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Formação em Ciência de Dados
Com foco em empregabilidade
Adquira o repertório técnico, prático e interpessoal que te coloca no topo da lista dos recrutadores das maiores empresas brasileiras e estrangeiras.
Empregue-se em 10 meses
Siga a trilha de aprendizado da Comunidade DS e esteja pronto para o mercado de trabalho em tempo recorde.
Aprenda em Comunidade
Acesse uma comunidade com mais de 2.000 alunos para fazer Networking e se manter motivado a estudar
Certificado
Diploma de conclusão de curso emitido pela Comunidade DS
100% EAD
Trilha de aprendizado 100% gravada, com mentorias ao vivo
Do 0 até o avançado
Comece do começo, termine pronto para se destacar em qualquer empresa
Portfólio
Construa 7 projetos (de nível básico ao avançado) para impressionar recrutadores
A Comunidade DS emprega mesmo!
Confira os relatos dos nossos contratados mais recentes.
Qual será sua média salarial após a Formação em Ciência de Dados?
Nenhuma experiência
Nível Júnior
Salários de Cientista de Dados Júnior em Brasil
Atualizado em. 3 de fev. de 2023
Confiança muito alta
Média salarial
588 salários
As estimativas de salários tem como base os 588 salários enviados de forma sigilosa so Glassdoor por funcionários com cargo de Cientista de Dados Júnior.
2 anos de experiência
Nível Pleno
Salários de Cientista de Dados Pleno em Brasil
Atualizado em. 3 de fev. de 2023
Confiança muito alta
Média salarial
426 salários
As estimativas de salários tem como base os 426 salários enviados de forma sigilosa so Glassdoor por funcionários com cargo de Cientista de Dados Pleno.
5 anos de experiência
Nível Sênior
Salários de Cientista de Dados Sênior em Brasil
Atualizado em. 3 de fev. de 2023
Confiança muito alta
Média salarial
506 salários
As estimativas de salários tem como base os 506 salários enviados de forma sigilosa so Glassdoor por funcionários com cargo de Cientista de Dados Sênior.
Para quem é o Curso de Ciência de Dados?
Interessados em uma nova carreira
que dê a elas mais liberdade, mais reconhecimento e uma renda superior à média de mercado, mesmo em nível Júnior
Recém-formados de qualquer área
que queiram estar numa profissão com propensão de grande crescimento para o futuro próximo
Profissionais de tecnologia
como Analistas de Dados e desenvolvedores, que querem partir para uma carreira com mais oportunidades e crescimento acelerado
Empreendedores
que querem usar as ferramentas e técnicas da Ciência de Dados para fazer seu negócio crescer mais rápido e com mais inteligência
Seus Ciclos de Aprendizagem
Ciclo de Inicialização
Crie seu portfólio de projetos assim que começar a aprender e tenha suas experiências e habilidades documentadas desde o primeiro dia da sua Formação em Ciência de Dados. O portfólio de projetos será o seu cartão de visitas, e seus futuros recrutadores vão constatar que você é capaz de resolver problemas de negócio com maestria.
Crie um perfil facilmente encontrado pelos motores de busca do Linkedin e fique bem posicionado para receber propostas de trabalho recorrentemente.
Aprenda a analisar dados com a ferramenta substituta do Excel, que permite agregar diferentes fontes de dados, limpar e manipular mais rápido e automatizar a limpeza de dados e atualizações de relatórios automaticamente. Faça melhores análises e livre-se do trabalho manual repetitivo.
Ciclo Básico
Aprenda a consultar, manipular e inserir dados em tabelas utilizando a linguagem de consulta estruturada chamada SQL. Esse curso é dividido em 5 módulos: SQL Fundamentos, SQL Básico, SQL Intermediário, SQL Avançado e SQL para Banco de Dados, e em cada módulo você vai aprender um nova habilidades com SQL, desde consultas mais simples até as mais sofisticadas.
Ao final dessa disciplina, você vai aprender a tornar seus projetos de Ciência de Dados profissionais, utilizando uma ferramenta de versionamento de código, chamada Git. Você aprende a criar versões de segurança, trabalhar em conjunto com uma equipe e contribuir em projetos de outros profissionais.
