INTENSIVO DATA ANALYTICS:
Descomplico a Ciência de Dados para você!
Transforme sua carreira ao se tornar um Jedi em Dados capaz de revolucionar negócios.
Domine a estatística, eleve suas Análises de Dados e aplique Machine Learning usando Python e R.
Se você está em transição de carreira para a área de dados ou se você já trabalha com ciência de dados esse curso é para VOCÊ!
Aprenda a pensar:
Vou te ensinar tudo que você precisa saber de estatística para fazer boas análises e entender os modelos de Machine Learning em um nível mega aprofundado (vamos fazer na mão).
Didática fácil e descomplicada:
Já ensinei mais de 10.000 alunos e o meu objetivo é você "SENTIR" realmente como a estatística funciona e não só decorar fórmulas.
Pratique com casos reais:
Meu objetivo é que você aprenda a aplicar seus conhecimentos para transformar o negócio.
Aprofundar o conhecimento:
Domine e saiba como aplicar as técnicas para criar estratégias analíticas poderosas.
Vender o peixe:
Não basta saber fazer, você precisa justificar e vender suas ideias para a área de negócios com segurança e confiança.
As aulas são divididas
em 20 módulos para facilitar o seu aprendizado e você assiste quando e onde quiser.
O IDA conta com uma abordagem gradual, projetado para ser fácil para quem está iniciando. Cobre desde conceitos fundamentais até aplicações práticas.
01 - Bem-vindo ao Universo de Dados
- Vamos falar de história?
- O que é Big Data?
- O que é Inteligência Artificial e Machine Learning?
- Vamos fazer um algoritmo na mão?
- Vamos colocar o algoritmo em produção?
- E o que é o Cientista de Dados?
- Qual o processo de Ciência de Dados?
- E qual é o profissional de agora?
02 - Familiarize-se com nossos termos
- Vamos falar de pessoas e histórias?
- Combinando alguns termos - Parte 1
- Combinando alguns termos - Parte 2
- Combinando alguns termos - Parte 3
- Combinando alguns termos - Parte 4
03 - Entenda as medidas de posição
- Medidas de Posição - Média - Parte 1
- Medidas de Posição - Média - Parte 2
- Medidas de Posição - Mediana
- Medidas de Posição - Percentil - Parte 2
- Medidas de Posição – Moda
04 - Entenda as medidas de dispersão
- Medidas de Dispersão - Amplitude
- Medidas de Dispersão - Variância e Desvio Padrão - Parte 1
- Medidas de Dispersão - Variância e Desvio Padrão - Parte 2
- Medidas de Dispersão - Coeficiente de Variação
05 - Familiarize-se com gráficos
- Para que serve um gráfico?
- Gráfico de Pizza
- Gráfico de Barras
- Histograma
- Box-plot - Parte 1
- Box-plot - Parte 2
- Gráfico de Linha
- Gráfico de Dispersão
- Para que serve mesmo um gráfico?
- Próximos Passos
06 - Entenda as medidas de assimetria
- Assimetria e Curtose
- Senta que lá vem história...
07 - Entenda as medidas de associação
- Covariância e Correlação de Pearson
- Correlação não significa causa e efeito!
08 - Mergulhe em Probabilidade e Distribuições
- O que é probabilidade?
- Distribuição Estatística
- Tipos de Distribuições
- Distribuição Discreta - Uniforme
- Distribuição Discreta - Bernoulli
- Distribuição Discreta - Binomial
- Distribuição Discreta - Poisson
- Distribuições Contínuas - Normal - Parte 1
- Distribuições Contínuas - Normal - Parte 2
- Distribuições Contínuas - Normal - Parte 3
- Distribuições Contínuas - Exponencial
- Distribuições Contínuas - t-student
09 - Compreenda o Teorema do Limite Central
- Teorema do Limite Central - Parte 1
- Teorema do Limite Central - Parte 2
10 - Faça na mão um Teste de Hipótese
- Teste de Hipóteses
- Teste de Hipóteses para quando conheço o desvio padrão populacional - Parte 1
- Teste de Hipóteses para quando conheço o desvio padrão populacional - Parte 2
- Teste de Hipóteses para quando conheço o desvio padrão populacional - Parte 3
- Teste de Hipóteses para quando não conheço o desvio padrão populacional - Parte 1
- Teste de Hipóteses para quando não conheço o desvio padrão populacional - Parte 2
- Revisão e Próximos Passos
11 - Comece entender as ferramentas (R e Python)
- Inicializando o R
- Conhecendo objetos e comandos básicos
- Bibliotecas e importação de arquivos
- Manipulação de dados - biblioteca Tidyverse
- Visualização de dados - biblioteca Ggplot2
- Trabalhando no R
- Qual o processo de Ciência de Dados?
- E qual é o profissional de agora?
