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Formação Plena em Análise e Ciência de Dados [2025-2026]

Data Science e Machine Learning em Python e R, básico ao avançado. Seja um Analista ou Cientista de Dados, destaque-se!

     
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₹519

This Course Includes

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  • icon5 (1.8K reviews )
  • icon38h 3m
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About Formação Plena em Análise e Ciência de Dados [2025-2026]

Formação Plena em Análise e Ciência de Dados [2025–2026]

Reconhecida pelo Portal Decodificando como o melhor curso de Data Science da Udemy em Português!

Atenção!

Esta não é uma Formação para impacientes ou para quem não gosta de estudar teoria a fundo. Se você procura atalhos ou promessas fáceis de dinheiro, este curso não é para você. Se você não gosta de estudar teoria a fundo (como demanda a Análise e Ciência de Dados) este curso não é pra você.

Para quem é esta Formação?

- Pessoas em transição de carreira para Análise e Ciência de Dados- Profissionais que desejam ganhar produtividade e agilidade com Análise e Ciência de Dados- Iniciantes ou intermediários em Análise de Dados, Ciência de Dados ou B.I.- Avançados que buscam uma nova abordagem para aprofundar seus conhecimentos

O que você precisa saber antes de comprar?

1. Isto é uma Formação, não apenas um curso. Ao final dela, você terá condições plenas de aplicar seus conhecimentos em projetos e negócios. Mas não espere resultados imediatos sem concluir o processo completo. Todo o material da Formação foi pensado para proporcionar para você um conhecimento sólido e completo e não apenas decorebas vazias e sem propósito. 2. Teoria é o coração da Análise e Ciência de Dados. Nesta Formação você estudará matemática e estatística em profundidade - desde o básico até tópicos avançados, sempre aplicados ao contexto de dados. Se você não gosta de teoria, especialmente de matemática e estatística, esta Formação não é para você. 3. Estrutura única por NÍVEIS. Uma metodologia inédita na Udemy Brasil e na internet brasileira, inspirada em programas de universidades de elite no exterior (como o famoso CS50 de Harvard). Você vai evoluir passo a passo, do nível básico ao avançado. 4. Compromisso com o estudo sério. Para aproveitar a Formação, é preciso gostar de estudar - e estudar muito, de forma estruturada e consistente. Recomendamos que esta Formação seja concluída em 2 ou 3 meses e não em algumas poucas semanas, justamente para o máximo proveito e aprendizado.

O que faz um Analista de Dados / Analista de B.I.?

É o profissional que organiza, interpreta e apresenta dados para gerar insights práticos e apoiar decisões estratégicas. Seu foco está em relatórios, dashboards, indicadores e análises que ajudam empresas e equipes a entenderem melhor seus resultados e planejarem suas ações. Em resumo: é quem traduz os dados em informações úteis para o dia a dia dos negócios.

O que faz um Cientista de Dados?

É o profissional que transforma dados brutos em inteligência para empresas, governos e pessoas. Seu trabalho envolve tecnologia, matemática/estatística/probabilidade e competências multidisciplinares. Em resumo: é quem cria as condições para que dados se tornem informação, e informação vire decisões estratégicas. Lida com Ciência, por isso ha grande necessidade de rigor técnico, algo que somente este curso vai te proporcionar.

Como funciona a Formação?

- Estruturada em níveis progressivos (do básico ao avançado).- Aulas em vídeo, materiais em texto, simulados, testes e atividades práticas (desafios práticos, projetos e role plays).- Integração entre teoria e prática para que você saiba interpretar, aplicar e resolver problemas reais em sua carreira.

Quais as linguagens de programação?

As duas principais serão Python e R. Você também terá contato breve com SQL e outras ferramentas complementares.

O que é importante sobre o acesso?

- Compra única → acesso vitalício ao conteúdo na Udemy. Incluindo acesso vitalício à colegas de curso e recursos. Recomendamos essa opção.- Planos mensal/anual -> acesso temporário, incluindo fóruns e contato com instrutores/colegas. Para quem busca planejamento de carreira robusto, a compra única é muito mais vantajosa.

Promessas de ganho rápido?

Não aqui. Eu não ensino a “ficar rico com dados”. Eu ensino Análise e Ciência de Dados de verdade. Se o seu objetivo é apenas dinheiro rápido, há outros cursos no mercado que prometem isso (e geralmente não entregam).

Quais as observação sobre recursos extras?

Recursos opcionais oferecidos pela Indaout Academy (como tarefas e certificações externas à Udemy) não têm garantia de acesso vitalício. Eles podem ser alterados ou descontinuados a qualquer momento.

- > Se você quer uma Formação completa, sólida e estruturada, está no lugar certo. Mas lembre-se: se não gosta de estudar teoria, especialmente matemática e estatística, esta não é a Formação para você. Existem outros cursos nesta mesma plataforma para quem busca apenas prática imediata. Mas esteja certo: se seu objetivo é realmente trabalhar na área de dados, nenhum profissional é contratado sem conhecimento sólido de matemática e estatística. Não existe prática consistente sem teoria bem fundamentada.

What You Will Learn?

  • Compreenda Ciência de Dados (Data Science) e Análise de Dados (Data Analytics) em seus três pilares fundamentais: exatas, tecnologia e competências. .
  • Estude Estatística Descritiva e Inferencial (Statistics) para ser um profissional completo dentro de dados, seja como Cientista de Dados ou Analista de Dados. .
  • Construa um portfólio de projetos em Data Science, através de projetos práticos, dentro dos módulos intermediários desta Formação em Ciência de Dados. .
  • Estude a matemática necessária para avançar em problemas de estatística e probabilidades dentro de Análise e Ciência de Dados. .
  • Compreenda e seja capaz de aplicar as duas principais linguagens de programação para Cientistas de Dados: Python e R. .
  • Aprimore sua interpretação de dados (Data Interpretation), desenvolvendo visão crítica e analítica. .
  • Analise dados de áreas como economia, saúde, educação, administração, marketing e políticas públicas. .
  • Domine modelagem estatística (Statistical Modeling): regressões, correlações, testes de hipótese e ANOVA. .
  • Aprenda técnicas de Aprendizado de Máquina (Machine Learning): regressão, árvores, boosting e redes neurais. .
  • Aplique pré-processamento de dados (Data Preprocessing): seleção de atributos, codificação e balanceamento. .
  • Estude Computação Paralela e Distribuída (Parallel and Distributed Computing) para lidar com Big Data. .
  • Compreenda fundamentos de Administração, Economia e Legislação de Dados aplicados. .
  • Desenvolva projetos ponta a ponta (End-to-End Data Projects) com boas práticas de engenharia e documentação. Show moreShow less.