Esta formação proporciona uma visão integrada do ciclo de vida dos dados, desde a sua recolha e preparação até à análise, modelação, visualização e obtenção de conhecimento para apoio à tomada de decisão.
Os formandos terão contacto com Python, Pandas, NumPy, SQL, Machine Learning, Hadoop, Spark, ETL, Data Warehouse e Data Lake, desenvolvendo competências para trabalhar com dados estruturados e não estruturados e com ambientes de grandes volumes de informação.
O curso inclui exercícios práticos e um projeto final, permitindo aplicar os conhecimentos adquiridos num cenário próximo de um ambiente profissional.
O que vai aprender
- Compreender os fundamentos da Ciência de Dados e do Big Data.
- Identificar diferentes tipos, fontes e estruturas de dados.
- Aplicar conceitos estatísticos na análise de dados.
- Utilizar Python para tratamento e análise de dados.
- Trabalhar com NumPy, Pandas e Jupyter Notebook.
- Limpar, transformar e preparar datasets.
- Criar gráficos e visualizações para interpretação de dados.
- Desenvolver dashboards e relatórios analíticos.
- Utilizar SQL para consultar e analisar bases de dados.
- Compreender os fundamentos de Machine Learning.
- Criar modelos básicos de regressão, classificação e clustering.
- Avaliar o desempenho de modelos de Machine Learning.
- Compreender arquiteturas e tecnologias de Big Data.
- Conhecer o funcionamento do Hadoop, HDFS e Apache Spark.
- Compreender processos ETL e ELT.
- Trabalhar com conceitos de Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse.
- Desenvolver pipelines básicos de dados.
- Analisar grandes volumes de dados.
- Interpretar resultados e comunicar conclusões.
- Desenvolver um projeto completo de Ciência de Dados e Big Data.
Programa do curso
10 módulos1 Fundamentos de Ciência de Dados e Big Data 8 temas · 6 horas
- Conceitos de Ciência de Dados
- Conceitos de Big Data
- Diferenças entre dados tradicionais e Big Data
- Tipos e fontes de dados
- Ciclo de vida dos dados
- Ciência de Dados, Business Intelligence e Inteligência Artificial
- Aplicações da Ciência de Dados
- Ecossistema de Big Data
Formador: Formador principal do curso
2 Estatística e Análise Exploratória de Dados 10 temas · 8 horas
- Conceitos fundamentais de estatística
- População e amostra
- Variáveis e tipos de dados
- Média, mediana e moda
- Variância e desvio padrão
- Distribuição de dados
- Correlação
- Análise exploratória de dados
- Identificação de padrões e anomalias
- Interpretação de resultados
Formador: Formador principal do curso
3 Python para Ciência de Dados 10 temas · 10 horas
- Fundamentos de Python
- Variáveis e tipos de dados
- Operadores
- Estruturas condicionais
- Estruturas de repetição
- Funções
- Listas, tuplos, dicionários e conjuntos
- Manipulação de ficheiros
- Introdução às bibliotecas NumPy e Pandas
- Jupyter Notebook
Formador: Formador principal do curso
4 Preparação, Limpeza e Tratamento de Dados 10 temas · : 8 horas
- Importação de dados
- Estruturação de datasets
- Tratamento de dados ausentes
- Remoção de duplicados
- Tratamento de dados inconsistentes
- Transformação de dados
- Normalização e padronização
- Filtragem e agregação
- Integração de diferentes fontes de dados
- Preparação de dados para análise
Formador: Formador principal do curso
5 Visualização de Dados e Dashboards 8 temas · : 6 horas
- Princípios de visualização de dados
- Gráficos estatísticos
- Escolha adequada de visualizações
- Visualização com Python
- Matplotlib e Seaborn
- Dashboards analíticos
- Indicadores e KPIs
- Comunicação de resultados através de dados
Formador: Formador principal do curso
6 Machine Learning e Modelação Preditiva 11 temas · 10 horas
- Fundamentos de Machine Learning
- Aprendizagem supervisionada e não supervisionada
- Variáveis independentes e dependentes
- Preparação de dados para modelos
- Regressão
- Classificação
- Agrupamento (Clustering)
- Treino e teste de modelos
- Avaliação de modelos
- Overfitting e Underfitting
- Introdução ao Scikit-learn
Formador: Formador principal do curso
7 Bases de Dados e SQL para Ciência de Dados 10 temas · 6 horas
- Conceitos de bases de dados
- Bases de dados relacionais
- Estrutura de tabelas
- SQL
- SELECT, INSERT, UPDATE e DELETE
- Filtros e ordenação
- Funções de agregação
- JOINs
- Consultas para análise de dados
- Integração entre Python e bases de dados
Formador: Formador principal do curso
8 Arquitetura e Tecnologias de Big Data 10 temas · 8 horas
- Arquitetura de Big Data
- Características dos Big Data
- Os 5 Vs: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor
- Processamento de grandes volumes de dados
- Computação distribuída
- Hadoop
- HDFS
- MapReduce
- Introdução ao Apache Spark
- Processamento distribuído com Spark
Formador: Formador principal do curso
9 Data Warehousing, ETL e Processamento de Dados 10 temas · 6 horas
- Conceitos de Data Warehouse
- Data Lake e Data Lakehouse
- ETL e ELT
- Extração de dados
- Transformação de dados
- Carregamento de dados
- Pipelines de dados
- Integração de diferentes fontes
- Qualidade e governança dos dados
- Introdução a arquiteturas modernas de dados
Formador: Formador principal do curso
10 Projeto de Ciência de Dados e Big Data 11 temas · 12 horas
- Definição do problema de negócio
- Recolha e preparação dos dados
- Análise exploratória
- Tratamento e transformação dos dados
- Construção de visualizações
- Desenvolvimento de modelo analítico ou preditivo
- Processamento de dados
- Interpretação dos resultados
- Apresentação de conclusões
- Documentação do projeto
- Apresentação e avaliação do projeto final
Formador: Formador principal do curso
Auxiliares didácticos
- Computadores com acesso à Internet
- Projetor multimédia
- Quadro branco
- Visual Studio Code
- Jupyter Notebook
- Python
- Bibliotecas NumPy e Pandas
- Matplotlib e Seaborn
- Scikit-learn
- Sistemas de bases de dados
- Ferramentas SQL
- Hadoop
- Apache Spark
- Datasets para exercícios
- Manuais e documentação técnica
- Guias de exercícios práticos
- Estudos de caso
- Fichas de atividades
- Projetos de análise de dados
- Plataformas e ambientes de laboratório
Empregabilidade
Profissões possíveis
Técnico de Dados, Analista de Dados, Analista de Business Intelligence, Técnico de Business Intelligence, Cientista de Dados Júnior, Engenheiro de Dados Júnior, Técnico de Big Data.
Faixa salarial
180.000 - 650.000 Kz
Empresas que contratam
Chevron, Total Energie, Unitel, TIS Angola.
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