Fundamentos de Ciência de Dados
Seu primeiro passo na ciência de dados: entenda a área, domine o essencial e descubra sua trilha — tudo no navegador.
O curso de porta de entrada da Giselle Falcão Academy: entenda o que é ciência de dados, domine a estatística essencial, dê os primeiros passos em Python e visualização, e descubra qual trilha seguir — tudo com ferramentas gratuitas de navegador e certificado ao concluir.
O que você vai conseguir fazer
- Explicar o que é ciência de dados, como a área se organiza (análise, ciência, engenharia de dados, ML) e o que faz cada profissional no mercado brasileiro
- Aplicar o método da ciência de dados — da pergunta bem formulada à comunicação do resultado — em investigações com dados reais
- Resumir e interpretar dados com estatística descritiva: tipos de variáveis, distribuições, medidas de centro e dispersão, boxplot e leitura crítica de números na mídia
- Escrever seus primeiros programas em Python e analisar dados com pandas no Google Colab, sem instalar nada
- Escolher o gráfico certo para cada pergunta e transformar resultados em narrativa, com título-afirmação, destaque visual e recomendação
- Situar o Machine Learning e a IA generativa no mapa da área e escolher com segurança a próxima trilha na Giselle Falcão Academy
Para quem é
Qualquer pessoa que queira dar o primeiro passo na área de dados: estudantes, profissionais em transição de carreira, gestores e curiosos. É o curso de porta de entrada da Academy — nenhuma experiência prévia é necessária.
Pré-requisitos
Nenhum pré-requisito: basta uma conta Google gratuita, um navegador atualizado e familiaridade básica com computador — todo código das primeiras práticas vem pronto e comentado.
Conteúdo
- Ciência de dados: a área, as profissões e o método — O panorama: o que é a área, quem trabalha nela e o método que vai da pergunta à decisão — 3h30
- Estatística essencial (sem trauma) — A gramática do cientista de dados: variáveis, distribuições, centro, dispersão e leitura crítica — 3h45
- Python e pandas: suas primeiras análises no Colab — De executar código pronto a escrever o seu: a base da linguagem e a planilha com superpoderes — 4h15
- Visualização e storytelling com dados — O gráfico certo, a figura legível e a narrativa que transforma achado em decisão — 4h
- Panorama de ML, projeto final e sua trilha — O vislumbre do Machine Learning, o projeto integrador e a escolha consciente da próxima trilha — 4h30
Giselle Falcão, PhD — Consultora e pesquisadora em Inteligência Artificial e Ciência de Dados.