Estudar de segunda a sexta, das 7h30 às 9h e das 14h30 às 17h, completando o estudo no final da manhã ou à noite, se for necessário.

Datas para conclusões dos módulos do curso:

Começando com Data Science

• Data Science: análise e visualização de dados (6 horas) - 17/10 OK

• Python para Data Science (10 horas) - 19/10 CONCLUÍDO EM 18/10

• Python Pandas: tratando e analisando dados (12 horas) - 24/10 CONCLUÍDO EM 28/10

• Estatística com Python: frequências e medidas (10 horas) - 25/10 CONCLUÍDO EM 01/11

• Estatística com Python: probabilidade e amostragem (10 horas) - 26/10 CONCLUÍDO EM 03/11

Modelos de Data Science

• Regressão linear: testando relações e prevendo resultados (12 horas) - 04/11 CONCLUÍDO EM 05/11

• Regressão linear: técnicas avançadas de modelagem (5 horas) - 04/11 CONCLUÍDO EM 07/11

Visualização de dados

• Data Visualization: técnicas de visualização com Google Sheets (8 horas) - 07/11 OK

• Data Visualization: criação de gráficos com Matplotlib (6 horas) - 07/11 CONCLUÍDO EM 08/11

Testes com Data Science

• Data Science: testes estatísticos com Python (6 horas) - 08/11 CONCLUÍDO EM 11/11

• Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados (6 horas) - 10/11 CONCLUÍDO EM 13/11

Aplicando Data Science

• Data Science: análises para saúde e medicina (8 horas) - 11/11 CONCLUÍDO EM 13/11

• Data Science: visualização de dados para saúde e medicina (7 horas) - 14/11 OK

CURSO EXTRA: Python para Data Science

• Python para Data Science: linguagem e Numpy (12 horas) - 21/10 OK

• Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas (10 horas) - 24/10 OK