Bootcamp de ciência de dados e IA

Aprenda a teoria fundamental e a aplicação da ciência de dados e IA.

Nossos instrutores irão orientá-lo através da base essencial de conhecimento e habilidades aplicadas para colocá-lo no caminho certo para uma carreira frutífera em Ciência de Dados e IA.

On-line

A tempo inteiro: 12 semanas

a tempo parcial: 24 semanas

Por que aprender ciência de dados e IA?

O que é ciência de dados e IA?

A ciência de dados e a IA estão na vanguarda da inovação, concentrando-se no desenvolvimento de sistemas inteligentes para resolver desafios complexos e transformar dados em insights valiosos.

O que você vai ganhar?

A ciência de dados combina análise estatística, programação e conhecimento de domínio para compreender e prever tendências. Ao estabelecer uma base em ciência de dados, você pode converter dados em insights acionáveis ​​que ajudam as empresas a tomar decisões informadas.

A inteligência artificial, por outro lado, permite que os computadores aprendam e tomem decisões imitando a inteligência humana. Isso está levando a cada vez mais avanços em robótica, carros autônomos e recomendações personalizadas. À medida que as empresas aproveitam os dados e a IA para otimizar as operações, os especialistas nestas áreas tornam-se essenciais.

Você gostaria de iniciar uma carreira nesta área tão procurada?

O Bootcamp de ciência de dados da Code Labs Academy faz com que você se torne parte do futuro da tecnologia e abre caminhos de carreira interessantes em um campo próspero.

O que você aprenderá

Orientando você através de um currículo especialmente selecionado, projetado para levá-lo de 'apenas curioso' a 'totalmente certificado' em ciência de dados em apenas 12 semanas (tempo integral).

Fundação

SQL, Python, Jupyter Notebook, Git e GitHub, Álgebra Linear, Probabilidades e Estatística.

Análise de dados

Análise de dados, preparação de dados, visualização de dados e exploração de dados.

Aprendizado de máquina clássico

Aprendizado de máquina, aprendizado supervisionado e não supervisionado, aprimoramento de modelo de ML, Naive Bayes, SVM, florestas aleatórias, pipelines de ML e classificação.

Aprendizado profundo

Redes Neurais (implementação, solução de problemas e otimização), Arquiteturas CNN, Arquitetura Autoencoder, Aumento de Dados, Tensorflow, Keras e Scikit-Learn.

Processamento de Linguagem Natural

Codificação de texto para PNL, Redes Neurais Recorrentes (RNN), LSTM, Mecanismos de Atenção, Modelo de Transformador e construção de chatbot.

Precisa de mais detalhes?

Baixe nosso plano de estudos

A ciência de dados tem sido uma das carreiras de maior prestígio nos últimos anos. Envolve lidar com dados, limpá-los, avaliá-los e desenvolver modelos de aprendizado de máquina para prever resultados de eventos. Neste capítulo, abordaremos os fundamentos da ciência de dados para prepará-lo para iniciar sua jornada de aprendizado.

Introdução ao Python

  • Linguagem e história Python
  • O básico do Python
  • Estruturas de dados fundamentais em Python
  • Classes e objetos
  • Módulos e Pacotes
  • Entrada/Saída
  • Erros e exceções

Ambientes

  • Ambientes Python
  • Anaconda
  • Cadernos Jupyter

SQL e bancos de dados

  • Fundamentos de SQL
  • Consultas SQL

Álgebra Linear

  • Escalares e vetores
  • Matrizes
  • Normas

Git e GitHub

  • Introdução ao controle de versão
  • Fluxo de trabalho
  • Inspecionando Repositórios
  • Desfazendo alterações
  • Buscando e extraindo alterações
  • Empurrando Mudanças

Projeto: Ajuste de Curva

  • Este projeto trata de resolver o problema de 'ajuste de curva', que envolve encontrar a melhor equação de curva para ajustar um determinado conjunto de dados. Ele irá guiá-lo através de um exemplo deste problema e está dividido em seções, onde cada seção exercitará o uso de conceitos fundamentais como OOP, SQL, Álgebra Linear e o fluxo de trabalho final de aprendizado de máquina.

