>sobre o
curso!_
analista de dados python
Ao escolher o curso Analista de Dados Python da HSMu Code School você fica mais próximo de começar uma carreira de sucesso no mundo da tecnologia. Nós te conectamos com o mercado de trabalho através de conteúdos relevantes e uma plataforma que permite o networking e a tutoria P2P (peer-to-peer). Nossa metodologia permite que você programe desde a primeira aula e aprenda lógica de programação de uma maneira leve e prática. Ao longo do curso você vai aprender a analisar dados, estruturados ou não, que visam a extração de conhecimento ou insights para tomadas de decisão. Ao longo da sua jornada no mundo da análise da dados nós enviaremos conteúdos adicionais e dicas para que você Integrar, como Analista de Dados Trainee, times de análise de Big Data.
tutoria p2p
A plataforma permite tutoria P2P (peer-to-peer), onde uma parte do desafio é avaliar o código de colegas, tornando o processo colaborativo e participativo, solidificando os conhecimentos adquiridos.
duração
São 180 horas de duração que podem ser realizadas em até 6 meses. A plataforma indica qual o seu período ideal, no entanto você tem liberdade de decidir quando e como vai estudar.
>metodologia_
Nossa metodologia é baseada no conceito D³NA, criado por Luciano Meira (Ph.D.), que une Diversão, Diálogo e Desafio a uma Narrativa envolvente que leva o aluno a uma Aventura de aprendizagem, e utiliza a plataforma APTA, que através do design instrucional apresenta os conteúdos de maneira gamificada e dinâmica para o aluno, tornando a jornada mais leve e atrativa.
*o curso é 100% interativo sem a presença de corpo docente.
diversão
Mecânicas de jogos consagrados, com eficácia comprovada de engajamento, tematizadas com conteúdos e competências acadêmicas/ profissionais.
desafio
Gamificação da aprendizagem através de torneios, missões e desafios na forma de jogos casuais e testes na forma de enigmas.
diálogo e narrativa
Enredo que empresta senso de propósito e sentido à aprendizagem.
aventura
Efeito acumulado da articulação dos objetos digitais, com monitoramento automatizado da atuação dos usuários e práticas de mobilização presencial dos percursos de aprendizagem.
>porque aprender a programar_
pensamento
lógico
Desenvolve o raciocínio lógico, disciplinado e abstrato
destaque
profissional
Os cargos mais remunerados do mercado
autonomia
e agilidade
Seja mais produtivo e melhore seus resultados
persistir e
resolver
Ensina a não desistir aos desafios, enfrentar frustrações e atingir objetivos
lidar com
big data
Aprenda a gerenciar bases com um grande volume de dados
das ideias
para o código
Dê forma às ideias, transformando-as em produtos e soluções
>o que você vai aprender_
Através da experiência gamificada e baseada em projetos, ao longo do curso você irá desenvolver aplicações que podem ser utilizadas como portfólio. Em nossa plataforma você terá a oportunidade de aprender com objetos de aprendizagem interativos, animações, hipertextos, quizes e trechos de códigos modelo e de outros alunos. São 180 horas de conteúdo rigorosamente selecionado para te ensinar a se tornar um profissional de sucesso, confira as principais competências.
básico
▸ lógica de programação e orientação a objetos
Trilha de Aprendizado />
Lógica de programação. Algoritmos. Resolução de problemas usando o computador. Linguagem de programação. Elementos de programação: variáveis, vetores e matrizes; tipos de variáveis; funções. Conceitos fundamentais de programação: estruturas sequenciais, condicionais e de repetição. Conceitos fundamentais do paradigma de Programação Orientada a Objetos: objeto, atributo, método, classe. Herança, polimorfismo. Tratamento de erros e de exceção.
▸ python
> Trilha de Aprendizado />
Esta trilha revisita as estruturas fundamentais de programação, a fim de proporcionar familiaridade com a sintaxe e as especificidades da linguagem de programação Python. A trilha aborda ainda a construção de soluções no paradigma de orientação a objetos em Python, assim como funções avançadas.
analista dados python
▸ sql/nosql
> Trilha de Aprendizado />
Esta trilha orienta a criação, modelagem e manipulação em bancos de dados. Ela apresenta os bancos de dados relacionais e não relacionais, suas principais funcionalidades, assim como a compreensão sobre quando adotar uma determinada solução para resolver um problema em específico.
▸ estatística aplicada
> Trilha de Aprendizado />
A trilha apresenta uma visão geral sobre os principais conceitos de Estatística Aplicada, abrangendo a compreensão sobre amostragem, experimentação, organização de dados, estatística preditiva, distribuição de probabilidade, entre outros, como suporte à análise de dados.
▸ data analysis
> Trilha de Aprendizado />
A trilha oferece uma abordagem para sintetizar e visualizar as principais características de um conjunto amplo de dados, buscando compreender a estrutura assim como as variáveis subjacentes, aprimorar a compreensão sobre um conjunto de dados e decidir como ele pode ser investigado.
▸ machine learning
> Trilha de Aprendizado />
A trilha apresenta uma visão geral sobre a aplicação de técnicas para a resolução de problemas por meio de exemplos a partir de algoritmos supervisionados e não supervisionados, contemplando abordagens como: regressão, classificação, agrupamento, detecção de anomalias, redução de dimensionalidade.
>baixe o conteúdo programático completo_
>principais linguagens_
>matricule-se agora_
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hardware
Conexão de internet: 2mbps
Velocidade do processador: 1.0GHZ
Componentes de áudio: Fone de ouvido ou caixa de som.
Resolução do monitor: Mínimo 1024 x 768 pixels.
Navegador de internet:
Chrome : 70.X e superiores
faq
Saiba mais informações sobre os cursos da HSMu Code School acessando a nossa FAQ.