12 - Conheça e explore os Testes Estatísticos
- Testes Estatísticos - Entendendo as diferenças entre paramétrico e não paramétrico
- Testes Paramétricos de aderência a normalidade e homogeneidade de variância
- Teste t para uma amostra
- Teste t para duas amostras
- ANOVA 1 fator - Parte 1
- ANOVA 1 fator - Parte 2
- ANOVA com 2 ou mais fatores
- Testes Não Paramétricos binomial e qui-quadrado
- Testes Não Paramétricos para duas amostras emparelhadas
- Testes Não Paramétricos para duas amostras independentes
- Testes Não Paramétricos para k amostras emparelhadas
- Testes Não Paramétricos para k amostras independentes
- Testes Não Paramétricos para k amostras independentes
- Medidas de Associação
13 - Entenda a fundo a Regressão Linear
- Entendendo a ideia de um modelo
- Introdução a Regressão Linear Simples
- Medidas de Qualidade de Ajuste
- Fazendo uma regressão no R e no Excel por otimização
- Trabalhando com um problema real
- Princípio da Regressão Linear Múltipla
- Testes de Significância (Teste T e Teste F)
- Métodos sequenciais
- Falando de parâmetros
- Análise de Resíduo
- Multicolinearidade
- Transformando o x
- Adicionando variáveis categóricas
- Agrupamentos de variáveis categóricas
- Interação de variáveis
- Resumo da ópera
- Transformação Box-Cox
- Recapitulando
14 - Mergulhe de cabeça na Regressão Logística
- Entendendo a diferença entre probabilidade e chance
- Entendendo a odds ratio
- De onde veio o modelo de regressão logística?
- Vamos encontrar os parâmetros da regressão logística na mão?
- Vamos responder as perguntas da aula anterior?
- O que fazer quando o X é numérico?
- Corrigindo o modelo
- Revisando e entendendo tudo no R
- Respondendo as perguntas
- Para que serve um modelo?
- Métricas de qualidade de ajuste com foco em Decisão
- A relação entre precisão e alcance
- Vamos falar de lucro?
- Métricas de qualidade de ajuste com foco em Ordenação
- Métricas de qualidade de ajuste com foco em Estimação
- O passo a passo da Regressão Logística
- Como funciona o algoritmo na prática? - Parte 1
- Como funciona o algoritmo na prática? - Parte 2
15 - Aprenda interagir com negócio (ABT)
- Introdução
- Perguntas estratégicas
- Racionalizando o problema do RH
- Cenário real
- Como construir a ABT
- Fazendo a documentação
- Trocando uma ideia
- Conversando com a Regina
- Racional Case Regina
16 - Aprofunde em Modelos de Árvores
- Entendendo uma árvore
- Métodos de seleção de variáveis
- Método Gini
- Método Entropia
- Trabalhando com Árvore de Decisão no R
- Evitando Overfitting e a estratégia de Particionamento de Dados
- Cross-Validation
- Cross-Validation no R
- Random Forest
- Random Forest no R
- eXtreme Gradient Boosting
- Tratando e transformando variáveis X
- Executando um XGB na prática
- Recapitulando
17 - Regressões na visão de Machine Learning
- Entendendo a média
- Lasso, Ridge e Elastic Net
- Lasso, Ridge e Elastic Net no R
- Recapitulando
18 - Saiba vender as métricas e calcule ROI
- Relembrando as métricas
- Comunicando com a área de negócio
- Exemplo de cálculo de Roi
19 - Aprofunde em Clusterização
- Análise de Cluster
- Cluster Hierárquico
- Método do vizinho mais próximo
- Método do vizinho mais longe
- Método do Centroide
- Análise de Cluster no R
- Método Elbow
- Método da Silhueta
- Variáveis Categóricas no Cluster
- Case com a Regina
- Resolvendo case
- Cluster Não Hierárquico: k-means
- Exemplo de apresentação para negócios
- Recapitulando Cluster
20 - Discuta aplicações
- Resumo da Ópera Final
Disponível no IDA Plus
O IDA Plus tem o melhor suporte de dúvidas para te ajudar. Com encontros mensais exclusivos para você tirar suas dúvidas diretamente com a Adriana Silva.
Aulas ao vivo
Encontro mensal, ao vivo, pelo zoom, com Adriana Silva ou convidados. Momento de interação, prática e tira dúvidas. A gravação das aulas ao vivo ficarão disponíveis na área do aluno.
Monitorias
São dois dias na semana para você tirar suas dúvidas com nosso time de monitores. Os horários da monitoria duram o dia inteiro (8h às 20h) e você pode entrar na hora que for melhor para você! Você ainda pode tirar dúvidas pelo WhatsApp do time de monitores. Não precisa marcar horário, você terá um link do zoom e entra na hora que quiser.
Correções comentadas
A verdadeira aprendizagem surge da prática direta. Por isso, ao longo do curso você será desafiado diversas vezes com atividades práticas: a famosa lição de casa. As atividades deverão ser entregues para a correção dentro do prazo combinado e você receberá um feedback personalizado. As atividades podem ser um case analítico ou uma prova teórica.