Torne-se capaz de treinar algoritmos de Machine Learning. Entenda o mecanismo de treinamento dos algoritmos clássicos e faça a escolha dos melhores parâmetros de treinamento dos principais modelos, dentro das 3 principais categorias: Classificação, Regressão e Clusterização. Compreenda todo o processo de treinamento dos algoritmos.
Um método de 11 passos para criar projetos de Ciência de Dados de alto nível.
1. Entendimento do Negócio;
2. Análise Descritiva dos Dados;
3. Feature Engineering;
4. Análise Exploratória de dados;
5. Preparação dos dados;
6. Seleção de Atributos;
7. Treinamento de algoritmos de Machine Learning;
8. Fine Tunning;
9. Interpretação de tradução do erro;
10. Deploy do modelo em Produção;
11. Acesso via Bot do Telegram.
Ciclo de Preparação
Conheça as 3 estruturas narrativas para organizar informações complexas em uma sequência simples e use-as durante apresentações de um case técnico para a empresa ou para seus recrutadores. Assim, você vai conseguir transmitir conhecimento de forma clara e organizada, demonstrando habilidades de comunicação para os recrutadores.
Nesse projeto, você será desafiado por uma empresa de seguros de saúde a detectar os clientes que são mais propensos a comprar um segundo seguro, mas, dessa vez, um seguro de automóvel. Sua missão é calcular a propensão de compra de cada cliente da base e retornar para o time de negócio uma lista priorizada, começando pelo cliente mais propenso até o menos propenso.
Ao final dessa disciplina, você vai aprender as principais métricas de uma empresa e vai conseguir associá-las com o modelo de negócio, em todos os seus níveis de crescimento, desde os estágios iniciais, passando pela escala e chegando na maturação. Com isso, você terá mais confiança em executar análises precisas a partir da escolha dos indicadores corretos.
Nesse projeto, você será desafiado a criar um programa de fidelidade com os clientes mais valiosos de uma empresa de ecommerce do Reino Unido. Sua missão é encontrar os clientes mais valiosos para a empresa, que serão elegíveis ao programa de fidelidade Insiders, além de fornecer uma descrição detalhada do perfil desses clientes. Você também vai constatar o que é necessário para que outros clientes participem futuramente.
Ciclo de Aplicação para as Vagas
Aprenda como a busca de candidatos no LinkedIn funciona, como os recrutadores publicam as vagas, buscam candidatos e os selecionam para a entrevista. Com base nisso, configure seu LinkedIn para ser encontrado pelos recrutadores. Descubra seu perfil pessoal e aprenda a escolher as empresas corretas para alavancar a sua carreira.
Simulações de entrevista para posição de Cientista de Dados com recrutadores do mercado de trabalho, para mostrar na prática como funciona a avaliação técnica e comportamental de um candidato.
Nesse curso, você pode acompanhar a revisão ao vivo dos Projetos do Aluno feito pelos membros da Comunidade. Você também pode ter seu projeto revisado por um especialista.
Ciclo de Portfólio
Nesse projeto, seu objetivo é prever se o usuário realizará um agendamento de acomodação no Airbnb, através dos dados de navegação. Do ponto de vista de Ciência de Dados, esse é um problema de classificação multi-classes com alto nível de desbalanceamento, muito comum em ambientes reais de trabalho.
Ciclo Avançado
O teste A/B é uma dos métodos mais utilizados pelos Cientistas de Dados para validar hipóteses de negócio sobre qual página web tem maior conversão, qual o melhor cupom de desconto, qual o melhor preço promocional e assim por diante. Nesse curso, você vai aprender como planejar, executar e analisar um teste A/B usando tanto técnicas tradicionais da Estatística, quanto técnicas modernas de Multi-Armed Bandit (MAB)
Nesse curso, você vai aprender a resolver o problema de gerenciamento de jobs, o complicado problema de orquestração de jobs. Esse desafio aparece quando se desenvolve um ETL com muitos scripts interdependentes entre si, que coletam e limpam os dados antes de disponibilizá-los em um arquivo ou banco de dados.
