Duração
Anual
Pré-requisitos
É recomendável experiência prévia em programação procedural ou em codificação Python. Caso esteja cursando a disciplina como parte do Programa de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, a disciplina de Programação Procedural deve ser cursada primeiro.
Requisitos
Os alunos deverão baixar o SQLite, um mecanismo de banco de dados gratuito. As instruções de download serão fornecidas durante o curso.
Resumo do Curso
Neste curso, você explorará dados e bancos de dados por meio da empresa fictícia de serviços para animais de estimação Critter Sitters. Ao examinar exemplos do mundo real, você aprenderá como os dados podem contar uma história e desenvolverá as habilidades necessárias para analisá-los e tomar decisões com base neles. Você também expandirá e aplicará suas habilidades em Python aos princípios da ciência de dados, desde painéis de dados até análises estatísticas. Além disso, você aprenderá sobre gerenciamento de dados, incluindo o uso e o armazenamento de dados de qualidade e como identificar vieses neles. Você descobrirá como criar um banco de dados, escrever consultas e explorar estratégias para proteger bancos de dados. Ao final deste curso, você terá uma compreensão fundamental de dados e bancos de dados e das empolgantes oportunidades de carreira disponíveis na área de ciência de dados.
Tópicos e conceitos
Segmento Um:
• Gerando histórias com dados
• Considerando dados e viés
• Trabalhando com dados em Python
• Usando Pandas e Python
• Tipos de visualização de dados
• Selecionando gráficos de dados
• Criação de painéis interativos
• Cálculo de probabilidades
• Criação de árvores de probabilidade
• Utilizando terminologia estatística básica
• Amostragem de dados
• Teste de hipóteses
• Viés cognitivo
Segmento Dois:
• Noções básicas de banco de dados
• Classificação de dados
• Utilizando comandos SQL para consultar dados
• Filtragem de dados
• Agrupamento de dados
• Criação de bancos de dados
• Unir e transformar dados
• Chaves de banco de dados estrangeiras e primárias
• Melhores práticas para bancos de dados SQL
• Privacidade de dados
• Tipos de ataques cibernéticos
• Avaliação de risco