Deseja se aventurar no fascinante universo da ciência de dados? Sua busca acaba aqui! Seja você um novato ansioso para explorar este campo dinâmico ou um profissional experiente buscando aprimorar seus conhecimentos, temos os cursos online ideais para você.
No cenário atual, dados transcendem a mera aglomeração de números e cifras. Eles representam um recurso de valor inestimável, capaz de impulsionar o sucesso de qualquer empreendimento.
A necessidade por Cientistas de Dados tende a crescer exponencialmente, à medida que as empresas continuam a acumular grandes volumes de informação. E, convenhamos, quem não gostaria de fazer parte de uma área com potencial para influenciar diversos setores?
Este é o momento perfeito para adquirir expertise em ciência de dados e trilhar uma trajetória profissional instigante e recompensadora.
O Glassdoor reporta que o salário base médio de um Cientista de Dados nos Estados Unidos gira em torno de $103.973 anuais, com os profissionais de destaque ultrapassando a marca de $180.000 por ano.
A vasta gama de recursos disponíveis online pode dificultar a escolha do ponto de partida. Por isso, é crucial investir em um curso bem estruturado e organizado para dominar as habilidades necessárias para uma carreira bem-sucedida em Ciência de Dados.
Desafios
Listamos alguns dos desafios comuns enfrentados por quem se aventura nos cursos de ciência de dados, juntamente com estratégias para superá-los:
Curva de Aprendizado Íngreme
A ciência de dados abrange um leque diversificado de conceitos e técnicas complexas, que podem ser intimidadoras para os iniciantes. Superar essa barreira exige paciência e uma abordagem metódica.
Comece pelos fundamentos, busque a compreensão plena dos conceitos-chave e avance gradualmente. Divida tópicos complexos em partes menores e pratique regularmente para consolidar seu aprendizado.
Base Matemática
A ciência de dados envolve diversos conceitos matemáticos, como estatística, álgebra linear, cálculo e teoria da probabilidade. Para quem não possui uma formação matemática sólida, isso pode representar um obstáculo considerável. Para contorná-lo, dedique tempo extra ao aprimoramento dos conceitos matemáticos necessários.
Explore tutoriais online, livros didáticos ou recursos complementares que expliquem esses conceitos no contexto da ciência de dados. Além disso, pratique a aplicação desses conceitos em problemas de dados do mundo real.
Habilidades de Programação
O domínio de linguagens de programação como Python ou R é fundamental para a ciência de dados. Comece aprendendo o básico da linguagem escolhida, incluindo sintaxe, estruturas de dados e fluxo de controle. Utilize plataformas de codificação online, tutoriais e exercícios de codificação para praticar a escrita de código.
Neste artigo, fizemos o trabalho pesado por você e reunimos uma lista com alguns dos melhores cursos de ciência de dados disponíveis online.
Vamos começar!
Certificado Profissional de Ciência de Dados IBM
Se você nutre um interesse genuíno por uma carreira em ciência de dados ou aprendizado de máquina, este curso de certificação da IBM pode ser a opção ideal. Este programa foi meticulosamente elaborado para ajudá-lo a desenvolver as habilidades cruciais para prosperar no campo da ciência de dados.
Esta série de 10 cursos contempla diversas tarefas e projetos nos quais os alunos podem se engajar, como o desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina, a análise de dados de redes sociais e a criação de um painel de dados.
Estas atividades proporcionam aos alunos a oportunidade de aplicar as habilidades adquiridas a problemas reais e construir um portfólio de trabalho que pode ser apresentado a potenciais empregadores.
Adicionalmente, os alunos receberão um Certificado Profissional do Coursera e um selo digital da IBM, que atestam o seu domínio das habilidades aprendidas. Este programa tem a chancela da ACE®. Isso significa que, ao final, os alunos podem obter até 12 créditos universitários.
Esta certificação é um excelente meio de obter uma vantagem competitiva no mercado de trabalho como um cientista de dados de nível básico, munido das habilidades mais recentes e prontas para o uso.
O que você vai aprender?
- Os fundamentos da ciência de dados, incluindo análise de dados, visualização de dados e análise estatística.
- Como utilizar ferramentas e bibliotecas de código aberto, incluindo Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn e ScipPy.
- Construção de modelos preditivos usando algoritmos de aprendizado de máquina.
- Como trabalhar com bancos de dados e usar SQL para consultar dados.
- Aprendizado prático por meio de laboratórios no IBM Cloud, utilizando ferramentas e conjuntos de dados do mundo real.
Certificado Profissional de Harvard em Ciência de Dados
Este é um curso de certificação profissional oferecido pela Universidade de Harvard na plataforma edX.
