PREÇO

295€

> Oferta de 10% de desconto em inscrições, em simultâneo, nos dois níveis: Nível Introdutório/Intermédio e Nível Avançado

Curso elegível para a candidatura à medida “Cheque-Formação + Digital” – medida promovida pelo IEFP, em que poderá usufruir do reembolso de até 750€ em formação. Clique aqui para mais informações.

descrição

Este curso, em conjunto com o curso Python em Data Science – Nível Avançado (Saiba Mais) constituem o Data Science Program em Python.

Os participantes que se inscreverem em ambos os níveis, em simultâneo, beneficiarão de 10% de desconto no valor total da inscrição.

Das Noções Básicas de Python à sua Aplicação em Ciência de Dados.

Este curso pretende capacitar profissionais ou investigadores académicos a usarem Python como uma ferramenta de apoio a projetos de data science, com o intuito de melhorar a tomada de decisão. Este programa é o nível introdutório nesta área e visa uma explicação do funcionamento da linguagem de programação Python e SQL.

Serão abordadas metodologias orientadas para a análise estatística, visualização explicativa de dados, e transformação dos dados orientados a problemas analíticos, recorrendo a casos práticos e exemplos.

A discussão e a aplicação a casos reais serão incentivadas, sensibilizando para a aplicação de diferentes técnicas em projetos futuros.

Espera-se que no final os alunos sejam capazes de extrair poder dos dados e possam utilizar as técnicas ministradas para executar autonomamente obtenção, limpeza, transformação e análises explicativas com recurso a visualização, aptos a criar valor no âmbito das suas organizações.

Será privilegiada a interação durante as sessões, através da aplicação dos conceitos em casos práticos e da discussão acerca da sua aplicação em problemas reais. Espera-se assim que os formandos sejam capazes de trazer as suas questões e problemas que enfrentam nas suas organizações ou na sua investigação.

a quem se destina

Profissionais e estudantes académicos que queiram incorporar a análise de dados para fins descritivos, preditivos e no suporte à tomada de decisão.

formadores

Luís Dias

Luís Dias é AI Solutions Architect na TUI Tech Portugal e possui um doutoramento em Engenharia Gestão Industrial, bem como uma forte especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning e Generative AI. Com mais de 7 anos de experiência na conceção e implementação de soluções de IA de grande escala, incluindo o desenvolvimento de modelos preditivos, AI agents, LLMs, sistemas de pesquisa inteligente aplicados a setores como viagens, e-commerce, energia e utilities. Ao longo da sua carreira, participou em projetos de elevado impacto em organizações como a TUI, Jumia, COCUS e INESC TEC, destacando-se no desenvolvimento de soluções de IA que contribuíram tanto para o aumento das margens em vendas de voos como para a melhoria da fiabilidade de ativos críticos da rede elétrica. Paralelamente à sua atividade profissional, é docente convidado em várias instituições de ensino superior, onde leciona temas como Machine Learning, Business Analytics, Data Warehousing, Cloud Computing, Generative AI e Otimização, contribuindo ativamente para a ligação entre academia e indústria.

Pedro Ferreira

Engenheiro de Dados com 7 anos de experiência, trabalho  em diversos setores e organizações, desde start-ups a empresas cotadas na Bolsa de Valores de Nova Iorque. Apaixonado por dados e o seu potencial transformativo, o Pedro foca-se em auxiliar as empresas a alavancar os seus dados para melhorar a satisfação do consumidor e impulsionar o crescimento de receita. Desenvolveu expertise na estruturação e otimização de sistemas de dados, que permitam às empresas extrair insgihts valiosos das vastas quantidades de dados gerados através das suas operações.

Recursos Disponibilizados

– Link para instalação do Python
– Certificado GADES Solutions e DGERT *
– Gravações das Sessões do Curso
– Slides e material demonstrado no decorrer do curso, em formato digital

(*) Para efeitos de emissão de certificado, será solicitado o preenchimento/assinatura dos seguintes documentos: Ficha de Inscrição e Contrato de Formação

programa

Módulo 1: Introdução a Data Science com Python (4 Horas)

Neste módulo será realizada uma introdução ao ambiente Python, onde se espera que os formandos ganhem familiaridade com os conceitos que serão usados ao longo do curso, assim como as funcionalidades e potenciais aplicações desta linguagem.

1. O que é Data Science?
2. As fases do Data Science
3. A linguagem Python
4. Variáveis e Objetos
5. Operações
6. Manipulação de strings
7. Controlo de ciclos e condições
8. Funções
9. Bibliotecas comuns (pandas, matplotlib, scikit-learn, etc.)

Módulo 2: Análise exploratória e processamento de dados (4 Horas)

Neste módulo será usada a biblioteca de pandas como ponto de partida para inspeção, tratamento e obtenção de informação a partir de dados presentes em datasets. Serão também abordados conceitos e exemplos de visualização de dados dentro da própria linguagem Python.

1. Aquisição de dados
2. Manipulação de datasets – filtragem, ordenação e cálculo, entre outros
3. Análise estatística dos dados
4. Visualização dos dados

Módulo 3: Tratamento de datasets (4 Horas)

1. Limpeza dos dados
2. Uniformização de variáveis
3. Detecção e tratamento de dados em falta
4. Deteção e substituição de outliers
5. Tratamento de strings
6. Categorização
7. Feature Engineering

Módulo 4: SQL (2 Horas)

Neste módulo serão explicados os conceitos básicos do SQL, uma linguagem de pesquisa em bases de dados. Este módulo dará aos formandos a autonomia necessária para a navegação numa base de dados e para a construção de reports com a estrutura desejada através de filtros, agrupamentos de tabelas e cálculo de métricas agregadas.

1. SQL: as operações possíveis
2. SQL: os elementos de uma query de seleção
3. Agrupamentos de tabelas
4. Métricas agregadas
5. Conexão a base de dados a partir de Python

Módulo 5: Aplicação (4 Horas)

Caso de estudo onde poderão ser aplicados os conceitos de extração de dados SQL e/ou leitura dos dados em ficheiros no Python, tratamento dos dados, análise descritiva exploratória e visualização.

– Teaser: Pequena demonstraçao de modelação de machine learning e resumo do Curso Avançado (Q&A)

1. Conceitos
2. Exemplo demonstrativo – Case Study

Rácio Teoria/Prática: 40% Teórico | 60% Prático

preço

295€ (Isento de IVA)

> Oferta de 10% de desconto em inscrições, em simultâneo, nos dois níveis: Nível Introdutório/Intermédio e Nível Avançado

data e horário

A Anunciar

pré-requisitos

– Não exige conhecimento prévio de Python
– Familiaridade e conhecimentos básicos, a nível do utilizador, dos produtos da família Microsoft e/ou MAC
– Recomenda-se a utilização de um 2º monitor
– Conhecimento básico de métricas estatísticas
– Domínio de folhas de cálculo e dados em estrutura
– Predisposição para aprendizagem de linguagens de programação

Formato

ONLINE 
A formação será realizada online, em tempo real, através da plataforma Cisco Webex.

Inscrição

Escolha uma das seguintes opções: