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DATA SCIENCE NA PRÁTICA

Tudo o que você precisa para sair do zero e conquistar uma vaga como cientista de dados em 2025

Chegou a hora de você conhecer o caminho para eliminar a frustração de não saber por onde começar e investir a sua energia no que realmente vai te gerar grandes resultados.

Lista de Espera 2023

As inscrições para o Data Science na Prática abrirão em poucos dias, e você pode fazer parte da nossa Lista VIP.

Preencha o formulário abaixo para entrar na lista da próxima turma e você receberá as informações antes do anúncio público e em condições exclusivas.

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A FORMAÇÃO É PARA QUEM

Quer aprender Data Science e conquistar sua primeira vaga em 2023, mas não possui formação na área e nem experiência com programação.

Quer se manter relevante e se destacar na carreira atual, aprendendo a principal habilidade do mercado de trabalho para os próximos 10 anos.

Já possui algum conhecimento teórico de Data Science e investiu em outros cursos,, mas ainda não conseguiu conquistar uma vaga como cientista de dados.

Projetos reais desde o primeiro módulo

Se você quer se preparar para o ambiente dinâmico das empresas e acelerar a conquista da sua vaga no mercado de Data Science, você precisa aprender a estruturar e resolver problemas do mundo real desde o primeiro dia de aula.

  • 16 projetos completos
  • Avaliação individual com ficha de feedback
  • Estudos de casos da indústria mundial
  • Indicação de vagas exclusivas para os alunos

Construa um Portfólio poderoso e se destaque

Seu tempo é preciso, por isso pensamos em cada um dos 16 projetos de maneira que eles façam parte de um portfólio brutalmente poderoso, que fará você se destacar imediatamente.

  • Torne a concorrência irrelevante
  • Aplique os conceitos de Content Native
  • Ganhe autoridade instantânea e comprove seu conhecimento
  • Seu portfólio será mais importante que seu diploma

Personal Branding impossível de ignorar

Aplique uma estratégia sólida e construa em 3 meses uma marca pessoal impossível de ser ignorada por recrutadores e headhunters.

  • Estratégia do LinkedIn Snipper
  • Princípios de Content Marketing
  • Análise e correção de portfólios e perfis
  • Estratégia do Oceano Azul

Ciclos de Mentorias e Avaliações

  • Plano de Voo estratégico para a carreira
  • Checklist de atividades por módulo
  • Sugestões para o seu LinkedIn
  • Acompanhamento em etapas avançadas de processos seletivos
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O QUE VOU APRENDER nO CURSO

Introdução ao Data Science

Uma apresentação dos conceitos fundamentais do Data Science e do pensamento analítico de dados. Você também receberá o seu Plano Perfeito para criar a estratégia da sua carreira.

Manipulação de Dados

Conheça o ambiente Colab e a biblioteca Pandas. Você vai aprender a manipular e limpar dados e também realizará suas primeiras análises sozinho.

Data Storytelling

Saiba quando usar cada tipo de gráfico e aprenda a comunicar resultados por meios de técnicas de Data Storytelling. 

Visualização de Dados

Você aprenderá a extrair o máximo das bibliotecas Matplotlib e Plotly, e ser capaz de gerar gráficos que comunicam resultados de maneira efetiva.

Introdução ao Machine Learning

Entenda a teoria por trás do Machine Learning e aprenda a implementar os principais modelos de Regressão, Classificação e Segmentação, com a biblioteca Scikit-Learn.

Técnicas Avançadas de Machine Learning

Conheça e aplique técnicas como Feature Engineering, Feature Selection, redução de dimensionalidade algoritmos, Ensemble e como lidar com dados desbalanceados.

Auto Machine Learning (AutoML)

AutoML é o Machine Learning automatizado. Iremos conhecer a aplicar o pipeline para problemas de classificação e regressão usando a biblioteca PyCaret.

Machine Learning em Cloud

Conhecendo o que se aplica nos problemas complexos do mundo real, fazemos um projeto de Machine Learning envolvendo soluções na nuvem, como Google Cloud e AWS.

Frameworks para Projetos de Data Science

Iremos pegar um problema do zero, pesquisar por surveys e soluções na literatura acadêmica e desenvolver um projeto completo.

Deploy de APIs de Machine Learning

Você vai aprender a fazer deploy de uma aplicação web, no Heroku. Aqui, usaremos a IDE PyCharm e prepararemos um ambiente virtual e todos requisitos para o posterior deploy da nossa solução de Data Science

Redes Neurais e Deep Learning

Você vai conhecer o TensorFlow e a teoria por trás das redes neurais profundas, além das redes neurais convolucionais. Também irá aprender a usar a arquitetura YOLO para detectar objetos em vídeos real-time..

Acesso VIP para alunos

e mais vários cursos exclusivos
+50 horas de treinamento extra
  • Crie Apps com Python + ChatGPT
  • Masterclass Django
  • Introdução ao SQL
  • Web Scraping
  • Introdução à Probabilidade e Estatística
  • Criando Dashboards Interativos
  • Python Crash Course
  • Visualizações de Dados com Python
  • Data Storytelling
  • Inglês na Prática
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Lote 3

Últimas vagas
12X 229,25 ou 2297 à vista
  • 8 Cursos Bônus
  • 2 anos de acesso
  • 7 dias de garantia
  • Comunidade exclusiva
  • Certificado digital
  • Mentorias em grupo
  • Suporte ao conteúdo
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ÚLTIMAS
VAGAS

Lote 1

50 assentos
12X 179,35 ou 1797,00 à vista
  • 5 anos de acesso
  • 8 cursos bônus
  • 7 dias de garantia
  • Comunidade exclusiva
  • Certificado digital
  • Mentorias em grupo
  • Suporte ao conteúdo
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ESGOTADO

Data Science na Prática

12X 159,39 ou 1597,00 à vista
  • 10 cursos exclusivos
  • Apps com ChatGPT
  • Notions exclusivos
  • 2 ano de acesso
  • Suporte e correção de projetos
  • 7 dias de garantia
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Carlos Melo fundou o Sigmoidal em 2019, uma empresa dedicada a treinamentos nas áreas de Data Science e Inteligência Artificial. Desde então, já capacitou mais de 6 mil alunos.

É graduado em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea (AFA) e possui um mestrado em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

Atualmente, atua como consultor em Machine Learning e é coordenador de Pós-Graduação em Data Science no Sigmoidal.

Além disso, também presidiu o Comitê de Inovação com IA pela International Association of Artificial Intelligence (I2AI).

Como piloto da Força Aérea Brasileira, acumulou quase 2 mil horas de voo, foi Cientista de Dados e Head no Centro de Operações Espaciais (COPE), pesquisador do Instituto de Estudos Avançados (IEAv), e teve a honra de ser o primeiro brasileiro convidado a realizar o curso Space Operations pela Royal Canadian Air Force no Canadá.

Carlos Melo

data Science na Prática 2025