Clube de Assinaturas da Universidade dos Dados
Meu nome é André Yukio e atuo na área de dados desde 2015. Sou formado em Matemática (USP), pós-graduado em Finanças (FIA) e mestre em Economia (FGV). Já atuei em diversas áreas no mercado, passando por grandes empresas, como Itaú, HSBC e Vivo, além de startups, como o GetNinjas. Ainda em 2015, comecei também a criar conteúdos de Ciência de Dados e áreas correlatas na internet. Comecei com o blog do Estatsite, que hoje conta com mais de 400 posts escritos por mim e vem recebendo mais de 3 mil visitas por dia. Depois, surgiu a marca Universidade dos Dados, um nome mais intuitivo e legal, criado para usar no meu canal no Instagram e no Youtube. Todos esses sites e redes seguem abertos e você pode conhecer um pouco do meu trabalho e didática ali!
Depois de tudo isso, ainda sentia que faltava algo nos meus projetos. Muitas pessoas sugeriram que eu criasse um curso, mas o mercado já estava saturado e eu queria algo diferente. Foi então que surgiu a ideia do Clube de Assinaturas. O Clube oferece aos seus participantes uma série de materiais de Ciência e Análise de Dados, enviados semanalmente, todas as segundas-feiras, às 20h00. Além de encontros mensais, monitores e um grupo do Discord bastante ativo! Meu objetivo é te ajudar a progredir na carreira de dados, tendo um Linkedin mais atraente, um portfólio acima da média, conhecimentos aprofundados e bons hábitos de estudos. E, o melhor de tudo, por um preço acessível que é tranquilamente pelo menos 10 vezes menor do que qualquer curso ou bootcamp.
Temos diversas trilhas com materiais incríveis e seguimos enriquecendo o Clube semanalmente. Alguns dos materiais aos quais você terá acesso:
- Excel
- Power BI
- Python
- SQL
- Estatística
- Machine Learning
- Resolução de Problemas de Negócio
Além de diversas aulas lidando com projetos e análises iguais às que você vai usar no mercado!
Inscreva-se e inicie sua jornada na área de dados!
Conteúdo Vantagens Detalhes
- Instruções e Boas vindas
- Trilha de Estudos para Iniciantes
- Entre no nosso Discord!
- Como solicitar o certificado do curso?
- Dúvidas ou Problemas com a Plataforma
- Dica para Iniciantes: Como analisar dados (Passo a passo detalhado)
- Conceitos Básicos de Análise de Dados (Pt. 1)
- Conceitos Básicos de Análise de Dados (Pt. 2)
- Conceitos Básicos de Análise de Dados (Pt. 3)
- Funções
- Limites
- Derivadas
- Integrais
- Criação de Conteúdos Pt. 1
- Criação de Conteúdos Pt. 2
- Montagem do Currículo
- Impacto do Currículo
- Análise de Currículo
- Amplie seu currículo (Ebook)
- Auxiliando os Times de Marketing e Pricing da Empresa de Delivery
- O que é considerado "ser americano" para o eleitor dos EUA?
- Analisando a taxa de mortalidade ao longo dos anos
- Predição da Probabilidade de Conseguir um Emprego
- Estudo Econométrico sobre Viés Político do ChatGPT
- Conformal Prediction com Gustavo Bruschi
- Papo com Maykon Schots sobre MLOps
- O que o RH espera de você?
- Como reduzi em 50% meus custos com LLM
- Descobrindo o Databricks com Téo Calvo
- O poder dos dados no setor imobiliário
- Mesa Redonda com Especialistas da Área de Dados
- Freelancer na Área de Dados
- O Uso de Dados no Futebol
- Marketing Analytics
- O uso de dados no Agro!
- Como se destacar positivamente no trabalho!
- Finanças e Dados
- ML Ops com Tales Marra
- Bate-papo com o CTO
- Dados na Área da Saúde
- Criando uma Biblioteca no Python
- Portfólios e Como Analisar Dados
- Machine Learning com ChatGPT
- Gradiente Descendente
- Regressão Linear (Perspectiva Inferencial)
- Árvore de Decisão
- Machine Learning na Prática
- Portfólio, Currículo, Linkedin e Dúvidas Gerais
- Resolução dos Exercícios de Estatística
- Como engajar nas comunidades?
