Torne-se um cientista de dados capaz de lidar com dados econômicos e financeiros, entregar análises e relatórios muito mais inteligentes utilizando as ferramentas mais modernas do mercado como o R e o Python.
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09 cursos, 24 meses e mais de 160 horas de aulas online
Todas as aulas contém atividades práticas
Exercícios práticos para fixar o conhecimento de R e Python
Baixe os códigos e aplique em seu desafio atual
Automatizar o acesso às principais bases de dados econômicas e financeiras
Automatizar a apresentação de relatórios e dashboards interativos
Aumentar a percepção de valor das suas entregas profissionais
Ganhar tempo para realizar análises mais aprofundados dos dados
Este pacote de treinamentos é indicado a quem deseja se tornar um profissional completo e especializado em Ciência de dados
Mesmo ainda na graduação, sem experiência com programação, você já pode se diferenciar dos seus colegas ao investir em sua futura carreria em ciência de dados.
Utilize o poder das linguagens de programação mais modernas do mercado como o R e o Python para produzir trabalho acadêmicos com mais facilidade e agilidade.
Chega de lidar com planilhas Excel confusas e tarefas repetitivas. Ao dominar Ciência de Dados, você ganha o poder de automatizar as tarefas repetitivas do seu dia-a-dia.
Sem pré-requisitos, os treinamentos são indicados para pessoas sem experiência prévia com programação. Todo o passo a passo será coberto, desde a instalação de programas até os ítens mais avançados.
Reunimos os conhecimentos necessários para você entrar para Ciência de Dados da forma correta, sem precisar de nenhum outro curso adicional.
Nesta versão atualizada do curso e revisada, você entrará no mundo tidyverse, a evolução da linguagem R. Uma introdução qualificada a poderosos pacotes construídos exclusivamente para lidar com coleta, tratamento, análise e apresentação de dados.
Você terá a oportunidade de aprender Python com muitos exemplos de aplicações em macro e microeconomia. Um passo a passo para você sair do zero até a construção de relatórios e apresentações.
Através do uso do ggplot2, você dominará a principal biblioteca do R para a produção de gráficos na atualidade. É feita uma introdução à lógica por trás da construção de gráficos em camadas, bem como a ilustração dos diversos tipos de gráficos possíveis.
Através do uso do RMarkdown, você aprenderá a construir relatórios e apresentações automatizadas e reprodutíveis, substituindo diversos programas por um único documento.
Através do domínio da ferramenta shiny, você será capaz de criar Dashboards Inteligentes para visualização de dados, dominando a principal ferramenta do mercado.
Sua porta de entrada para o mundo da estatística usando as duas principais linguagens do mundo da análise de dados: R e Python.
Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, especialista em Data Science pela Johns Hopkins University e um dos professores pioneiros na oferta de Cursos de R no Brasil. Seu curso de Introdução ao R teve mais de 30 turmas e formou milhares de alunos no país. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. Atualmente, é Sócio-fundador da Análise Macro e Palestrante.
Bacharel e Mestre em Economia, pela Universidade Federal Fluminense, especialista em Data Science pela Johns Hopkins University e um dos professores pioneiros na oferta de Cursos de R no Brasil. Seu curso de Introdução ao R teve mais de 30 turmas e formou milhares de alunos no país. Sua dissertação de mestrado foi na área de política monetária, titulada "Clareza da Comunicação do Banco Central e Expectativas de Inflação: evidências para o Brasil", defendida perante banca composta pelos professores Gustavo H. B. Franco (PUC-RJ), Gabriel Montes Caldas (UFF), Carlos Enrique Guanziroli (UFF) e Luciano Vereda Oliveira (UFF). Já trabalhou em grandes empresas, nas áreas de telecomunicações, energia elétrica, consultoria financeira e consultoria macroeconômica. Atualmente, é Sócio-fundador da Análise Macro e Palestrante.
Os cursos da área de ciência de dados foram criados após muito feedback, pensando em atender uma demanda crescente de estudantes e profissionais de mercado que precisam entrar para o mundo da análise de dados.
Seção 01 – Afinal, o que é ciência de dados?
Seção 02 – Habilidades requeridas pela ciência de dados
Seção 03 – Como adicionar ciência de dados ao currículo e se tornar um profissional disputado no mercado?
Seção 04 – Por que o Excel não basta?
Seção 05 – O que é uma linguagem de programação e por que eu preciso aprender isso?
Seção 06 – Introdução à linguagem R
Seção 07 – Introdução à linguagem Python
Seção 08 – O que são banco de dados?
Seção 09 – Introdução à linguagem SQL
Seção 10 – Importação: onde estão os dados?
Seção 11 – Limpando os dados: por que a vida não é simples?
Seção 12 – Análise exploratória de dados: usando estatística simples para entender o que está acontecendo com a sua base de dados
Seção 13 – O que são modelos
Seção 14 – Aprendendo a fazer uma regressão linear
Seção 15 – Como apresentar os resultados da sua análise de dados?
