Cientista de dados
340 horas / 8 meses, programa de meio período
Esse programa de Ciência de Dados de meio período oferece instrução especializada, projetos práticos, metodologias analíticas orientadas por IA e uma conexão real com o setor para que os formandos sejam contratados.
No reino digital, onde os aplicativos móveis e da Web nos ajudam a gerenciar quase todos os aspectos de nossas vidas, os dados são fundamentais. Toda ação digital é visível e rastreável, permitindo que as empresas acumulem e analisem grandes quantidades de dados pessoais e comerciais. O uso de "Big Data" está causando interrupções em todos os campos, desde a navegação de veículos, passando pela medicina, até a segurança cibernética.
Nos últimos anos, surgiram no mercado novas profissões, como analistas de dados e cientistas de dados. Seu trabalho é dar sentido e criar valor a partir das quantidades cada vez maiores de dados que se tornaram disponíveis. Crucialmente, Nosso programa integra o uso de ferramentas avançadas de Inteligência Artificial no processo de treinamento. Isso capacita os alunos a entender e aplicar Metodologias analíticas orientadas por IAA empresa está se preparando para aproveitar efetivamente o poder dos dados para extrair insights valiosos e tomar decisões orientadas por dados.
Ensine os alunos a resolver os problemas mais interessantes do mundo
Os alunos se tornarão indispensáveis para os empregadores com fluência em ciência de dados. Os formandos aproveitarão o poder preditivo dos dados para trabalhar na vanguarda de diversos setores, como políticas públicas, robótica e FinTech.
Abra portas com conexões com o setor
Prepare os alunos para serem bem-sucedidos em um campo em rápida expansão com a ajuda de nossa rede de especialistas em dados, instrutores, parceiros de contratação e ex-alunos. O currículo de Ciência de Dados foi criado em colaboração com o empresas líderes do setor para tornar nossos programas tão relevantes quanto possível para as necessidades do setor local, garantindo que os formandos estejam prontos para o trabalho assim que o programa terminar.
Orientar os alunos a entregar um projeto profissional
Ao longo do programa, as habilidades práticas são adquiridas por meio da realização de projetos que lidam com problemas de dados do mundo real de ponta a ponta. Os alunos ganharão experiência prática com modelos estatísticos e de aprendizado de máquina, ferramentas de programação em Python, redes neurais, PNL e muito mais, compilando um portfólio de projetos criados para reforçar o que os alunos aprenderam em cada unidade.
Para quem é o programa?
Indivíduos com algumas habilidades matemáticas e experiência prévia em programação, que desejam iniciar uma carreira em ciência de dados.
Desenvolvemos as habilidades sociais que os cientistas de dados precisam
As habilidades técnicas são tão importantes quanto as habilidades interpessoais para um cientista de dados. Você precisa de ambas para ter sucesso.
Comunicação
Explicar os pensamentos e o trabalho de forma simples, fazer as perguntas certas e manter todos alinhados
Trabalho em equipe
Colaborar com os outros, aproveitar os pontos fortes de cada pessoa e respeitar as responsabilidades
Solução de problemas
Analisar os desafios com uma mente clara e encontrar maneiras práticas de seguir em frente
Pensamento crítico
Desafiar informações e suposições, fazer perguntas e tomar decisões acertadas
Entendimento do negócio
Compreender as metas, o contexto e o impacto dos negócios para tomar decisões práticas e orientadas por valores
Na Wawiwa, os alunos desenvolvem habilidades interpessoais naturalmente durante todo o programa. Como nosso treinamento é prático, os alunos aprendem fazendo - trabalhando em equipes, resolvendo problemas reais e praticando como os profissionais atuam em locais de trabalho reais. Essa abordagem os ajuda a desenvolver habilidades técnicas sólidas e as habilidades interpessoais essenciais necessárias para prosperar no trabalho desde o primeiro dia.
Profissionais de primeira linha
Esse programa exclusivo foi criado por uma equipe profissional composta pelos principais especialistas em ciência de dados, com vasto conhecimento e experiência em treinamento também.
Eran Lasser
CEO da Wawiwa
Eran é um empresário do setor de educação tecnológica com mais de 20 anos de experiência. Eran fundou e gerenciou quatro empresas de treinamento em TI: Treinamento de John Bryce (Israel), TRIG (China), JB-IQsoft (Hungria), KocBryce (Turquia). A Eran também fez uma parceria para estabelecer DAN.IT Educação (Ucrânia), Techub (Geórgia), entre outros. Além disso, Eran gerenciou a Mentergy, que oferece soluções de e-learning e ensino à distância. Ao longo dos anos, ele foi responsável pela requalificação de mais de 50.000 pessoas que agora trabalham como profissionais de tecnologia.
Daniel Anderson
Diretor de treinamento
Daniel é responsável pela atualização de tópicos de última geração nos programas de treinamento técnico da empresa e pela manutenção de suas metodologias de treinamento. Daniel foi instrutor-chefe do Centro de Treinamento Técnico da Força de Defesa de Israel e é graduado no processo de treinamento da IDF. Ele desenvolve e ministra uma ampla gama de cursos de programação, além de ser um desenvolvedor Full-Stack e D
Liran Ben Haim
Chefe do Programa de Cientistas de Dados
Medimos o sucesso pela empregabilidade
Para nós, o treinamento técnico não é o objetivo final - é apenas o começo. Na Wawiwa, medimos o sucesso pela empregabilidade de nossos formandos. Nossos programas são criados com esse objetivo em mente: treinar os alunos para que estejam prontos para o trabalho e ajudá-los a conseguir um emprego lucrativo na área de tecnologia após a formatura.
Esse foco na empregabilidade produz resultados em todo o mundo. mais de 70% dos formandos da Wawiwa conseguem um emprego na área de tecnologia em até dois meses após a formatura.
Currículo do programa
- Introdução ao Python e à ciência de dados
- Tipos de dados
- Estruturas de controle
- Funções
- Programação orientada a objetos
- Módulos e pacotes
- Pacotes úteis
- Visão geral das bibliotecas
- Numpy, Scipy, Matplotlib
- Compreensão de dados
- Preparação de dados
- Pandas e Seaborn
- Modelagem
- Aprendizagem supervisionada
- Aprendizagem não supervisionada
- Validação
- Ajuste
- Ferramentas
- Scikit-Learn
- Tensorflow
- SQL
- Hadoop e Spark
- Notebooks na nuvem
- Ferramentas
- Implantação
- Implementação de aplicativos e serviços da Web
- Redes neurais
- Solução de problemas complexos
- CNN, RNN
- Autoencodificadores
- Implantação
- PNL
- Séries temporais
- Semi-Supervisionado
- Aprendizagem por reforço
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