Esse curso é o segundo volume de uma tríade, que, em conjunto, trará todos os conceitos necessários para ser um bom cientista de dados.

Nessa segunda parte exploraremos todos os conceitos de programação e computação utilizados por um cientista de dados - evolução, componentes e arquitetura de computadores, funcionamento da internet, redes e websites, definição e diferença entre linguagens de programação, lógica de programação, as principais estruturas de dados e algoritmos, Linux e SQL (com parte prática), NoSQL, Data Warehouses e DataLakes, APIs e REST, Git, Metodologias Ágeis e muito mais!

O curso é voltado principalmente para profissionais de áreas não-exatas entusiastas de DataScience que queiram migrar para a mesma ou obter uma compreensão maior do tema. Os conceitos são transmitidos da forma mais detalhada possível, portanto, não há requisitos!

Num mundo cada vez mais digitalizado e com uma influência cada vez maior de Inteligências Artificiais, compreender o que de fato é Ciência de Dados, Machine Learning e programação é não apenas uma grande porta de entrada para uma vasta gama de oportunidades de trabalho, mas também uma educação necessária para compreender o novo mundo em que estamos vivendo. Como Cientista de Dados, acredito que tenho como dever dividir meu conhecimento e contribuir para a construção de uma sociedade em que as pessoas, de fato, possam entender a transformação digital que vivemos.

Acesse a primeira parte para ver todos os conceitos matemáticos necessários para um cientista de dados ;)

PS. Assista na velocidade 1.25x ou 1.5x para uma melhor experiência e ignore os barulhos aleatórios que aparecem de vez em quando, gravar na quarentena tem dessas hahaha