua sala de aula Udacity a qualquer momento, assim como os demais recursos do programa (como Fóruns e Slack).
  • Quantas horas semanais devo investir em meus estudos?
    Os alunos devem planejar passar 8-10 horas por semana, durante o período do curso, para completar este programa. Esta é uma sugestão, você tem autonomia e flexibilidade para dedicar mais ou menos horas a cada semana, de acordo com a sua organização pessoal.
  • O que acontece se eu não concluir o programa em 6 meses?
    O principal objetivo da Udacity é ajudar você a finalizar seu Nanodegree, para que este aprendizado faça a diferença em sua carreira. Por isso, oferecemos a transferência de turmas como uma opção para você ter mais tempo para concluir o seu programa. Basta enviar um email para suporte@udacity.com Para que sua transferência seja feita sem problemas, fique atento: - O pedido deve ser feito dentro do período vigente do seu curso. Não espere ele acabar! - Caso existam turmas que começaram após a sua. - Você não tenha solicitado nenhuma transferência anteriormente. Você só tem direito a uma transferência! Acesse o nosso Termos de Uso . e veja como essa opção funciona com mais detalhes.
  • Não consigo me inscrever para esta turma. Serão abertas novas turmas em breve?
    Sim. A data de inscrição da próxima turma é divulgada nesta página oficial do Nanodegree Data Science para Negócios e aos estudantes que cadastraram seu email para receber a ementa detalhada deste Nanodegree.
    Certificado
  • É emitido um certificado ao final do programa?
    Sim! Como um provedor de cursos baseados em habilidades e orientado a projetos, a Udacity é autorizada a emitir certificados a todos que completam os nossos programas Nanodegree.
  • Este certificado é reconhecido pelo MEC?
    Ressaltamos que nossos certificados não equivalem a diplomas de graduação/pós-graduação providos por universidades brasileiras credenciadas ao Ministério da Educação do Brasil (MEC). Nossos certificados contam com o amplo reconhecimento da indústria. Nossas parcerias para desenvolvimento de cursos, com renomadas empresas como Google, Facebook, Twitter, Amazon, GitHub, IBM, dentre outras, servem para garantir a validade do certificado do Nanodegree.
    Inscrição, período de experimentação e pagamento
  • Existem pré-requisitos para inscrição?
    Sim, é necessário que o estudante possua conhecimento de programação intermediário, equivalente ao aprendido no Nanodegree Fundamentos de Data Science I ou outros cursos de programação introdutórios, ou experiência adicional de desenvolvimento de software do mundo real. Também é importante possuir conhecimento estatístico básico, equivalente ao aprendido no Nanodegree Fundamentos de Data Science II.
  • Eu me inscrevi hoje, quando terei acesso ao meu curso?
    Após a inscrição, você receberá um e-mail com a data de início de sua turma. Atente-se aos comunicados oficiais da Udacity por email e informações nesta página do Nanodegree Data Science para Negócios caso tenha eventuais dúvidas.
  • Quais as formas de pagamento disponíveis para este programa?
    É possível realizar a sua inscrição neste Nanodegree por meio dos cartões de crédito Visa, Mastercard, Hipercard, Diners Club, Elo, Aura e Discover (parcelamento disponível) ou boleto bancário (apenas pagamento à vista).
  • Há um período de teste gratuito para este programa?
    Não há nenhum período de teste gratuito para este programa, todavia, há uma política de reembolso de 10 dias, a contar da data de abertura da turma. Para solicitar o reembolso, entre em contato conosco pelo suporte@udacity.com
  • Como posso ter um recibo do pagamento da minha inscrição?
    Você receberá um e-mail de confirmação assim que o processamento do seu pagamento tiver sido concluído. Esse e-mail é disparado pela plataforma EBANX, que processa os pagamentos da Udacity. Você também pode solicitar uma fatura imprimível referente ao seu pagamento. Para solicitá-la, pedimos que entre em contato com nosso suporte diretamente. A nota fiscal é emitida apenas por empresas que prestam serviços locais, a partir do Brasil. Quando você paga pelo Nanodegree, você está recebendo o serviço de ensino online da Udacity Inc., que é uma empresa americana.