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Curso

Trabalhando com dados:

fundamentos da análise de dados

Quero estudar na alura

6h

Para conclusão

379

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda a importância de definir problemas e hipóteses necessárias para iniciar uma análise de dados
  • Descubra como explorar dados para extrair insights valiosos
  • Saiba como comunicar resultados de forma eficaz para diferentes públicos
  • Conheça os diferentes papéis em times de dados e como eles colaboram entre si
  • Compreenda a importância das habilidades técnicas e comportamentais no sucesso na área de análise de dados

Público alvo_

Este curso é ideal para estudantes e profissionais iniciantes na área de dados que desejam compreender os conceitos fundamentais da análise de dados. É voltado para quem busca entender o processo teórico da análise de dados e aprender sobre os diferentes papéis dentro de um time de dados.

Valquíria Alencar

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Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.

Curso atualizado em 18/07/2025

Ementa

  1. Explorando a carreira de analista de dados

    • Como funciona o processo de análise de dados
    • O que faz uma pessoa analista de dados
    • Ferramentas utilizadas na análise de dados
  2. Desenvolvendo sua jornada na área de dados

    • Habilidades técnicas e comportamentais
    • Como iniciar na carreira de dados

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Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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