• Nível
    Iniciante
  • Tempo
    8 semanas

    Dedicação estimada de 8-10 horas por semana.

  • PRÉ-REQUISITOS
    Conhecimentos básicos em Python

    Este conhecimento é ensinado no Nanodegree Fundamentos de Data Science I.

  • Legendas
    Português, Inglês

    Vídeos em inglês com subtítulos em português ou inglês.

Construído em parceria com
  • Tableau Tableau é líder em business intelligence e analytics do mundo, segundo o Gartner Group. É a solução utilizada por grandes empresas para analisar e visualizar dados com efetividade.
  • Cloudera Cloudera é grande referência em analytics avançado e big data. Foi precursora no uso de Hadoop - principal ferramenta para processamento de big data no mundo.
  • Georgia Institute of Technology Georgia Tech é uma das melhores universidades de tecnologia do mundo. Localizada em Atlanta, EUA, possui grandes investimentos em pesquisa e inovação.

Por que aprender as melhores práticas em análise e visualização de dados?

O volume de informação disponível para análise dentro e fora das empresas nunca foi tão grande, logo transformar esses dados em inteligência tornou-se uma habilidade altamente requisitada no mercado. Aprender os conceitos de análise e visualização de dados permitirá que você utilize a informação ao seu favor. Além de tomar decisões mais assertivas, você também estará apto para revelar tendências, prever demandas, explicitar correlações e tornar a compreensão de volumes imensos de dados algo simples e para todos.

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Profissionais ‘data-driven’ são os mais cobiçados pelo mercado

Features 1

Encontre insights escondidos, evidencie suas descobertas

Entre no mundo Udacity e aprenda com os melhores da educação online. Construímos um Nanodegree para você aprender a manipular dados com facilidade, voltado especialmente para o mercado de data science e machine learning. Todo o conteúdo foi desenhado por especialistas para que você domine os conceitos fundamentais em oito semanas. É ideal para profissionais que desejam analisar dados, testar hipóteses, obter insights e apresentá-las de modo eficaz ao time, também preparando o aluno para programas avançados da Udacity - Nanodegree Analista de Dados, Engenheiro de Machine Learning e Fundamentos de Deep Learning.

Features 2

Aprendizado por projeto e feedback de especialistas

Durante seu Nanodegree, você desenvolverá em português dois projetos, colocando em prática tudo que aprendeu. Cada projeto será revisado 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 oferecemos 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 progresso para ter a certeza de que você está aprendendo tudo que este Nanodegree oferece.

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Conheça os seus instrutores

Mat Leonard
Mat Leonard

Instrutor

Mat possui um PhD em Física pela UC Berkeley e mais de oito anos de experiência em análise de dados. Adora criar visualizações de dados bonitas, claras e interessantes. Também é instrutor no Nanodegree Fundamentos de Deep Learning.

Katie Kormanik
Katie Kormanik

Instrutora

Após criar o curso de estatística com a Udacity, Katie trabalhou como designer instrucional na Stanford Graduate School of Business e na McKinsey & Company. Possui graduação em Matemática e Economia pela Universidade de Utah.

Dave Holtz
Dave Holtz

Instrutor

Dave Holtz atualmente trabalha com data science no Facebook. Antes, foi cientista de dados no Airbnb. Graduado pela Universidade de Princeton, Mestrado pela Universidade Johns Hopkins e concluindo PhD em TI no MIT Sloan.

Sarah Sproehnle
Sarah Sproehnle

Instrutora

Sarah é VP de Customer Success no Cloudera, empresa referência em Big Data e Hadoop. Também é especialista em MapReduce e bancos de dados como MySQL. Ama ajudar pessoas a aprender tecnologias complexas.

Pi-Chuan Chang
Pi-Chuan Chang

Convidada Google

Pi-Chuan é Cientista de Dados do Google. É apaixonada por aplicar Processamento de Linguagem Natural e Machine Learning para resolver problemas. Possui PhD em Ciência da Computação pela Universidade Stanford.

Kanishka Bhaduri
Kanishka Bhaduri

Convidado Netflix

Kanishka é Pesquisador e Cientista no Netflix. Antes, exerceu a mesma função na NASA. É especialista em machine learning, análises avançadas para desenvolvimento de produtos, business intelligence e testes A/B.

Kurt Smith
Kurt Smith

Convidado Twitter

Cientista de Dados do Twitter, Kurt possui grande interesse por modelos preditivos e probabilísticos. Antes do Twitter, trabalhou com previsão de riscos de doenças crônicas em uma startup do Vale do Silício.

Features 1

Receba em seu email mais informações sobre o Nanodegree Fundamentos de Data Science II


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O que você vai aprender

PRÉ-REQUISITOS

É necessário ter conhecimentos básicos em Python e suas bibliotecas NumPy e Pandas. Prepare-se agora com o Fundamentos de Data Science I - Python para Análise de Dados.

Ferramentas

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

  • SEMANA 1

    Introdução a Data Science e Machine Learning

    Inicie sua jornada em análise de dados. Entenda o que é esperado de um profissional que trabalha com dados e qual o papel deste profissional que está transformando o mundo como conhecemos.

  • SEMANA 2 e 3

    Introdução à Estatística

    Aprenda estatística descritiva de uma maneira simples e intuitiva. Ganhe familiaridade com os conceitos essenciais a todo profissional de dados - tendência central, variância, dispersão, desvio padrão, entre outros.

  • SEMANA 4

    Big Data, Hadoop e MapReduce

    Saiba como o big data se diferencia das demais análises de dados tradicionais. Aprenda os princípios do Hadoop, principal ferramenta para processamento de big data no mundo. Pratique o MapReduce, modelo inventado pelo Google que possibilitou o avanço em big data que vemos hoje.