Este programa elevará suas habilidades em ciência de dados a um novo patamar, auxiliando-o na implementação de algoritmos de ML e na aquisição de um conhecimento aprofundado dos conceitos fundamentais da ciência de dados, por meio de estudos de caso motivadores do mundo real.
Você obterá habilidades essenciais de programação em R e assimilará conceitos estatísticos como probabilidade, inferência e modelagem.
Este curso é mais do que apenas um compêndio de habilidades técnicas.
Você ganhará experiência em técnicas como visualização de dados e manipulação de dados com ggplot2/dplyr.
Você também se familiarizará com ferramentas indispensáveis para a prática de cientistas de dados, como Unix/Linux, Git e RStudio.
E não para por aí.
Os estudos de caso do curso são concebidos para inspirar e auxiliá-lo no aprendizado, respondendo a perguntas específicas por meio da análise de dados. Você explorará tópicos como tendências em saúde e economia globais, taxas de criminalidade nos EUA e muito mais.
Habilidades que você desenvolverá
- Algoritmos de aprendizado de máquina
- Git e GitHub
- Programação em R
- Conceitos relacionados à probabilidade
Python para Ciência de Dados e ML
Este é um dos cursos mais aclamados na plataforma Udemy. Milhares de estudantes de todo o mundo se inscreveram neste curso e o consideraram um recurso valioso para o aprimoramento de suas habilidades em ciência de dados e aprendizado de máquina.
Este curso também aborda técnicas avançadas de visualização de dados, utilizando bibliotecas como Matplotlib, Seaborn e Plotly. Você aprenderá como criar visualizações impactantes, que darão vida aos seus dados e os tornarão mais fáceis de entender e analisar.
Mas a verdadeira emoção começa quando você mergulha no aprendizado de máquina com o SciKit Learn. Você aprenderá sobre uma ampla gama de algoritmos de aprendizado de máquina, como Random Forests, Decision Trees e muito mais.
Este curso oferece um currículo excelente, que abrange diversos tópicos relacionados à Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina. Inclui mais de 100 aulas em vídeo em alta definição, que fornecem explicações e demonstrações detalhadas. Cadernos de código detalhados são fornecidos para cada aula, permitindo que os alunos pratiquem e apliquem o que aprenderam.
O que você vai aprender?
Então, o que você está esperando? Inscreva-se neste curso hoje mesmo e dê o primeiro passo rumo a uma carreira empolgante na ciência de dados.
Especialização em Ciência de Dados
Este curso de especialização em Ciência de Dados é oferecido pela Universidade Johns Hopkins. Há um total de 10 cursos nesta especialização. Ele foi projetado para equipar os alunos com os conceitos e ferramentas essenciais necessários para todo o ciclo de vida da ciência de dados.
Um destaque deste curso de especialização é o Projeto Capstone, onde você terá a oportunidade de aplicar o que aprendeu, construindo um produto de dados utilizando dados do mundo real. Essa experiência prática permite que você demonstre seu domínio do material e construa um portfólio que reflita suas habilidades.
Este curso é desenvolvido e ministrado por professores experientes da Universidade Johns Hopkins. Você pode esperar instrução e orientação de alta qualidade durante todo o curso.
Nas tarefas do curso, você terá que realizar análises de regressão e usar modelos de regressão para obter insights mais profundos sobre seus dados, o que o ajudará a se tornar um verdadeiro cientista de dados.
O que você vai aprender?
- Aprendizado de máquina
- Análise de regressão
- Github
- Programação em R
- Análise de cluster
- Expressão Regular (REGEX)
Ciência de Dados com R e Python
Este curso é oferecido pela Oak Academy na plataforma Udemy. O conteúdo do curso pode ser amplamente dividido em duas partes.
Parte 1: R para Ciência de Dados
Na primeira parte do curso, você mergulhará no universo da ciência de dados utilizando R. Você aprenderá como lidar com grandes conjuntos de dados de forma eficaz, manipular dados e obter insights significativos. O curso apresentará ferramentas essenciais em R, que são comumente utilizadas em projetos de ciência de dados.
Parte 2: Python para Ciência de Dados
A segunda parte do curso concentra-se na utilização de Python para análise de dados. Você aprenderá como analisar dados, criar visualizações e aplicar algoritmos poderosos de aprendizado de máquina. Você poderá aprimorar sua compreensão do Python e suas bibliotecas, incluindo NumPy, Pandas e Matplotlib, por meio de diversos exercícios.
Leia também: Livros e cursos para aprender numpy
Ao final do curso, você poderá alcançar os seguintes objetivos:
- Proficiência em R e Python para tarefas de ciência de dados.