O que você precisa

Você não precisa de nenhuma qualificação prévia em ciência da computação ou programação para participar do nosso bootcamp. Não assumimos nenhum conhecimento prévio e iremos guiá-lo através do básico nas primeiras semanas, garantindo que você construa uma base sólida desde o início. Quer você seja novo na área ou esteja procurando uma mudança de carreira, nosso programa foi projetado para que você se atualize com rapidez e confiança

Projeto Final

O projeto final dá a você a oportunidade de testar seus conhecimentos de bootcamp e habilidades recém-adquiridas em um ambiente dinâmico e prático. É uma oportunidade de criar algo real, mostrar suas habilidades técnicas e desenvolver um projeto que será parte fundamental do seu portfólio profissional. Ele permite que você expresse sua criatividade e destaque o quanto você evoluiu ao longo da experiência do bootcamp.

Além disso, o projeto final foi projetado para replicar os desafios que você encontrará em um trabalho real em tecnologia, permitindo que você mostre suas habilidades na resolução de problemas complexos e se preparando para as expectativas de sua carreira futura.

  • Identificação do problema: Escolha um problema do mundo real relevante para seu setor ou área de interesse. Defina claramente o escopo e os objetivos do projeto, destacando como técnicas avançadas de aprendizado profundo podem aprimorar a solução.
  • Coleta e pré-processamento de dados: Reúna dados de várias fontes, limpe-os e pré-processe-os para lidar com valores ausentes, valores discrepantes e inconsistências. Certifique-se de que os dados sejam adequados para modelos de aprendizagem profunda, incluindo normalização e aumento, se necessário.
  • Análise Exploratória de Dados (EDA): Execute visualização de dados e análise estatística para identificar tendências, correlações, e percepções. Refine a direção do seu projeto com base nas descobertas do EDA, considerando ao mesmo tempo a adequação para arquiteturas de aprendizado profundo, como CNNs, RNNs ou transformadores.
  • Construção e avaliação de modelos: Desenvolva e treine modelos de aprendizado de máquina, incorporando técnicas avançadas de aprendizagem profunda, como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para dados de imagem, Redes Neurais Recorrentes (RNNs) ou LSTMs para séries temporais ou dados de sequência, ou modelos de transformadores para tarefas de PNL. Avalie o desempenho do modelo usando métricas como exatidão, precisão, recall ou AUC e aplique ajuste de hiperparâmetros para otimizar modelos de aprendizado profundo.
  • Implantação e apresentação: implante o modelo final usando estruturas da web., APIs ou serviços baseados em nuvem, garantindo escalabilidade para modelos de aprendizagem profunda. Apresente suas descobertas, o desempenho do modelo e o impacto nos negócios ou no mundo real às partes interessadas em um ambiente profissional.

Por que aprender conosco?

  • Ritmo rápido.
  • Turmas pequenas.
  • Coaching de carreira individual, atendendo individualmente à sua experiência e objetivos.
  • Aprendizado remoto, de qualquer lugar do mundo.
Code Labs Academy Services

Comunidade de aprendizagem

Workeer

9.9/10

Pontuação do promotor líquido*

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5/5

Conhecimento do professor*

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5/5

Relevância para o sector*

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Mensalidade e financiamento

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Perguntas mais frequentes

O que é um bootcamp de ciência de dados e IA?
Quanto tempo dura o bootcamp?
Preciso de experiência anterior em ciência de dados e IA?
Quais ferramentas e software vou precisar?
O bootcamp é individualizado ou ao vivo?
Quanto tempo devo dedicar ao bootcamp por semana?
Qual é o custo do bootcamp?
Receberei um certificado ao final do bootcamp?
Existe apoio profissional após o bootcamp?
Que tipo de empregos posso conseguir depois de concluir o bootcamp?
Com quem posso conversar se tiver mais dúvidas?

Ainda tem dúvidas?

Se você tiver mais dúvidas, envie um e-mail para hello@codelabsacademy.com ou agende uma ligação com um de nossos especialistas em aprendizagem. Teremos o maior prazer em fornecer mais informações e responder a quaisquer perguntas específicas que você tenha sobre o bootcamp ou o processo de inscrição.

