Guia Rápido
Plano de Estudos em Analytics
Introdução
Conheça nossas
Formações
Plano de Estudo Conhecimentos Básicos
Nesse Plano de Estudos, você terá acesso a uma introdução sobre o universo analytics, conhecendo as principais metodologias e ferramentas utilizadas pelos profissionais que atuam nesta área e podendo testar algumas delas na prática.
Para completar este Plano é necessário o cumprimento dos 8 cursos, com total de 80 horas de carga horária, e a realização dos Workshops Habilita Analytics no Portal DS, com mais 9 cursos e 29 horas de formação. Todos os cursos que formam este plano, bem como sua carga horária, estão listados a seguir, com hiperlink.
Nossa lista de cursos
Conhecimentos Básicos
- 72 Horas
- 5 Cursos
Lista de cursos
- Organização de Equipes Ágeis: os papéis existentes em uma equipe
- Python para Data Science: primeiros passos
- Data Science: analise e visualização de dados
- Estatística com Python: frequências e medidas
- Business Intelligence: trabalhando com Data Warehouse
- SQL com MySQL: manipule e consulte dados
- Consultas SQL: avançando no SQL com MySQL
- Spark: apresentando a ferramenta
- 72 Horas
- 5 Cursos
Lista de cursos
- Conhecendo a Plataforma Analítica: Overview e Ferramentas
- Conhecendo a Plataforma Analítica: AnalyticsLabb
- Conhecendo a Plataforma Analítica: Big Data e Spark
- Conhecendo a Plataforma Analítica: Melhores Práticas no uso do Spark
- Governança de Modelos: Ciclo de Vida e Risco de Modelos no GAIA
- Governança de Dados: Papeis e Responsabilidades
- Da Modelagem de Dados ao Catálogo de Dados
- Esteiras de Desenvolvimento e Templates
- Implantação de ETL na Plataforma Analítica
Plano de Estudo Engenheiro de Dados
Este Plano é composto por uma etapa de Formação Básica e outra de Formação Intermediária na área de engenharia de dados. Possui 13 cursos, distribuídos em uma carga horária de total de 113 horas, sendo 24 horas de formação básica e 89 horas de formação intermediária.
Nossa lista de cursos
Engenharia de dados
- 89 Horas
- 10 Cursos
Lista de cursos
- UX: entenda a experiência de usuário
- Diagnóstico em gestão de processos: entendendo as necessidades
- Python para Data Science: funções, estruturas de dados e exceções
- Linux I: conhecendo e utilizando o terminal
- Git e GitHub: repositório, commit e versões
- VSCode: aprendendo dicas e truques
- Modelagem de banco de dados: NoSQL
- Comandos DML: manipulação de dados com MySQL
- Procedures SQL: executando código no MySQL
- Administração do MySQL: segurança e otimização do banco
Plano de Estudo Ciência de Dados
Este Plano é composto por uma etapa de Formação Básica e outra de Formação Intermediária na área de ciência de dados. Possui 17 cursos, distribuídos em uma carga horária de total de 145 horas, sendo 36 horas de formação básica e 109 horas de formação intermediária.
Nossa lista de cursos
Ciência de Dados
- 109 Horas
- 14 Cursos
Lista de cursos
- UX: entenda a experiência de usuário
- Diagnóstico em gestão de processos: entendendo as necessidades
- Python para Data Science: funções, estruturas de dados e exceções
- Linux I: conhecendo e utilizando o terminal
- Git e GitHub: repositório, commit e versões
- VSCode: aprendendo dicas e truques
- Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros
- Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória
- Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python
- Estatística com Python: probabilidade e amostragem
- Estatística com Python: testes de hipóteses
- Estatística com Python: Correlação e Regressão
- Regressão linear: testando relações e prevendo resultados
- Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem
Plano de Estudo Desenvolvedor DataViz
Este Plano é composto por uma etapa de Formação Básica e outra de Formação Intermediária na área de desenvolvimento e visualização de dados. Possui 25 cursos, distribuídos em uma carga horária de total de 195 horas, sendo 42 horas de formação básica e 153 horas de formação intermediária.
Nossa lista de cursos
Desenvolvedor DataViz
- 153 Horas
- 20 Cursos
Lista de cursos
- UX: entenda a experiência de usuário
- Diagnóstico em gestão de processos: entendendo as necessidades
- Python para Data Science: funções, estruturas de dados e exceções
- Linux I: conhecendo e utilizando o terminal
- Git e GitHub: repositório, commit e versões
- VSCode: aprendendo dicas e truques
- Power BI: mergulhando na linguagem M
- Power BI: aplicando DAX ao negócio
- Power BI: modelagem de dados
- BI com Excel: conhecendo o Power Query
- Design: entenda e conheça a área
- Cores no design: teoria e prática
- Tipografia: conceitos e prática
- Grids: como organizar o conteúdo visual
- Design Visual: aplicando técnicas de composição
- Design Visual: estratégias para planejar e construir seu portfólio
- UX Strategy: visão estratégica do negócio
- UX Strategy: conhecendo o perfil da pessoa usuária
- UX strategy: criando a modelagem de negócios
- UX Strategy: conhecendo o mercado e testando ideias
