Mais de 80h de aulas
Teoria e prática lado a lado, com didática clara e foco no que realmente importa.
Portfólio pronto para mostrar
Não basta aprender. Aqui você constrói entregas que provam sua evolução, com projetos de ponta.
Suporte com pessoas do mercado
Suporte à dúvidas com pessoas que realmente entendem do assunto! Dúvidas respondidas em até 48h úteis pela plataforma, uma comunidade exclusiva no Discord para fazer networking e uma AI interna na plataforma treinada com o conteúdo do curso que te ajuda 24h por dia.
Certificado reconhecido
Com a credibilidade do EBA - Valorizado por quem contrata.
Cronograma de estudos
Aqui você encontratá um cronograma semanal de estudos estruturado. Mais do que uma trilha que apenas organiza seus estudos, esse cronograma irá te orientar quando postar no LinkedIn, quando montar e atualizar seu portfólio, quando subir cases no portfólio, etc — um passo a passo que acelera sua entrada no mercado de forma estratégica e consistente.
Desafios com dados reais
Dezenas de datasets, com business case, instruções detalhadas, passo a passo e resolução. Você aprende resolvendo problemas de verdade, como um profissional de dados faz no dia a dia.
Conteúdo adicional sem custo
Produzimos módulos extras constantemente para aprofundar mais sua formação — totalmente incluído no seu acesso, sem pagar nada a mais por isso.
Acesso por 1 ano ou Vitalício
Escolha o formato que faz sentido para você: acesso por 1 ano ou Vitalício. Em ambos, você assiste no seu ritmo, quantas vezes quiser, com suporte ao longo do caminho e recebe os conteúdos adicionais pelo período que permanecer conosco.
Indicações para vagas
Muitos recrutadores entram em contato conosco pedindo indicações de profissionais para as áreas de análise e ciência de dados, tanto no Brasil quanto no exterior. Por isso, estruturamos um “open to work” para mapear os alunos interessados em novas oportunidades e indicar esses perfis aos recrutadores que nos procuram.
Tipos de variáveis, gráficos, medidas de tendência central (média, mediana, moda, quartis, percentis), histogramas, boxplots, medidas de dispersão (desvio-padrão, variância, coeficiente de variação, etc)
O que é, para que serve, espaço amostral, evento, união, interseção, propriedades e regras da probabilidade, probabilidade condicional, teorema de Bayes.
Distribuições: Binomial, Bernoulli, Normal, T-student, Z, F, Chi-quadrado.
Nessa aula você vai dominar todos os conceitos fundamentais da estatística frequentista, como população vs amostra, técnicas de amostragem, viés de amostra, hipótese nula, alternativa, p-valor, nível de significância, etc
Nessa aula você vai aprender a fazer diversos tipos testes de hipótese (teste z, teste t, chi-quadrado, etc) e intervalo de confiança para a médias e para proporções, considerando diferentes cenários possíveis
Nessa aula avançamos mais em testes de hipótese e intervalo de confiança. Aqui você vai aprender a fazer diversos tipos testes de hipótese para variância, associação e também para diferentes quantidades de amostra (ANOVA e post-hoc)
Nessa aula te mostrarei como lidar com amostras de distribuição não paramétrica, com testes como Wilcoxon, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Spearman e bootstra
Você vai sair dessa aula sabendo como desenhar um teste AB corretamente, incluindo escolha de métricas, tamanho de amostra mínimo, poder de teste, etc
Aqui você vai aprender a fazer uma regressão linear com todo rigor técnico necessário, bem como tirar insights disso.
Abordaremos todas as premissas necessárias para regressão linear, bem como conceitos como R2, OLS, ANOVA 2 fatores, etc
Esse será seu primeiro contato com modelos de classificação. Te ensinaremos como fazer uma regressão logística e daremos uma introdução a machine learning
Para amarrar seu conhecimento e juntar todas as pontas aprendidas durante o curso, você verá como fazer um projeto ultra completo ponta a ponta
Além dos diversos desafios feitos ao longo do curso em todos os módulos com muitas bases de dados reais e relacionada a vários temas (business, finance, marketing, saúde, ciência, UX design, etc) e além da aula 10 com o projeto completo, ao final do curso você terá acesso também a várias bases de dados completas e instruções do que fazer para você realizar um projeto final de curso (TCC), bem como a resolução completa desses projetos.
Essas bases/instruções foram pensadas para que você aplique vários conceitos aprendidos
Com prof Julia Hornick
Tipos de dados, tipos de gráfico, dicas de visualização e tudo que você precisa saber para montar um bom Storytelling
*Baseado no livro Storytelling com dados – Cole Knaflic
Com prof Renata Biaggi
Aprenda a desenvolver essa soft skill tão desejada por recrutadores. Vamos abordar conceitos, frameworks de análise e muitos exemplos!
Com direito a um workshop exclusivo gravado do Alexandre Saito
Instalações, Python para análise de dados, Limpeza de dados, Operações matemáticas, Uso de bibliiotecas como Pandas, Numpy, Plotly
Com prof Vanessa Gaigher
Domine outras ferramentas poderosas e muito usadas por analistas e cientistas de dados, como Anaconda e VSCode
Com prof Vanessa Gaigher
Nesse módulo você vai aprender a lidar com uma das maiores dores de cabeça de quem coda: conflito de versões de pacotes em Python.
Por aqui te ensinaremos o que é um requirements.txt, pyenv, poetry e docker.
Tópicos diversos que a professora Renata sempre traz na forma de texto – sempre muito bem didática e leve. Não são assuntos mandatórios para seguir a carreira mas são assuntos que podem ajudar muitas análises, como tópicos de causalidade, Information Value, etc
Além disso, a professora sempre convida pessoas de diversas áreas para dar workshop aos alunos, como análise de dados de marketing, resolução de problemas de business, preparação para entrevistas em inglês, etc
Com prof Daniele Santiago
Nesse módulo você vai aprender a diferença entre o git e github, criar repositório e alocar seus projetos para portfólio, além de ver como o git é usado no mundo corporativo!
Abordaremos aqui os principais conceitos sobre séries temporais, bem como alguns modelos focados em forecast (ex: ARIMA, SARIMA) e um breve resumo sobre o que é mais recente na área com o modelo LSTM
Curso de Inferência Causal com foco na identificação e estimação de efeitos causais em dados experimentais e observacionais. Abrange DAGs, Matching, Propensity Score, Variáveis Instrumentais, Fixed Effects, Differences-in-Differences, Controle Sintético, Regressão Descontínua, Meta-Learners, Double Machine Learning e métodos Doubly Robust, com aplicações práticas em Python e estudos de caso reais.
1 ANO DE ACESSO
- Formação completa em Estatística - da estatística descritiva até à inferência causal
- +80 h de aulas gravadas - acesso imediato ao se inscrever
- O mais didático, mais completo e acessível curso do mercado
- Comunidade exclusiva para alunos no Discord com acesso direto à prof Renata Biaggi
- Suporte a dúvidas quando você precisar
- Módulos extras sem custos
- Conteúdo que te ensina a pensar como um cientista de dados
- Certificado completo, detalhado e valorizado
- 1 ano de acesso
ACESSO VITALÍCIO
- Formação completa em Estatística - da estatística descritiva até à inferência causal
- +80h de aulas gravadas - acesso imediato ao se inscrever
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- Certificado completo, detalhado e valorizado
- Acesso vitalício