- A capacidade de criar visualizações de dados informativas e visualmente atraentes.
- Compreensão e aplicação prática de algoritmos poderosos de aprendizado de máquina.
- Competência no uso de bibliotecas essenciais, como NumPy, Pandas, matplotlib e alignverse.
Certificado Profissional de Análise de Dados do Google
O Certificado Profissional de Google Data Analytics, oferecido no Coursera, é um excelente programa, projetado para fornecer treinamento profissional na área de análise de dados.
Esta série de certificados é composta por 8 cursos que fornecem aos alunos as habilidades sob demanda, necessárias para cargos de nível básico em análise de dados, independentemente da experiência anterior.
Ao longo deste programa de certificação, você terá a oportunidade de aprender com funcionários do Google que construíram suas carreiras com bases sólidas em análise de dados. O currículo é bem estruturado para garantir que você obtenha as habilidades e conhecimentos necessários para o sucesso nesse campo.
Você pode concluir todo o curso de certificação em menos de seis meses, com um compromisso de menos de 10 horas por semana. Parece ótimo, não é?
Após a conclusão, você estará preparado para diversas funções, incluindo analista de dados júnior ou associado, administrador de banco de dados e muito mais.
O programa inclui mais de 180 horas de instrução e inúmeras avaliações baseadas na prática, que simulam cenários de análise de dados do mundo real. Essas avaliações são cruciais para o desenvolvimento das habilidades essenciais para o sucesso no ambiente de trabalho.
O conteúdo é altamente interativo e desenvolvido exclusivamente por funcionários experientes do Google, que passaram décadas trabalhando com análise de dados. Você se envolverá com uma variedade de materiais de aprendizado, como vídeos, avaliações e laboratórios práticos, para se familiarizar com as ferramentas e habilidades analíticas necessárias para trabalhar com dados.
Habilidades que você desenvolverá
- Visualização de Dados (DataViz)
- Solução de problemas
- Planilhas
- Linguagem de Consulta Estruturada (SQL)
- Coleta de dados
Programa Nanodegree Cientista de Dados
O programa Data Scientist Nanodegree, oferecido pela Udacity, é um programa avançado, projetado para fornecer aos alunos as habilidades e conhecimentos necessários para exercer as funções de Cientista de Dados.
Antes de iniciar o programa, é recomendável atender aos seguintes pré-requisitos:
Python: É necessário proficiência em programação Python, incluindo a capacidade de escrever funções, criar aplicativos básicos e familiaridade com bibliotecas comuns, como NumPy e Pandas.
Além disso, os alunos devem ter experiência com programação SQL, incluindo consulta a bancos de dados e uso de junções, agregações e subconsultas. Conforto com o uso do Terminal e do GitHub também é vantajoso.
Probabilidade e Estatística: É necessário um conhecimento sólido de estatística descritiva, como cálculo de medidas de centro e dispersão. O conhecimento de estatísticas inferenciais, como distribuições amostrais e testes de hipóteses, também é necessário.
Organização e visualização de dados: os alunos devem ter experiência em acessar vários tipos de fontes de dados, como bancos de dados, arquivos CSV e arquivos JSON. A proficiência em limpeza e transformação de dados, utilizando bibliotecas como pandas e Scikit-learn, é importante.
O conhecimento de técnicas de visualização de dados, utilizando ferramentas como Matplotlib, também é valioso. Além disso, os alunos devem estar familiarizados com métodos de visualização de análise de dados exploratórios e explicativos.
O tempo estimado para concluir o programa é de quatro meses, durante os quais os alunos se envolverão em projetos práticos, desenvolvidos por especialistas do setor. Por meio desses projetos, os participantes terão a oportunidade de trabalhar com pipelines de dados do mundo real, projetar experimentos, criar sistemas de recomendação e implementar soluções na nuvem.
Este programa Nanodegree é particularmente adequado para indivíduos que já possuem alguma experiência em aprendizado de máquina.
Tableau 2022 A-Z
Este curso foi desenvolvido para fornecer as habilidades necessárias para se tornar um usuário proficiente do Tableau.
Começando com os fundamentos, você aprenderá como navegar no software Tableau, conectá-lo a arquivos de dados e exportar planilhas. Você estudará a extração de dados e a análise de séries temporais para descobrir tendências e criar previsões precisas.
Ao concluir este curso, você estará equipado com as habilidades de um usuário proficiente do Tableau e de um cientista de dados. Você poderá extrair informações de dados, analisar questões complexas e visualizar seus resultados com facilidade.
