Curso de Cientista Da Computação

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Curso de Cientista Da Computação

Curso básico de 4 horas grátis

Certificado de conclusão

Tutor por IA

Atividades práticas

Curso online e vitalício

Especialistas do curso

Aulas ao vivo toda semana

Guilherme Fiuza

Guilherme Fiuza

Ger. Tech da Apoia

Guilherme Fiuza é um renomado mentor em Tecnologia, com uma trajetória impressionante na Apoia. Engenheiro de software e ex-Tech Manager na Cogna Educação, Guilherme liderou equipes multidisciplinares, aplicando metodologias ágeis para maximizar eficiência e inovação. Especialista em JavaScript e APIs, seu foco é desenvolver soluções criativas e eficazes que potencializam a captação e o engajamento de alunos online, utilizando as mais avançadas ferramentas de Cloud e DevOps. A paixão e técnica de Guilherme garantem uma aprendizagem front-end de alto nível

Magno Maciel

Magno Maciel

CTO
Rafaela Nobre

Rafaela Nobre

Especialista em IA da Apoia
Thiago Brisolla

Thiago Brisolla

Ger. Tech da Apoia

O que vou aprender?

Imagem do que vou aprender

Descubra o poder da ciência da computação com nosso curso "Cientista da Computação". Aprenda a realizar análise exploratória de dados, identificando padrões e tendências, e domine a visualização de dados com ferramentas avançadas. Explore técnicas de coleta e preparação de dados, incluindo tratamento de dados categóricos e ausentes. Avalie modelos com métricas como F1-Score e AUC-ROC, e mergulhe nos fundamentos de sistemas de recomendação, desde modelos colaborativos até híbridos. Aperfeiçoe suas habilidades em documentação e comunicação de resultados, estruturando relatórios eficazes. Este curso prático e de alta qualidade é ideal para profissionais de tecnologia que buscam expandir suas competências em análise de dados e aprendizado de máquina.

Desenvolva habilidades

Fortaleça o desenvolvimento das habilidades práticas listadas abaixo

Análise de Dados: Identifique padrões e tendências com ferramentas avançadas.

Limpeza de Dados: Prepare dados categóricos e ausentes para análises precisas.

Avaliação de Modelos: Interprete métricas como F1-Score e AUC-ROC.

Sistemas de Recomendação: Domine modelos colaborativos e híbridos.

Comunicação de Resultados: Estruture relatórios e visualize dados eficazmente.