- (Encontro Bônus) Introdução ao Kaggle e Notebook de Desbalanceamento
- Acaso, Estatística e Causalidade
- Análise de Dados com SQL
- Processos Seletivos (Entrevista com o Gestor)
- Projeto: Análise de Dados com SQL e Power BI (Prof Iago)
- Aplicando Conhecimento Estatístico no Portfólio
- Teste de Hipóteses (Aula com Pedro Almeida)
- Preparação do Ambiente para Trabalhar em Produção
- Dicas de Entrevistas de Emprego, Estudos e Carreira
- O Futuro do Mercado de Dados
- Como se Preparar para Processos Seletivos
- Mercado Financeiro e B3
- Análise de NPS
- Python para além do Jupyter Notebook
- A Área de Customer Relationship Management (CRM)
- Método STAR e suas aplicações
- Modelo de Currículo
- Vencendo a Gupy e outros ATS
- Introdução ao Módulo - Engenharia de Software para pessoas de dados
- Conceitos Gerais - CLI, API
- Git Explain
- Aula Prática - Github
- Introdução - POETRY
- Conteúdo Teórico - POETRY
- Prática - POETRY
- O que é async e como Funcionam as Funções no Python
- Exemplo de Ponteiro e Stack
- Introdução ao Docker
- Entendendo o Docker
- Leitura Introdutória I: Conceitos Básicos de Estatística
- Leitura Introdutória II: Medidas, Quartis e Análise
- Análise Combinatória
- Probabilidade
- Variáveis Aleatórias Discretas
- Variáveis Aleatórias Contínuas
- Inferência Estatística
- Teste para a Média (Teste de Hipóteses pt. 1)
- Teste para a Média (Teste de Hipóteses pt. 2)
- Teste de Hipóteses (Visão Geral)
- Teste de Hipóteses (Aula Prática no Python)
- Leitura Bônus: Teste de Hipóteses e Causalidade
- Introdução
- Primeiros Passos com Excel
- Como ajustar a formatação na importação?
- Tabela Dinâmica
- Estatística Descritiva e Gráficos no Excel
- Como é analisar dados com Excel?
- Lidando com Textos
- Projeto: Análise de Dados em Excel (Parte 1)
- Projeto: Análise de Dados em Excel (Parte 2)
- Aula de Git e Github (Pt. 1)
- Aula de Git e Github (Pt. 2)
- Introdução à Inferência Causal
- Outcome Potencial e Viés de VO
- Experimentos, exercícios e hipóteses
- Poder Estatístico do Experimento
- Variável Instrumental
- Desing de Regressão Descontínua
- Diferença em diferenças
- (Live) O que é Machine Learning? Introdução DO ZERO!
- Conceitos Básicos de Machine Learning
- Equação da Reta (Revisão de Matemática)
- Inferência com Regressão Linear
- Regressão Linear e a Linearidade nos Parâmetros
- Regressão Logística
- Criando um Modelo no Python
- Árvores de Decisão
- Avaliando Regressões (com Foco Preditivo)
- Avaliação de Classificadores
- Machine Learning na Prática com Regressão
- Machine Learning na Prática para Classificação
- Como lidar com features categóricas? (Teoria)
- Como lidar com features categóricas (Prática)
- Feature Engineering: Discretização de Variáveis
- Feature Selection e Permutation Importance
- (Bônus) A Ordem do Pré-Processamento
- Validação de Modelos (Teoria)
- Validação de Modelos (Prática)
- Classificadores na Prática + Class Weight + Tradeoff de Problemas Reais
- Introdução aos Ensembles
- Machine Learning: Juntando Todo Nosso Conhecimento!
- Precificação com Machine Learning
- Tunagem de Hiperparâmetros
- Suppor Vector Machines (SVM)
- Questões Conceituais de Machine Learning
- Entrevistas de Data Science (Como eu responderia)
- Perguntas de entrevista de Data Science (Para praticar!)
