A Faculdade de 28 de Agosto abriu inscrições para o curso "Introdução a Análise de Dados com Python", com o objetivo de ajudar bancários e bancárias a desenvolverem-se na carreira.

As aulas serão totalmente online e ao vivo, às segundas e quartas-feiras, das 19h às 22h - começarão no dia 25 de novembro e serão encerradas no dia 11 de dezembro. 

O valor total do curso é R$ 500 reais, porém, bancárias e bancários associados ao Sindicato dos Bancários de Catanduva e região têm desconto de 50% e pagam R$ 250.

> Para inscrever-se clique aqui.

O Python é uma linguagem de programação bastante popular no sistema financeiro porque é utilizada para análise de dados, inteligência artificial e aprendizado de máquinas, áreas fundamentais neste momento em que vivemos.

Serviço

As aulas serão ao vivo e online, das 19h às 22h, às segundas e quartas-feiras: 25 e 27 de novembro e 2, 4, 9 e 11 de dezembro.

A plataforma será a Teams e não é preciso qualquer pré-requisito para realizar o curso. O professor responsável pelo curso é Marco Antônio Silva: doutorando na Universidade de Lisboa, doutor em Administração pela USP, mestre em Administração de Empresas pela FGV, especialista em Gestão Empresarial pela FGV e graduado em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Piauí.

Veja o conteúdo a seguir

1.Python para Ciência de Dados

- IDE para a prática de Python
- Variáveis
- Estruturas fundamentais
- Estruturas de dados iteráveis
- Procedimento e Funções
- Bibliotecas: Numpy, Pandas, Matplotlib e Sckitlearn

2.Interpretação, representação e visualização de dados

- Tipo de dados
- Importação de dados em CSV
- Importação de dados em Excel
- Importação de dados de texto
- Importação de dados financeiros
- Representação gráfica de dados

3. Limpeza, transformação e integração de dados

- Tratamento de dados ausentes
- Detecção de correção de outliers
- Dados duplicados
- Padronização e normalização de dados
- Discretização de dados
- Integração de dados

4.Análise exploratória de dados 

- Análise univariada de dados
- Análise multivariada de dados numéricos
- Análise multivariada de dados categóricos

5.Estudos de caso – Análise de empresa e setores

- Startups
- Mercado Financeiro
- Bitcoins
- Análise do Setor de Energia
- Análise Socioeconômica  

6.Fundamentos de Machine Learning e Inteligência Artificial 

- Aprendizado supervisionado
- Aprendizado não supervisionado
- Aprendizagem por reforço
- Aprendizagem profunda (Deep Learning)
- Inteligência Artificial Generativa e Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs)