Sobre o curso:

O mundo tecnológico é todo construído em 0 e 1, mesmo que você não veja. O aplicativo que permite que você leia esse texto está codificando esses 8 bits “01000001” nesse “A”, para que você possa entende-lo. Por mais que para a maioria das pessoas não interesse muito como as plataformas são construídas, a importância relativa da programação será enorme daqui para frente, especialmente se você tem hoje em torno de 20 anos e, mais ainda, se você for um estudante de economia ou de qualquer curso da área de negócios.

Quando falamos de econometria e Ciência de Dados, uma das linguagens mais utilizadas é o Python. Considerada uma das linguagens mais fáceis e versáteis do mundo (Youtube, Google, Instagram, Dropbox são só alguns exemplos de aplicações feitas em Python), essa linguagem é conhecida por sua simplicidade. Cada dia mais vemos vagas para cientistas de dados que exigem conhecimento de Python e, dado o custo de aprender uma, me parece que Python é uma boa forma de começar.

Além de todas essas vantagens, existe ainda uma comunidade enorme que fortalece o aprimoramento no uso da ferramenta. Por ser uma linguagem já estabelecida, já existem muitos pacotes desenvolvidos para análise de dados.

Conteúdo:

O curso está dividido em 8 tópicos, totalmente aplicados com uso do google colab (programação em nuvem, não há necessidade de instalação de arquivos)

Tópico 1: Desvendando a ciência de dados
Tópico 2: Python e ciência de dados
Tópico 3: Função print e variáveis
Tópico 4: Operadores aritméticos e tipos primitivos
Tópico 5: Inputs do usuário e introdução a funções
Tópico 6: Operadores relacionais
Tópico 7: Estruturas condicionais se e senão
Tópico 8: Introdução a listas e tuplas
Tópico 9: Introdução a dicionários e estruturação dos dados
Tópico 10: Como continuar meus estudos?

Objetivos:

Oferecer uma introdução à linguagem de programação Python, de modo que o aluno saia do curso compreendendo e construindo códigos básicos, que serão a porta de entrada para o aprofundamento na área segundo seus objetivos.
Abordar a relação entre as linguagens de programação e o mundo da ciência de dados, oferecendo ao aluno uma compreensão organizada das diversas buzzwords da área, como ciência de dados, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, Python, Business Intelligence e outras.

Público-alvo:

Profissionais interessados em começar a aprender programação aplicada à área de ciência de dados, especialmente, mas não exclusivamente, àqueles das áreas de negócios como  Economia, Administração e Contabilidade.

Duração do curso:

O curso tem carga-horária de 08h.

Aguarde novas  datas!