Certificamos que Igor Mendes Goulart concluiu os cursos e formações a seguir, no período de 06/02/2023 a 18/06/2024.
Formações:
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Formação: Apache Spark com Python - 49h
Cursos:
- Spark: apresentando a ferramenta (de 21/08/2023 a 21/08/2023) 10h
- Spark: trabalhando com regressão (de 21/08/2023 a 22/08/2023) 8h
- Spark: criando modelos de classificação (de 22/08/2023 a 22/08/2023) 10h
- Spark: processamento de linguagem natural (de 23/08/2023 a 24/08/2023) 8h
- Spark: sistema de recomendação (de 22/08/2023 a 23/08/2023) 10h
Conteúdos complementares:
- Alura+: Apache Spark: a história do Big Data - 11min
- Alura+: Spark: RDD - 18min
- Artigo: Iniciando um projeto Spark no Colab | Alura - 30min
- Artigo: Arquivos Parquet - 30min
- Artigo: Machine learning com Apache Spark - 30min
- Artigo: Spark NLP: trabalhando linguagem natural de forma mais otimizada - 30min
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Formação: Estatística com Python - 71h
Cursos:
- Estatística com Python: frequências e medidas (de 22/06/2023 a 26/06/2023) 10h
- Estatística com Python: probabilidade e amostragem (de 26/06/2023 a 30/06/2023) 10h
- Estatística com Python: testes de hipóteses (de 30/06/2023 a 12/07/2023) 10h
- Data Science: testes estatísticos com Python (de 24/07/2023 a 27/07/2023) 6h
- Estatística com Python: Correlação e Regressão (de 17/07/2023 a 24/07/2023) 10h
- Regressão linear: testando relações e prevendo resultados (de 26/07/2023 a 28/07/2023) 12h
- Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem (de 28/07/2023 a 02/08/2023) 5h
- Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados. (de 03/08/2023 a 04/08/2023) 6h
Conteúdos complementares:
- Alura+: O que é regressão? - 9min
- Artigo: Média ou mediana? Entendendo cada uma | Alura Cursos Online - 30min
- Podcast: Testes A/B - Hipsters #59 - Hipsters Ponto TechHipsters Ponto Tech - 60min
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Formação: Python para Data Science - 67h
Cursos:
- Python para Data Science: primeiros passos (de 02/06/2023 a 11/07/2023) 10h
- Python para Data Science: trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções (de 14/06/2023 a 13/07/2023) 8h
- NumPy: análise numérica eficiente com Python (de 18/07/2023 a 19/07/2023) 8h
- Pandas: conhecendo a biblioteca (de 13/07/2023 a 13/07/2023) 8h
- Pandas I/O: trabalhando com diferentes formatos de arquivos (de 13/07/2023 a 21/07/2023) 8h
- Pandas: selecionando e agrupando dados (de 13/07/2023 a 17/07/2023) 8h
- Pandas: transformação e manipulação de dados (de 17/07/2023 a 19/07/2023) 6h
- Pandas: limpeza e tratamento de dados (de 19/07/2023 a 20/07/2023) 8h
Conteúdos complementares:
- Alura+: Trabalhando com Sets no Python - 20min
- Alura+: Manipulação de strings com Pandas - 17min
- Artigo: Jupyter Notebook: Exemplos de Códigos e Como Usar - 30min
- Artigo: Numpy: trabalhando computação científica com Python - 30min
- Artigo: Pandas: o que é, para que serve e como instalar - 30min
- Artigo: Ampliando a análise com o Describe - 30min
Cursos:
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Programação - 36h
- Python: começando com a linguagem (de 06/02/2023 a 12/02/2023) 12h
- Python: avançando na linguagem (de 12/02/2023 a 02/04/2023) 12h
- Go: crie uma aplicação web (de 24/04/2023 a 24/04/2023) 6h
- Go: Orientação a Objetos (de 19/04/2023 a 24/04/2023) 6h
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DevOps - 22h
- Microsserviços: padrões de projeto (de 28/04/2023 a 03/05/2023) 6h
- Linux Onboarding: usando a CLI de uma forma rápida e prática (de 07/08/2023 a 24/08/2023) 8h
- Git e GitHub: repositório, commit e versões (de 01/07/2023 a 03/07/2023) 8h
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Data Science - 219h
- Python Pandas: tratando e analisando dados (de 02/04/2023 a 10/04/2023) 12h
- Machine Learning: classificação com SKLearn (de 25/07/2023 a 07/08/2023) 8h
- Machine Learning: validação de modelos (de 28/08/2023 a 29/08/2023) 8h
- Data Visualization parte 1: gráficos com uma variável (de 19/06/2023 a 22/06/2023) 5h
- Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros (de 29/08/2023 a 08/09/2023) 9h
- Data Science: analise e visualização de dados (de 04/08/2023 a 07/08/2023) 6h
- Data Visualization parte 2: gráficos com multivariáveis (de 27/06/2023 a 02/08/2023) 8h
- Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões (de 10/08/2023 a 14/08/2023) 12h
- SQL com MySQL: manipule e consulte dados (de 07/06/2023 a 21/07/2023) 12h
- Clustering: extraindo padrões de dados (de 14/08/2023 a 28/08/2023) 9h
- Python para Data Science: linguagem e Numpy (de 19/06/2023 a 30/07/2023) 12h
- Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas (de 16/06/2023 a 18/06/2023) 10h
- Python para Data Science (de 30/07/2023 a 30/07/2023) 10h
- Power BI Desktop: construindo meu primeiro dashboard (de 09/03/2023 a 26/03/2023) 8h
- Dashboard com Power BI: visualizando dados (de 27/03/2023 a 05/06/2023) 8h
- Machine Learning: classificação por trás dos panos (de 07/08/2023 a 10/08/2023) 8h
- Modelagem de banco de dados relacional: entendendo SQL (de 18/08/2023 a 20/08/2023) 6h
- Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means (de 14/08/2023 a 16/08/2023) 10h
- Apache Airflow: orquestrando seu primeiro pipeline de dados (de 24/08/2023 a 28/05/2024) 8h
- Power BI: explorando recursos visuais (de 23/03/2024 a 24/03/2024) 8h
- SQLite online: conhecendo instruções SQL (de 16/02/2024 a 18/06/2024) 8h
- Power BI Desktop: tratamento de dados no Power Query (de 21/07/2023 a 24/07/2023) 20h
- Python e APIs: conhecendo a biblioteca Requests (de 16/08/2023 a 18/08/2023) 8h
- Python: análise de dados com SQL (de 25/10/2023 a 30/10/2023) 6h
