Certificamos que Caio Vitor Castro Mendes concluiu os cursos e formações a seguir, no período de 12/07/2020 a 28/09/2022.
Formações:
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Formação: Python para Data Science - 83h
Cursos:
- Python para Data Science (de 04/04/2022 a 04/04/2022) 10h
- Python para Data Science: linguagem e Numpy (de 13/07/2020 a 15/07/2020) 12h
- Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas (de 13/07/2020 a 16/07/2020) 10h
- Python Pandas: tratando e analisando dados (de 20/07/2020 a 21/07/2020) 12h
- Pandas: formatos diferentes de entrada e saída (IO) (de 14/11/2020 a 14/11/2020) 6h
- Data Visualization: explorando com Seaborn (de 04/04/2022 a 05/04/2022) 6h
- Data Science: análise de series temporais (de 06/04/2022 a 07/04/2022) 6h
- Corretor Ortográfico em Python: aplicando técnicas de NLP (de 07/04/2022 a 12/04/2022) 10h
- Scraping com Python: coleta de dados na web (de 12/04/2022 a 13/04/2022) 10h
Conteúdos complementares:
- Video: O que é Data Science? #HipstersPontoTube - YouTube - 60min
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Formação: Estatística com Python - 69h
Cursos:
- Estatística com Python: frequências e medidas (de 22/07/2020 a 27/07/2020) 10h
- Estatística com Python: probabilidade e amostragem (de 28/07/2020 a 29/07/2020) 10h
- Estatística com Python: testes de hipóteses (de 29/07/2020 a 17/04/2022) 10h
- Data Science: testes estatísticos com Python (de 17/04/2022 a 27/04/2022) 6h
- Estatística com Python: Correlação e Regressão (de 18/11/2020 a 29/04/2022) 10h
- Regressão linear: testando relações e prevendo resultados (de 21/11/2020 a 22/11/2020) 12h
- Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem (de 01/05/2022 a 01/05/2022) 5h
- Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados. (de 01/05/2022 a 01/05/2022) 6h
Cursos:
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Data Science - 132h
- MongoDB: uma alternativa aos bancos relacionais tradicionais (de 16/06/2021 a 16/06/2021) 6h
- Deep Learning parte 1: Keras (de 08/06/2021 a 24/06/2021) 5h
- Machine Learning: classificação com SKLearn (de 12/08/2020 a 17/08/2020) 8h
- Deep Learning parte 2: como a rede aprende (de 24/06/2021 a 27/06/2021) 6h
- Machine Learning: validação de modelos (de 22/11/2020 a 22/11/2020) 8h
- Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros (de 23/11/2020 a 23/11/2020) 9h
- Machine Learning: Introdução a algoritmos não supervisionados (de 24/11/2020 a 24/11/2020) 6h
- Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória (de 23/11/2020 a 23/11/2020) 8h
- Data Science: analise e visualização de dados (de 12/07/2020 a 18/07/2020) 6h
- Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python (de 24/11/2020 a 24/11/2020) 8h
- Data Analytics: Machine Learning no Marketing Digital (de 28/06/2021 a 28/06/2021) 16h
- Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões (de 17/08/2020 a 01/09/2020) 12h
- PostgreSQL (de 28/04/2021 a 03/05/2021) 8h
- Spark: apresentando a ferramenta (de 19/09/2022 a 21/09/2022) 10h
- Spark: trabalhando com regressão (de 21/09/2022 a 22/09/2022) 8h
- Modelos preditivos em dados: detecção de fraude (de 05/09/2022 a 05/09/2022) 8h
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Inovação & Gestão - 16h
- Scrum: agilidade em seu projeto (de 27/09/2022 a 28/09/2022) 10h
- Agilidade: promovendo a transformação ágil (de 27/09/2022 a 27/09/2022) 6h