Seção 16 – Construindo sua primeira análise de dados do ZERO
Seção 17 – Como continuar aprendendo?
Seção 01 – Apresentação do R, do RStudio e do RMarkdown
Seção 02 – Introdução ao mundo tidyverse
Seção 03 – Importação de Dados
Seção 04 – Tratamento de Dados
Seção 05 – Visualização de Dados
Seção 06 – Programando no R
Seção 07 – Modelagem
Seção 08 – Comunicando resultados
Seção 01 – Preparando o ambiente
Seção 02 – Estruturas de Dados
Seção 03 – Importação de Dados
Seção 04 – Visualização de Dados
Seção 05 – Ambientes Controlados
Seção 06 – Análise exploratória de dados macroeconômicos
Seção 07 – Análise exploratória de microdados
Seção 08 – Modelagem
Seção 09 – Comunicando resultados
Seção 01 – Por que aprender SQL?
Seção 02 – Bancos de dados
Seção 03 – SQLite
Seção 04 – Select
Seção 05 – Where
Seção 06 – Group by e Order by
Seção 07 – Instruções Case
Seção 08 – Join
Seção 09 – Design de banco de dados
Seção 010 – Gerenciando dados
Seção 11 – Construindo um banco de dados econômicos e financeiros
Seção 01 – Introdução à produção de gráficos no R
Seção 02 – O pacote ggplot2: como construir gráficos em camadas
Seção 03 – Data frames e gráficos simples
Seção 04 – Gráficos de linha
Seção 05 – Gráficos de correlação
Seção 06 – Gráficos de correlação com círculos
Seção 07 – Gráficos com pontos nomeados
Seção 08 – Gráficos de barras
Seção 09 – Gráficos de barras empilhadas
Seção 10 – Correlogramas
Seção 11 – Gráficos de densidade
Seção 12 – Gráficos de área empilhada
Seção 13 – Gráficos com área sombreada
Seção 14 – Gráficos múltiplos
Seção 15 – Boxplots
Seção 16 – Histogramas
Seção 01 – Introdução
Seção 02 – O básico de RMarkdown
Seção 03 – Documentos HTML
Seção 04 – Documentos PDF
Seção 05 – Apresentações Xaringan
Seção 06 – Apresentações Beamer
Seção 07 – Parametrização de Relatórios
Seção 08 – Publicação de Relatórios
Seção 01 – Introdução
Seção 02 – Revisão de RMarkdown
Seção 03 – Criando uma dashboard estática
Seção 04 – Criando uma dashboard dinâmica
Seção 05 – Personalizando a aparência
Seção 06 – Deploy e publicação
Seção 01 – Preparando o ambiente
Seção 02 – Dados univariados
Seção 03 – Dados bivariados
Seção 04 – Dados multivariados
Seção 05 – Gráficos multivariados
Seção 06 – Populações
Seção 07 – Inferência Estatística
Seção 08 – Intervalos de confiança
Seção 09 – Qualidade do ajuste
Seção 10 – Regressão linear
Seção 11 – Análise de variância
Seção 12 – Modelos lineares generalizados e modelos não lineares
Seção 01 -Por que usar uma linguagem de programação para analisar dados econômicos e financeiros?
Seção 02 – Coletando dados do SIDRA, Banco Central, Ipeadata, OCDE, FMI, Banco Mundial e outras fontes;
Seção 03 – Fazendo limpeza nos dados e desenvolvendo scripts automatizados;
Seção 04 – Análise exploratória de dados: sazonalidade, estacionariedade, outliers, boxplots, histogramas, densidade e outras coisas;
Seção 05 – Vamos modelar: como construir um modelo de séries temporais? Um resumo das principais abordagens disponíveis (Modelos ARIMA, Regressões, VAR, VEC, ARCH/GARCH e outros);
Seção 06 – Testar, treinar e avaliar: como construir um modelo de previsão para séries temporais? Desenvolvendo uma metodologia completa de previsão de variáveis econômicas e financeiras
Seção 07 – Projeto de Curso 1: construção de modelo de previsão para a inflação brasileira medida pelo IPCA
Seção 08 – Projeto de Curso 2: Análise de impulso resposta em séries financeiras
Seção 09 – Projeto de Curso 3: construindo uma Dashboard em shiny do início ao fim
Separe de 30 minutos a 1 hora por dia para estudar a teoria através das vídeo-aulas.
Implemente as tarefas diretamente em seu computador para fixar o conhecimento
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Você poderá realizar sua matrícula através de boleto bancário ou cartão de crédito, podendo parcelar em até 10x sem juros no cartão de crédito.
Esta oferta foi desenhada exatamente para as pessoas que nunca tiveram relação com linguagem de programação, mas desejam dar um upgrade na carreira.
Você terá até 24 meses para ver quantas vezes quiser os conteúdos dos cursos.
No próprio site há uma plataforma exclusiva para tirar dúvidas direto com nossa equipe o professor Vítor Wilher. Você estará sempre acompanhado durante sua jornada.
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