Como candidatar-se

Sabemos que escolher um educador pode ser uma tarefa difícil. É por isso que colocamos cada um dos nossos potenciais participantes em contacto com uma pessoa o mais rapidamente possível, que o acompanhará até ao início do seu curso.

1

Apresentar a sua candidatura

Escolherá o seu curso, campus e horário de estudo, indicando a sua motivação para estudar connosco.

2

Reunião com o especialista em aprendizagem

Marque a sua reunião com um dos nossos especialistas em aprendizagem para confirmar que somos a opção certa para si e esclarecer quaisquer dúvidas ou preocupações que possa ter. Aqui também podemos falar sobre opções de financiamento, ofertas especiais e quaisquer acomodações que possa precisar.

3

Integração e pré-trabalho

Depois de se inscrever, pô-lo-emos em contacto com os instrutores do curso e com os seus colegas de grupo. Também definiremos alguns estudos pré-curso para garantir que pode começar a trabalhar connosco a partir do dia 1.

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Leia os artigos mais recentes em nosso Blog

Estatísticas de empregos

Há cerca de 1,7 milhão de vagas abertas em tecnologia em todo o mundo em 2024

Os EUA

  • Para os EUA, o número estimado de ofertas de emprego ativas em tecnologia é de 438.000 (Fonte)
  • O Relatório sobre o estado da força de trabalho tecnológica da CompTIA 2024 , baseado na análise de dados coletados pelo Bureau of Labor Statistics dos EUA, prevê que a força de trabalho tecnológica crescerá duas vezes mais rápido que a força de trabalho geral dos EUA a partir de 2022 até 2032. Isto se traduz em cerca de 350 mil novos empregos tecnológicos criados anualmente para atender às necessidades de substituição e acomodar a expansão da indústria. (Fonte)

Europa

  • Empregos em tecnologia na Europa, o número chega a 960.000
  • O número de pessoas empregadas como profissionais de Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) na Europa aumentou cerca de 75 por cento nas últimas duas décadas, à medida que as tecnologias e serviços digitais se tornaram uma parte mais vital da economia europeia (Fonte)
  • Em 2021, quase nove milhões de pessoas trabalhavam diretamente como profissionais de TIC no sindicato, com a Alemanha fornecendo mais de dois milhões destes profissionais e a França fornecendo 1,25 milhões. Outros países proeminentes para a indústria das TIC incluem Itália, Espanha, Países Baixos, Polónia e Suécia. (Fonte)
  • Entre todas as ofertas de emprego em tecnologia, 54% procuraram candidatos com 0 a 2 anos de experiência profissional. As ofertas de emprego estavam amplamente dispersas geograficamente, com os maiores números na Alemanha (639.278), Polónia (450.391) e França (280.681). (Fonte)
  • O Relatório sobre o estado da força de trabalho tecnológica da CompTIA 2024 , baseado na análise de dados coletados pelo Bureau of Labor Statistics dos EUA, prevê que a força de trabalho tecnológica crescerá duas vezes mais rápido que a força de trabalho geral dos EUA a partir de 2022 até 2032. Isto se traduz em cerca de 350 mil novos empregos tecnológicos criados anualmente para atender às necessidades de substituição e acomodar a expansão da indústria. (Fonte)

Tendências de contratação de tecnologia na Europa

Este gráfico indica uma demanda significativamente maior por funções de desenvolvimento de software em comparação com outras categorias de tecnologia, com análise de sistemas e segurança cibernética seguindo como a segunda categoria mais procurada.

  • 0-2 anos de experiência: 35% das vagas de emprego
  • 3 a 10 anos de experiência: 10% das vagas de emprego
  • Mais de 11 anos de experiência: 13% das vagas de emprego
  • Não especificado: 42% das vagas de emprego

A maior categoria é “Não especificado”, com 42%, sugerindo que muitas ofertas de emprego não declaram explicitamente a experiência necessária. Entre os que o fazem, há clara preferência pelos cargos de nível inicial (0 a 2 anos), que representam 35% das vagas.

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