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.
30h - Tatiana Escovedo