O que vai aprender
Guiamo-lo através de um currículo especialmente desenhado para o levar de "apenas curioso" a "confiante e competente" em Data Science & AI em apenas 12 semanas (formato full-time).
Fundação
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git e GitHub, álgebra linear, probabilidades e estatística.
Análise de dados
Análise, preparação, visualização e exploração de dados.
Machine Learning clássico
Aprendizagem supervisionada e não supervisionada, melhoria de modelos de ML, Naive Bayes, SVM, Random Forests, pipelines de ML e classificação.
Deep Learning
Redes neuronais (implementação, resolução de problemas e otimização), arquiteturas CNN, autoencoders, aumento de dados, TensorFlow, Keras e Scikit-learn.
Processamento de Linguagem Natural
Codificação de texto para NLP, redes neuronais recorrentes (RNN), LSTM, mecanismos de atenção, modelos transformer e criação de chatbots.
Capítulo 0: Pré-trabalho
Data Science & AI é hoje uma área transversal a muitos setores. Envolve trabalhar com dados, preparar e explorar informação, e construir modelos de Machine Learning para apoiar decisões e automatizar tarefas. Neste capítulo, revemos os fundamentos necessários para começar a jornada em dados e IA com confiança.
Introdução ao Python
- Linguagem e história do Python
- O básico de Python
- Estruturas de dados fundamentais em Python
- Classes e objetos
- Módulos e pacotes
- Entrada/saída
- Erros e exceções
Ambientes
- Ambientes Python
- Anaconda
- Notebooks Jupyter
SQL e bases de dados
- Fundamentos do SQL
- Consultas SQL
Álgebra linear
- Escalares e vetores
- Matrizes
- Normas
Git e GitHub
- Introdução ao controlo de versão
- Fluxo de trabalho
- Inspecionar repositórios
- Desfazer alterações
- Buscar e puxar alterações
- Enviar alterações (push)
Projeto: ajuste de curva
- Este projeto aborda o problema de "ajuste de curva" (curve fitting): encontrar a melhor equação para se ajustar a um conjunto de dados. Ao longo das etapas, vai praticar conceitos como programação orientada a objetos (OOP), SQL, álgebra linear e o fluxo de trabalho típico de Machine Learning.
Horário de aprendizagem
De segunda a sexta-feira, das 09:30 às 15:30 (hora de Lisboa).
Sessão teórica
09:30 - 11:00 (hora de Lisboa)
Sessão teórica
11:30 - 13:00 (hora de Lisboa)
Sessão prática
14:00 - 15:30 (hora de Lisboa)
A nossa metodologia
Aprendizagem online em direto
- Na Code Labs Academy, vai aprender em sessões online em direto, interativas, onde pode falar com instrutores e colegas em tempo real, fazer perguntas e resolver exercícios em conjunto.
Autoestudo orientado
- Tempo parcial: cerca de 9 horas de aulas em direto e 11 horas de estudo autónomo, num total de 20 horas por semana.
- Tempo inteiro: cerca de 22,5 horas de aulas em direto e 17,5 horas de estudo autónomo, num total de 40 horas por semana.
Método de sala de aula invertida
- Usamos uma abordagem de sala de aula invertida: a teoria é preparada em casa com materiais selecionados e as sessões em direto são usadas para praticar, tirar dúvidas e aprofundar o conteúdo com o apoio do instrutor.
Prática guiada e portefólio
- O bootcamp é centrado em prática guiada, exercícios e projetos. No final, terá um portefólio de projetos reais para demonstrar competências a recrutadores e equipas técnicas.
O que precisa
Não precisa de qualificações anteriores em ciência da computação para entrar no nosso bootcamp de Data Science & AI, mas alguma familiaridade com programação pode ajudar. Começamos pelos fundamentos e avançamos de forma progressiva, garantindo uma base sólida. Se o objetivo é iniciar-se ou aprofundar competências em dados e IA, o programa foi pensado para acelerar a aprendizagem de forma estruturada.
- Laptop ou computador: Um laptop ou computador de secretária fiável, com capacidade de processamento suficiente para correr ambientes de Data Science & AI e bibliotecas de Machine Learning.
- Ligação estável à Internet: Acesso fiável à Internet para sessões de aprendizagem em direto, laboratórios práticos e tarefas.
- Alfabetização básica em informática: Capacidade de navegar em sistemas operativos, software de produtividade e navegadores de Internet.
- Conhecimentos básicos em algoritmia e programação: Alguma familiaridade com conceitos de programação para acompanhar o curso com mais conforto.
- Proficiência em inglês: Nível B1, com capacidade para compreender materiais técnicos e comunicar eficazmente, uma vez que o bootcamp é lecionado em inglês.
- Compromisso com a aprendizagem: Uma atitude proativa em relação à aprendizagem e à prática de código, especialmente durante a fase de pré-trabalho, para criar uma base sólida para o resto do bootcamp.
Centro de Serviços de Carreira
Workshops de desenvolvimento profissional
Sessões abertas para si e para a comunidade alargada da Code Labs Academy. Descubra o que o nosso Centro de Carreira oferece, conheça os nossos career coaches e traga o seu CV para um ajuste final.
Sessões personalizadas de orientação de carreira
Sessões estruturadas para clarificar objetivos e definir estratégias concretas — seja para uma mudança de função, progressão na sua área atual ou reforço de competências para novos desafios.
Entrevistas simuladas
Pratique perguntas comportamentais e técnicas típicas de entrevistas: como demonstrar impacto, evidenciar pontos fortes, falar de expectativas salariais com confiança e muito mais.
Revisão de CV e carta de motivação
Obtenha recomendações personalizadas para o seu CV e carta de motivação, adaptadas para captar a atenção de recrutadores e aumentar as hipóteses de conseguir entrevistas para as vagas que procura.
Seleção de oportunidades (emprego e estágios)
Partilhamos regularmente oportunidades selecionadas pela nossa equipa de carreira, incluindo posições adequadas para perfis júnior e para quem está a reforçar competências — em Portugal e em contextos remotos.
Acesso à plataforma de recursos de carreira
Acesso contínuo, através da nossa plataforma de aprendizagem, a materiais de carreira, templates, exercícios e recursos atualizados sobre o mercado de tecnologia.
Eventos de orientação profissional e networking
Conheça profissionais de tecnologia em diferentes áreas para obter conselhos e fazer networking em eventos como career talks, painéis e sessões de perguntas e respostas.
Rede de ex-alunos
Conecte-se com colegas de turma e ex-alunos da Code Labs Academy para partilhar conteúdos relevantes, discutir tendências do setor e divulgar oportunidades.
Por que escolher a Code Labs Academy?
Coaching de carreira 1:1
Acompanhamento personalizado por especialistas: melhoria do CV e LinkedIn, entrevistas simuladas e uma estratégia de procura de emprego focada no setor tech.
Projetos prontos para o portfólio
Conclua com um portfólio no GitHub de projetos reais—desenvolvidos em aula e refinados com feedback dos mentores.
Currículo orientado pelo mercado
Conteúdo atualizado trimestralmente para acompanhar a procura em IA, cibersegurança e desenvolvimento web.
Certificado reconhecido
Partilhe o seu certificado Code Labs Academy acreditado pela AZAV no LinkedIn, no CV e em processos de visto.