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Curso Livre: Análise exploratória e pré-processamento de dados
A revolução digital exige das organizações cada vez mais profissionais especializados em Ciência de Dados. Invista no seu futuro e aprenda a implementar soluções baseadas em dados.Metodologia focada no mercado
Faça sua imersão com uma pós-graduação conectada com a rotina da profissão.
Modalidade
Conteúdo online.
Certificação
Certificado de Curso PUC-Rio.
Reconhecido pelo MEC
Conteúdo do Curso
Análise Exploratória e Pré-processamento de Dados
Duração: 30h | Prof.ª: Tatiana Escovedo
- Introdução e Aplicações de Ciência de Dados;
- Contextualização, Habilidades Necessárias, Desafios, Técnicas e Ferramentas Relacionadas;
- Tipos de Problemas de Ciência de Dados;
- Etapas de um Projeto de Ciência de Dados;
- Conceitos Matemáticos e Estatísticos para Ciência de Dados;
- Introdução a Programação para Ciência de Dados e Principais Bibliotecas;
- Ferramentas para Cientistas de Dados;
- Aquisição, Preparação, Limpeza e Tratamento de Dados;
- Análise Exploratória de Dados;
- Introdução a Algoritmos de Machine Learning;
- Apresentação de Resultados.
Time de professores que praticam o que ensinam

Tatiana Escovedo
Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio. É Gerente Geral na Petrobras e autora de livros na área de Computação.

Tatiana Escovedo
Doutor em Engenharia Mecânica com ênfase em Termociências. Pesquisador no Instituto de Energia da PUC-Rio (IEPUC).
Tatiana Escovedo
- Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde coordena cursos de pós-graduação lato sensu e colabora com pesquisas nas áreas de Ciência de Dados e Engenharia de Software.
- Gerente Geral de Transformação Digital da Petrobras.
- Doutora em Engenharia Elétrica, na área de Métodos de Apoio à Decisão, e Mestre em Informática, na área de Engenharia de Software, pela PUC-Rio.
- Autora dos livros Introdução a Data Science - Algoritmos de Machine Learning e Métodos de Análise, Jornada Java, Jornada Python e Engenharia de Software para Ciência de Dados - Um guia de boas práticas com ênfase na construção de sistemas de Machine Learning em Python.
Tatiana Escovedo
- Doutora em Engenharia Elétrica, na área de Métodos de Apoio à Decisão, e mestre em Informática, na área de Engenharia de Software, pela PUC-Rio.
- Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde coordena cursos de pós-graduação lato sensu.
- Atua em pesquisas em Ciência de Dados e Engenharia de Software.
- Gerente Geral de Transformação Digital da Petrobras.
- Autora de livros nas áreas de ciência de dados, machine learning, Python, Java e engenharia de software.
Tatiana Escovedo
- Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde coordena cursos de pós-graduação lato sensu e colabora com pesquisas nas áreas de Ciência de Dados e Engenharia de Software.
- Gerente Geral de Transformação Digital da Petrobras.
- Doutora em Engenharia Elétrica, na área de Métodos de Apoio à Decisão, e Mestre em Informática, na área de Engenharia de Software, pela PUC-Rio.
- Autora dos livros Introdução a Data Science - Algoritmos de Machine Learning e Métodos de Análise, Jornada Java, Jornada Python e Engenharia de Software para Ciência de Dados - Um guia de boas práticas com ênfase na construção de sistemas de Machine Learning em Python.
Tatiana Escovedo
- Doutora em Engenharia Elétrica, na área de Métodos de Apoio à Decisão, e mestre em Informática, na área de Engenharia de Software, pela PUC-Rio.
- Professora do Departamento de Informática da PUC-Rio, onde coordena cursos de pós-graduação lato sensu.
- Atua em pesquisas em Ciência de Dados e Engenharia de Software.
- Gerente Geral de Transformação Digital da Petrobras.
- Autora de livros nas áreas de ciência de dados, machine learning, Python, Java e engenharia de software.

Tatiana Escovedo

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- Certificado: PUC-Rio
- Formato: aulas gravadas
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