Certificamos que thalita Suguikawa concluiu os cursos e formações a seguir, no período de 19/09/2021 a 20/11/2022.
Formações:
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Formação: Estatística com Python - 71h
Cursos:
- Estatística com Python: frequências e medidas (de 01/10/2021 a 05/10/2021) 10h
- Estatística com Python: probabilidade e amostragem (de 04/10/2021 a 05/10/2021) 10h
- Estatística com Python: testes de hipóteses (de 05/10/2021 a 08/10/2021) 10h
- Data Science: testes estatísticos com Python (de 09/10/2021 a 11/10/2021) 6h
- Estatística com Python: Correlação e Regressão (de 08/10/2021 a 10/10/2021) 10h
- Regressão linear: testando relações e prevendo resultados (de 11/10/2021 a 12/10/2021) 12h
- Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem (de 12/10/2021 a 13/10/2021) 5h
- Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados. (de 14/10/2021 a 14/10/2021) 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
Cursos:
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Programação - 24h
- Python: começando com a linguagem (de 25/10/2021 a 23/02/2022) 12h
- Matemática: Funções e seus usos (de 14/02/2022 a 16/02/2022) 4h
- Matemática: Continuidade de funções e seus limites (de 16/02/2022 a 16/02/2022) 8h
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Front-end - 32h
- HTML5 e CSS3 parte 1: crie uma página da Web (de 01/09/2022 a 09/09/2022) 8h
- HTML5 e CSS3 parte 2: posicionamento, listas e navegação (de 09/09/2022 a 12/09/2022) 8h
- HTML5 e CSS3 parte 3: trabalhando com formulários e tabelas (de 13/09/2022 a 15/09/2022) 8h
- HTML5 e CSS3 parte 4: avançando no CSS (de 16/09/2022 a 21/09/2022) 8h
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Data Science - 154h
- Python Pandas: tratando e analisando dados (de 03/10/2021 a 11/10/2021) 12h
- Machine Learning: classificação com SKLearn (de 15/10/2021 a 23/10/2021) 8h
- Data Visualization: explorando com Seaborn (de 01/10/2021 a 18/02/2022) 6h
- Machine Learning: validação de modelos (de 06/11/2021 a 10/11/2021) 8h
- Pandas: formatos diferentes de entrada e saída (IO) (de 17/02/2022 a 17/02/2022) 6h
- Data Science: analise e visualização de dados (de 19/09/2021 a 03/10/2021) 6h
- Data Science: análise de series temporais (de 18/02/2022 a 18/02/2022) 6h
- Linguagem Natural parte 1: NLP com análise de sentimento (de 11/10/2022 a 22/10/2022) 6h
- Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python (de 23/05/2022 a 16/09/2022) 8h
- Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento (de 22/10/2022 a 20/11/2022) 4h
- Scraping com Python: coleta de dados na web (de 02/11/2021 a 06/11/2021) 10h
- Python para Data Science: linguagem e Numpy (de 09/11/2021 a 10/11/2021) 12h
- Matemática: Operações com Matrizes (de 10/11/2021 a 11/11/2021) 8h
- Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas (de 20/10/2021 a 22/10/2021) 10h
- Python para Data Science (de 16/02/2022 a 16/02/2022) 10h
- Python Scikit-Learn: regressão, classificação e clustering (de 14/10/2021 a 16/10/2021) 6h
- Python Pandas: técnicas avançadas (de 19/01/2022 a 04/02/2022) 12h
- Power BI Desktop: construindo meu primeiro dashboard (de 10/11/2021 a 13/11/2021) 8h
- Machine Learning: classificação por trás dos panos (de 17/09/2022 a 23/09/2022) 8h
