analista de dados python

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>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

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.

> 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

> 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.

> 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.

> 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.

> 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_

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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.