⚡ Trilha de Formação Essencial (Quick Start)
Um ponto de partida rápido e abrangente para quem está começando na área de dados
O ponto de partida ideal para quem está começando, cobrindo os pilares fundamentais de dados. Você aprenderá SQL para interagir com bancos de dados, cobrindo funções, operadores e relacionamentos (JOINs). Em Python, você dominará estruturas como vetores, matrizes, arrays e dataframes. O curso de Estatística Descritiva e Fundamentos ensina a calcular métricas como média, moda, variância e a importância do teste de hipóteses. Você terá uma introdução a Machine Learning (ML), abordando o fluxo de trabalho para análise preditiva e os modelos clássicos de regressão e classificação (K-means). A trilha é finalizada com o Power BI, ensinando a transformar dados brutos em visualizações e dashboards para a tomada de decisão.
Carga Horária: 95h (4 módulos x 15h + 1 bônus de 20h)
A trilha de Engenharia de Dados oferece a base para atuar com infraestrutura e processamento de grandes volumes de dados.
Você aprenderá a criar bancos de dados, schemas e tabelas, e dominará subconjuntos da linguagem SQL como DML, DDL, DCL e TCL. A ementa aborda arquiteturas modernas como Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse, além de processos de ETL/ELT, pipelines e orquestração.
A formação inclui a visão sobre como produtizar modelos experimentais e analisar data drift. Além disso, cobre a gestão de projetos com metodologias ágeis (Scrum, Kanban) e tradicionais, essenciais para lidar com projetos técnicos e de alta incerteza. O tema de Governança de Dados é tratado com foco em qualidade e segurança.
Cursos Chave: SQL, Python, Estatística Descritiva, Machine Learning em R e Python, Power BI, Mentorias de Soft e Hard Skills
1
Fundamentos para interagir com bancos de dados e manipulação de dados
- Inclui funções SQL, operadores, relacionamentos (JOINs)
- Estruturas Python como vetores, matrizes, arrays e dataframes
2
Métricas como média, moda, variância e introdução ao teste de hipóteses
- Base estatística essencial para análise de dados
3
Fluxo de trabalho para análise preditiva
- Modelos de regressão e classificação (K-means)
- Implementação em R e Python
4
Transformação de dados brutos em visualizações impactantes
- Criação de dashboards para tomada de decisão
- Técnicas de storytelling com dados
5
Mentorias de Soft e Hard Skills (Sessões Gravadas) - Bônus 20h
Desenvolvimento de habilidades técnicas e comportamentais
- Sessões práticas gravadas para consulta
- Orientação para carreira em dados
95h
Horas de Conteúdo
Aulas detalhadas e práticas para domínio completo.
5
Módulos Focados em Fundamentos de Dados
Progressão lógica do básico ao avançado em Engenharia de Dados.
100%
Aplicabilidade Prática
Projetos e exercícios reais para fixar o aprendizado.