  • SEMANA 5 e 6

    Testando Hipóteses com Dados

    Utilize estatística inferencial para tirar conclusões que não são imediatamente óbvias. Melhore sua capacidade de desenvolver hipóteses utilizando testes comuns e aprenda a calcular a margem de erro de suas análises.

  • SEMANA 7

    Programação em R

    Dê os primeiros passos para programar em R. Juntamente com Python, esta é uma das linguagens de programação mais pedidas no mercado de data science pois facilita a realização de cálculos estatísticos e gráficos.

  • SEMANA 8

    Visualização de Dados

    Comunique insights utilizando as melhores práticas de construção de gráficos e princípios de design. Também utilize a visualização de dados para melhor explorar e investigar seus dados.

Projetos que você realizará

Projeto 1 - Analisando dados do metrô de Nova York
Projeto 1

Analisando dados do metrô de Nova York

O The New York City Subway disponibiliza na internet diversos dados sobre sua complexa operação. Após realizar uma coleta destes dados, você utilizará estatística e programação simples para identificar padrões, tendências e correlações entre as informações analisadas.

Projeto 2 - Criando storytelling com Tableau
Projeto 2

Criando storytelling com Tableau

Este projeto consolidará seu aprendizado no Nanodegree Fundamentos de Data Science II. Após analisar um conjunto de dados, você construirá uma visualização de dados que evidencia as tendência e padrões encontrados. Utilizando a ferramenta Tableau, você aprenderá a contar histórias de maneira poderosa.




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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Programa Nanodegree

Fundamentos de Data Science II

Análise e visualização de dados


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Abertura das inscrições em breve.

Perguntas Frequentes

    Estrutura do programa

  • Por que devo me inscrever neste programa?

    Este programa foi desenvolvido para você aprender análise e visualização de dados, voltado especialmente para o mercado de data science e machine learning. Se você deseja encontrar insights escondidos em um banco de dados e comunicar efetivamente suas descobertas, este curso é ideal 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: Introdução a Data Science, Introdução a Machine Learning, Data Wrangling, Introdução à Estatística, Métodos de Pesquisa, Tendência Central, Variabilidade, Padronização, Distribuição Normal, Distribuição Amostral, Big Data, MapReduce, Estatística Descritiva, Estimativa, Testes T, Programação em R e Visualização de Dados.

  • Este Nanodegree me preparará para quais programas avançados da Udacity?

    Conhecer as melhores práticas em análise e visualização de dados é pré-requisito para os programas Nanodegree Analista de Dados e Engenheiro de Machine Learning. Este conhecimento também é recomendado para interessados no Nanodegree Fundamentos de Deep Learning. Verifique na página de cada Nanodegree os demais conhecimentos necessários para realizá-los.

  • Qual a diferença entre o 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 Analista de Dados?

    O Nanodegree Fundamentos de Data Science II ensinará os conceitos essenciais de análise estatística e visualização de dados. O Nanodegree Analista de Dados 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 para iniciar o Nanodegree Fundamentos de Data Science II?

    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, em pessoa, 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 dois projeto, colocando em prática tudo que aprendeu. Isso significa que, após realizar a primeira metade do curso, você utilizará o conhecimento aprendido para analisar dados do metrô da cidade de Nova York. Ao concluir a segunda metade, um novo projeto sobre visualização de dados consolidará todo seu aprendizado no Nanodegree. Todo projeto que você realizar será revisado por especialistas em data science. Você será informado sobre o que está fazendo bem, sugestões de melhorias e, caso não tenha cumprido algum requisito, a indicação para refazê-lo.

  • Existe suporte de carreira para alunos deste programa?

    Este é um 'Nanodegree Fundamentos', o que significa que foi projetado para facilitar sua entrada em uma arena particular do estudo. Recursos de carreira não fazem parte desta categoria de programa.

    Duração do curso, calendário e horário das aulas

  • Qual a duração estimada do curso? Qual o horário das aulas?

    Nanodegree Fundamentos de Data Science II é um curso online com duração estimada de oito semanas. 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 oito semanas, 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 oito semanas?

    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 um mês adicional para você concluir os seus estudos e conquistar o seu certificado.

  • 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 Fundamentos de Data Science II e aos estudantes que cadastraram seu email aqui 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 Python e suas bibliotecas de tratamento e manipulação de dados. Não é necessário ter nenhuma experiência prévia com estatística para iniciá-lo.

  • 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 Fundamentos de Data Science II 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 ou boleto bancário (apenas pagamento à vista).

  • Posso cancelar minha matrícula e receber o valor investido de volta?

    Sim. Após o início das aulas, você terá 7 dias para testar o programa, podendo solicitar reembolso total do valor investido no Nanodegree caso ele não atenda às suas expectativas. Do valor total pago, é descontado apenas 0,38% referente ao imposto da operação (IOF). Trabalhamos para construir a melhor plataforma de ensino do mundo, e este benefício garante que você possa experimentá-la sem riscos.

  • Os graduados deste Nanodegree são elegíveis para a oferta de 50% de reembolso das mensalidades?

    O pagamento do Nanodegree Fundamentos de Data Science II não acontece por meio de mensalidades, o que significa que este programa não é elegível para esta oferta. Esta condição especial só está disponível para os Nanodegree que não possuem turmas e são pagos no formato mensalidade.

  • 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.

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Se você tiver alguma pergunta ou dúvida, escreva para a gente! Queremos ajudar você a ter certeza de que este Nanodegree oferece o que você está procurando.

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