Data Science Descomplicado Vol. 2: Computação e Programação

Description

Esse curso é o segundo volume de uma tríade, que, em conjunto, trará todos os conceitos necessários para ser um bom cientista de dados.

Nessa segunda parte exploraremos todos os conceitos de programação e computação utilizados por um cientista de dados - evolução, componentes e arquitetura de computadores, funcionamento da internet, redes e websites, definição e diferença entre linguagens de programação, lógica de programação, as principais estruturas de dados e algoritmos, Linux e SQL (com parte prática), NoSQL, Data Warehouses e Data Lakes, APIs e REST, Git, Metodologias Ágeis e muito mais!

O curso é voltado principalmente para profissionais de áreas não-exatas entusiastas de Data Science que queiram migrar para a mesma ou obter uma compreensão maior do tema. Os conceitos são transmitidos da forma mais detalhada possível, portanto, não há requisitos!

Num mundo cada vez mais digitalizado e com uma influência cada vez maior de Inteligências Artificiais, compreender o que de fato é Ciência de Dados, Machine Learning e programação é não apenas uma grande porta de entrada para uma vasta gama de oportunidades de trabalho, mas também uma educação necessária para compreender o novo mundo em que estamos vivendo. Como Cientista de Dados, acredito que tenho como dever dividir meu conhecimento e contribuir para a construção de uma sociedade em que as pessoas, de fato, possam entender a transformação digital que vivemos.

Acesse a primeira parte para ver todos os conceitos matemáticos necessários para um cientista de dados ;)

PS. Assista na velocidade 1.25x ou 1.5x para uma melhor experiência e ignore os barulhos aleatórios que aparecem de vez em quando, gravar na quarentena tem dessas hahaha

What You Will Learn!

• Todos os conceitos de computação e programação necessários para um cientista de dados
• Entender o funcionamento da internet e dos computadores
• Compreender como funcionam as linguagens de programação, lógica de programação e as principais estruturas de dados
• Aprender a utilizar o sistema Linux, bancos de dados, queries SQL e APIs
• Obter uma visão geral de ferramentas utilizadas por cientistas de dados, como Git, Docker, CI/CD, TDD e Metodologia Ágil

Who Should Attend!

• Pessoas que desejam solidificar seus conhecimentos em computação e programação (o curso é realmente bem aberto!)
• Profissionais (principalmente de áreas não-exatas) que desejam migrar para a área de Ciência de Dados
• Entusiastas de Ciência de Dados e que desejam ter um conhecimento mais profundo sobre o tema

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