7 Projetos para o seu Portfólio
Health Insurance Cross-Sell
Uma empresa de seguros de saúde pediu para você detectar os clientes que são mais propensos a comprar um segundo seguro, mas, dessa vez, um seguro de automóvel. Sua missão é calcular a propensão de compra de cada cliente da base e retornar para o time de negócio uma lista priorizada, começando pelo cliente mais propenso até o menos propenso.
Data Science em Clusterização
Você será desafiado a criar um programa de fidelidade com os clientes mais valiosos de uma empresa de ecommerce do Reino Unido Sua missão é encontrar os clientes mais valiosos para a empresa, que serão elegíveis ao programa de fidelidade Insiders, além de fornecer uma descrição detalhada do perfil desses clientes. Você também detalhar o que é necessário para que outros clientes participem futuramente
Cardio Catch Disease
Uma empresa de saúde quer aumentar a precisão de seus diagnósticos de doença no coração, e precisa do seu trabalho para que os custos de operação sejam reduzidos drasticamente ao substituírem o diagnóstico manual por um diagnóstico automatizado.
Blocker Fraud Company
Você foi contratado como um consultor de Ciência de Dados para criar um modelo de alta precisão e acurácia, a fim de detectar transações fraudulentas originadas de compras por dispositivos móveis. Ao final da consultoria, você precisará entregar ao CEO da empresa, um modelo em produção, no qual os clientes enviarão transações via API, para que seu modelo classifique-as entre fraudulentas e legítimas.
Client Churn Prediction
Sua missão será indicar para a empresa quais clientes não renovarão a conta bancária no próximo ano, ou seja, quais clientes entrarão em um estado de “churn”. Sua missão é treinar um algoritmo que identifique tais clientes e gere uma pontuação, indicando a probabilidade do cliente não renovar o contrato com a empresa. Além disso, você precisa pensar em plano de ação para evitar que esses clientes.
Estratégia de Marketing para Banco
Você foi contratado como um cientista de dados consultor, para desenvolver um produto de dados que cria uma segmentação de clientes, a fim de direcionar a estratégia de marketing para clientes que utilizam o cartão de crédito do banco. O resultado esperado pela empresa é uma segmentação de clientes, com critérios de seleção claros e sugestões de alavancas de negócio para cada segmento de clientes.
Data Science em Classificação
Seu objetivo é prever se o usuário realizará um agendamento de acomodação no Airbnb, através dos dados de navegação. Do ponto de vista de Ciência de Dados, esse é um problema de classificação multi-classes com alto nível de desbalanceamento, muito comuns em ambientes reais de trabalho.
Fique viciado em aprender
A metodologia de ensino da Comunidade DS tem 6 recursos didáticos para não deixar você desistir – mesmo que você se considere indisciplinado.
Foco na realidade do mercado
Você aprende a usar ferramentas da Ciência de Dados USANDO as ferramentas para resolver problemas de negócio.
Ambiente sem pressão
Erre sem medo ao fazer seus próprios projetos e receber feedbacks construtivos de professores, monitores e colegas.
Metodologia Cíclica
Resolva um mesmo problema em várias camadas, partindo sempre do caminho mais fácil e colecionando pequenas conquistas pessoais.
Rede de apoio
Ao participar de uma Comunidade, você vai ter gente pra te ajudar e pra te apoiar, mesmo nos momentos mais difíceis.
Grade dinâmica
Aprenda novas disciplinas todo trimestre, sem ficar cansado de estudar sempre a mesma coisa.
Mindset
O ambiente da Comunidade DS vai te levar a ser mais focado, disciplinado e estudioso, porque é assim que nossos alunos são.
Seu currículo após a Formação em Ciência de Dados
Seu nome
Cargo
Habilidades profissionais:
Domínio da linguagem Python aplicada à Ciência de Dados
Domínio da estatística aplicada à Ciência de Dados
Domínio da linguagem SQL para coletar, analisar, agrupar e disponibilizar dados
Domínio de Machine Learning para resolver problemas, testar soluções e fazer previsões de negócio.