IDA PLUS
- Acesso por 1 ano às aulas gravadas
- Quiz
- Listas de exercícios
- Cronograma de estudos
- Material complementar de estudos
- Correção comentada das listas de exercício
- Monitoria 2 vezes por semana das 8 da manhã até às 20h
- Aulas mensais comigo e outros convidados especiais
10x de R$ 550
ou R$ 4.950 à vista
Você ainda vai levar tudo isso de BÔNUS!
Clube do Livro
Espaço dedicado à discussão e debate de obras técnicas e comportamentais. Aqui, exploramos uma variedade de perspectivas, concordando e discordando para aprimorar nossas habilidades.
Palco Florence Nightingale
Se há algo que você gostaria de compartilhar com o grupo, esse é o espaço mais adequado. Você pode apresentar desafios analíticos, que precisa de ajuda, seus cases de projetos que ou até palestrar em temas do seu interesse. Estamos aqui para discutir, conversar e construir relações significativas.
Festas/Bares
Adoramos quando nossos alunos se encontram e incentivamos. Encontre com seus amigos para tomar aquela brejinha ou aquele café! Use a hashtag #asn.rocks quando Adriana estiver no Brasil faremos pelo menos um encontro. Eles serão agendados mais próximos às datas. Fique atento!
Happy Hour
Que tal fazer amizades que podem te ajudar a evoluir? Lançamos o Happy ASN! Toda última sexta-feira do mês vamos nos encontrar no Zoom, com atividades lúdicas para interagirmos.
Quem será sua professora?
Sempre que digo que sou formada em estatística, ouço respostas do tipo: “Nossa! Nunca consegui entender nada disso!”.
Dói muito ouvir isso, porque a Estatística é super poderosa e pode ser estudada sem sofrimento.
A minha missão é fazer você aprender a usar estatística e matemática para transformar negócios.
Amo estatística e sou completamente apaixonada por ensinar. Já participei de muitos projetos de ciência de dados, em diferentes posições: júnior, sênior, diretora e consultora. Tiro da minha experiência, histórias para tornar a aula mais interessante para você!
Escrevi o livro “Data Mining Techniques to Acquire New Customers”. Sou professora na pós-graduação da ESALQ/USP. Conselheira do CONRE-3 (Conselho Regional de Estatística). Professora, Coordenadora e Fundadora da ASN.Rocks. Conhecida como “Jedi em Analytics”.
Perguntas frequentes
Como funciona a monitoria?
A monitoria é uma sala no Zoom que fica aberta das 8h às 20h, duas vezes por semana. O time de monitoria é formado por alunos de graduação e mestrado em Estatística, treinados pela Adriana. Você pode entrar a qualquer momento nesse intervalo para tirar suas dúvidas.
O IDA usa qual linguagem de programação?
Atualmente, o curso usa a linguagem R, e as aulas práticas são realizadas com o RStudio. Até dezembro de 2024, vamos disponibilizar o conteúdo em Python.
Qual é a carga horária do IDA?
Com o IDA você terá acesso 65 horas de aulas, distribuídas em 22 módulos, com um total de 178 aulas. É um conteúdo abrangente e detalhado para garantir que você tenha um aprendizado completo.
Quanto tempo eu tenho acesso ao IDA?
Você terá acesso ao curso por 1 ano a partir da data de início. Seguindo nosso cronograma de estudos, você termina o curso em 6 meses. No entanto, você pode estudar no seu ritmo, dentro do prazo de 1 ano de acesso.
Posso participar das aulas ao vivo mesmo que não siga o cronograma?
Sim, você pode participar das aulas ao vivo mesmo que não siga o cronograma de estudos à risca. Antes de cada aula, enviamos uma pesquisa para identificar as principais dúvidas e ajustar o foco das sessões.
O IDA é adequado para iniciantes?
Sim, o curso é projetado para ser acessível tanto para iniciantes quanto para profissionais que já atuam na área de dados. Ele cobre desde a estatística básica até a construção de modelos supervisionados e não supervisionados.
Quais são as formas de pagamento?
O pagamento pode ser feito via Pix, boleto ou cartão de crédito, com a opção de parcelar em até 10x sem juros.
Ficou com alguma dúvida?
Atendimento via chat em dias úteis. Atendimento diário por e-mail: contato@asn.rocks.
A empresa ASN ROCKS TREINAMENTO E CONSULTORIA LTDA, CNPJ 32.637.552/0001-00, não tem nenhuma relação institucional com o Facebook, Instagram, WhatsApp ou Facebook Messenger. Ao abordar questões financeiras, de qualquer um dos nossos produtos, sites, vídeos, palestras, programas ou outros conteúdos, fazemos todos os esforços para garantir que estes representem fielmente nossos cursos e sua capacidade de crescer o seu negócio e melhorar sua vida. No entanto, não garante que você conseguirá obter quaisquer resultados ou ganhar algum dinheiro usando qualquer uma de nossas ideias, ferramentas, estratégias e recomendações, e nada em nossos sites é uma promessa ou garantia para você de ganhos futuros. Depende da sua aplicação e esforço.
Feito com por: Agência Tucano.