Esteja você trabalhando com dados científicos ou visando melhorar os lucros dos negócios por meio da previsão de tendências, este curso o capacita a coletar, examinar e apresentar dados de forma eficaz.
Participe deste curso agora e eleve suas habilidades no Tableau a novos patamares!
O que você vai aprender?
- Crie gráficos de barras, mapas, gráficos de dispersão, mapas de árvore e painéis interativos.
- Trabalhe com combinação de dados no Tableau.
- Atribua funções geográficas a elementos de dados.
- Trabalhe com dados de séries temporais.
SQL para Ciência de Dados
Este curso no Coursera é um excelente ponto de partida para qualquer pessoa interessada em analisar dados para fins de ciência de dados. Nenhum conhecimento prévio de SQL é necessário. Ele o conduz do básico aos conceitos mais avançados, que o ajudam a desenvolver as habilidades necessárias para extrair informações valiosas dos dados.
Inicialmente, você aprenderá os fundamentos do SQL, incluindo como escrever consultas para recuperar dados de tabelas. O curso gradualmente introduz consultas mais complexas e ensina técnicas para filtrar e refinar seus resultados. Você trabalhará com diferentes tipos de dados, como strings e números, e ganhará experiência prática na manipulação de dados, criando novas tabelas e movendo dados entre elas.
Ao longo do curso, você se familiarizará com operadores SQL comuns e descobrirá como combinar dados de diferentes fontes. Tópicos avançados, como instruções de caso, governança de dados e criação de perfil, também são abordados, o que fornece uma compreensão clara do SQL para fins de ciência de dados.
Ele também inclui tarefas de programação do mundo real. Essas tarefas permitem que você pratique suas habilidades e analise conjuntos de dados reais. Você também será capaz de usar o SQL de forma eficaz para análises direcionadas, interpretando a estrutura, o significado e as relações dentro dos dados.
Nenhum pré-requisito específico ou requisitos de software são necessários para este curso. Embora ter um editor de texto simples seja útil para o projeto final.
O que você vai aprender?
- Seleção de subconjunto de dados
- SQLite
- Filtragem e classificação de dados
- Manipulação de Strings
Ciência de Dados com R
Este curso começa apresentando a prática da ciência de dados e familiarizando-o com os fundamentos da linguagem de programação R. Você entenderá como a ciência de dados pode ser aplicada para extrair informações valiosas de dados brutos.
Depois de ter uma base sólida, o curso se aprofunda no processo de transformação e limpeza de dados. Você aprenderá técnicas para lidar com dados confusos e não estruturados. Além disso, você descobrirá como criar estatísticas descritivas, que permitem resumir e obter insights de seus dados de forma eficaz.
Você aprenderá como construir modelos, que podem descobrir relações dentro de seus dados e fazer previsões com base nessas relações. Esse conjunto de habilidades é particularmente valioso ao tentar descobrir padrões ocultos ou prever resultados futuros.
Como você já sabe, os algoritmos de aprendizado de máquina desempenham um papel vital na ciência de dados. E este curso fornece uma introdução a esses algoritmos de ML. Você descobrirá como aplicar técnicas de aprendizado de máquina usando R, o que permite fazer previsões e tirar conclusões de seus dados.
A compreensão desses algoritmos permite que você resolva problemas complexos e descubra padrões valiosos em seus conjuntos de dados.
Por fim, o curso aborda a implantação de modelos R na produção. Você aprenderá como empacotar seu código, criar aplicativos interativos e compartilhar suas ideias com outras pessoas.
Esse conhecimento prático permite preencher a lacuna entre a análise de dados e a implementação no mundo real. Seja você um iniciante ou um profissional de dados experiente, este curso fornece o conhecimento e as técnicas necessárias para se destacar no campo da ciência de dados.
O que você vai aprender?
- Criação de modelos estatísticos e visualizações de dados
- Manipulando Big Data
- Linguagem R
- Algoritmos de ML
Conclusão
A ciência de dados é um campo prático e a experiência prática é fundamental para o domínio. No entanto, acessar e trabalhar com conjuntos de dados do mundo real pode ser um desafio. Busque conjuntos de dados de código aberto, disponíveis online ou por meio de plataformas como o Kaggle.
Participe de competições online, contribua para projetos de código aberto ou crie seus próprios projetos utilizando dados disponíveis publicamente. Construir um portfólio de projetos de ciência de dados não apenas proporcionará uma experiência valiosa, mas também demonstrará suas habilidades para potenciais empregadores.
Espero que este artigo tenha sido útil para você aprender sobre vários cursos para aprender ciência de dados. Você também pode se interessar em aprender sobre os melhores livros de ciência de dados para aprender desde a teoria até as aplicações práticas [Edição 2023].