Resolução de problemas de negócio com utilização das mais variadas técnicas e ferramentas da Ciência de Dados
Análise de dados com precisão e agilidade.
Habilidades interpessoais:
Facilidade para lidar com equipes, desenvolvida em competições de Ciência de Dados
Habilidade oratória e de Storytelling, desenvolvidas em apresentações
Grande abertura a feedbacks, desenvolvida em revisões de projetos próprios por especialistas
Forme-se um Cientista de Dados e empregue-se em 10 meses
Bônus #1
Acesso à Comunidade DS no Discord
Todos os canais de Ciência de Dados liberados para você
Bônus #2
Hackdays Trimestrais
Participe de competições em grupo com seus colegas e conquiste o primeiro lugar
Bônus #3
Monitoria ativa
Tire suas dúvidas com monitores disponíveis e ativos na Comunidade DS de segunda a sábado
Bônus #4
Mentorias semanais
Tenha alguém para te orientar e te dar conselhos sobre sua carreira
Bônus #5
Revisão de Projetos
Tenha seu projeto revisado por um especialista para saber se está no caminho certo
Bônus #6
Lives comunitárias
Simulando uma reunião de trabalho, apresente e explique seu projeto para seus colegas
Conheça seus mentores
Meigarom Lopes
Fundador da Comunidade DS
Pedro Ferraresi
Cientista de Dados na Indicum
Solange Santana
Gerente de Gente & Gestão na NV
Converse com um Consultor de Carreiras
Como funciona a consultoria gratuita?
1. Agende uma reunião
2. Tire suas dúvidas sobre mudança de carreira
3. Veja a Comunidade DS por dentro
Empresas que já contrataram pelo menos 1 aluno da Comunidade DS
A gente não quer só te formar. A gente quer te empregar.
Perguntas Frequentes
Seguindo a trilha da Comunidade DS, você começa a mandar seus currículos após 8 meses. Portanto, é plenamente possível (e provável), que você consiga seu primeiro emprego na área de dados no período de 10 meses.
Não existe nenhum pré-requisito técnico. Você pode começar do absoluto zero e se formar em Ciência de Dados.
Você pode montar a sua própria rotina de estudo, mas o recomendado para conquistar um emprego em 10 meses – ou menos -, é um esforço de 2h diárias. Se você tiver o fim de semana mais tranquilo, pode aproveitar para bater essa meta também durante o sábado e o domingo.
A nossa organização não é feita por turmas, porque não queremos desacelerar você. Assim que fizer sua compra, você recebe todo o acesso ao conteúdo e já pode começar a se preparar.
Porém, temos um onboarding mensal para os novos alunos. Assim você pode conhecer seus colegas e aprender a navegar da melhor maneira possível por todos os nossos conteúdos.
Sim. Ao completar a formação, você não vai ter apenas o domínio das ferramentas e da técnica, mas também de todas as soft skills que as empresas mais procuram num Cientista de Dados, como a habilidade de resolver problemas de negócios, a comunicação interpessoal e a facilidade de expor suas ideias.
Não. Os dados de mercado mostram que pessoas graduadas em qualquer área podem ter um grande sucesso como Cientistas de Dados. A Comunidade DS já tem alunos formados nas mais variadas áreas (engenharia, matemática, biologia, direito…) que conseguiram seu emprego sem nenhum problema por não serem formados na área.
Sim. Temos mentorias semanais sobre os mais diversos assuntos que envolvem uma formação completa do profissional da Ciência de Dados, para que você seja ainda mais valorizado pelo mercado de trabalho.
Se não for viável para você participar ao vivo das aulas, você poderá acompanhá-las através das gravações. Não há nenhum impedimento para você que está em um fuso horário distinto ao do Brasil.
Na Comunidade DS, utilizamos uma metodologia de aprendizagem para adultos, chamada metodologia cíclica. Essa metodologia é diferente da metodologia tradicional, porque focamos na resolução de problemas reais, e aprendemos com a mão na massa, e não com teoria.
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