- Chat GPT API e Pandas AI
- Tutoriais Básicos de Python e R
- Introdução a Machine Learning, Lidando com Grandes Datasets no Pandas, Dicas de Pandas e Leituras Recomendadas
- Entrevistas de Data Science, Regressão Linear, Data Science na Prática e Falácias em Dados
- Estatística Básica, Machine Learning (Árvore de Decisão) e Falácias em Dados
- SQL, Polars e Discussões de Fóruns
- Gráficos Não-Estáticos, K-Means e Machine Learning na Prática
- Tipos de Erros, Matriz de Confusão e Custo x Benefício dos Modelos
- O que é um modelo, Regressão Linear na Prática, Discretização, Leituras e Vídeos
- Precificação com Machine Learning e Problemas de Python/SQL
- RFV no Python
- Problemas do Histograma, Gráficos de Distribuição e Ferramentas de IA
- Senso de Negócio
- ChatGPT API e Pandas AI
- Introdução ao Deep Learning
- Deep Learning
- Análise de Cohort
- Teste de Kolmogorov-Smirnov e Data Drift
- Conteúdo Extra (Isso custou a ela o Processo Seletivo)
- Case Transportes BR (Parte 1)
- Case Transportes BR (Parte 2)
- Case Transportes BR (Parte 3)
- Case Transportes BR (Parte 4)
- Instalação do Power BI
- Introdução: O que é, como funciona e primeiros passos
- Dashboards, Fórmulas e Filtros
- Funções e Relacionamentos no Power BI
- Revisão e Projeto do Zero
- Apresentação do Curso
- Conteúdo do Curso
- BI, Power BI e o Mercado de Dados
- Instalação e Licenças
- Conexões de Dados
- Introdução a ETL e Power Query
- Importando do Excel e entendendo os dados
- Tipos de Dados
- Tratativa de Dados Tipo Texto
- Tratativa de Dados Numéricos
- Tratativas de Datas do Tipo Data
- Append,Join,Sharepoint e funções de tabela
- Unpivot e pivot
- Colunas personalizadas, condicionais e de exemplos
- Linguagem M e editor avançado
- Conexão em pasta com diversos arquivos
- Parâmetros
- Desafio Power BI - Transformar dados numa única query
- Modelagem Relacional
- Tabelas Fato x Dimensão
- Cardinalidade
- Star schema, Snowflake schema e relacionamentos no Power BI
- Múltiplas tabelas fato, dimensões a partir de fatos com power query e relacionamentos no Power BI
- Importando base e conhecendo o canva do Power BI
- Configurações gerais de gráficos e gráficos de barras
- Gráficos de linhas e configuração de páginas
- Gráficos de pizza
- Histograma e gráfico de dispersão
- Filtros, segmentação de dados, tabelas e matrizes
- Velocímetro e Arvore de decomposição
- Visuais de cartões e Mapas
- Visuais Especiais
- Construindo um Relatório: Bookmarks, Seleção, Background, Interações e links
- Boxplot e marketplace no Power BI
- Projeto de People Analytics com Power BI
- Monitoria Resolvendo um Problema (Opcional)
- Introdução Módulo de DAX - Data Warehouse SQL Server
- DAX vs linguagem M, Medidas, tabelas e colunas calculadas
- Funções Básicas de Agregação
- Funções condicionais em colunas calculadas e medidas
- AND, OR, TRUE, FALSE
- LOOKUPVALUE e RELATED
- Funções estatísticas
- Funções de tratativa de texto - DAX
- Funções de data e d_calendario
- Funções X - SUMX, MAXX, MINX, AVERAGEX
- Contexto de linha e Contexto de filtro
- Calculate: A função mais importante do Power Bi
- All e Values
- ALLSELECTED e ALLEXCEPT
- Função FILTER
- RANKX, CALCULATE e VALUES
- Power BI Online
- Publicação e compartilhamento
- Projeto do Zero ao Modelo: Aplicando uma Regressão
- Projeto do Zero ao Modelo: Aplicando um Classificador
- Projeto do Zero ao Modelo: Aplicando uma Clusterização
- Introdução e Conceitos Básicos
- Operações e Exercícios
- Desafios de Python
- Desafio de Python (Hard)
- Pandas Pt. 1
- Pandas Pt. 2
- Análise Exploratória
- Análise Exploratória de Ponta Pt. 1
- Análise Exploratória de Ponta Pt. 2
- Análise Exploratória de Ponta Pt. 3
- Análise Cohort
- Analisando Dados de Churn (Parte 1)
- Analisando Dados de Churn (Parte 2)
- Desafios de Pandas
- Introdução ao R
- Importação e Compreensão de Dados no R
- Tratamento e Manuseio de Dados em R
- Análise Exploratória com ggplot
- Estatística Descritiva em R
- Teste de Hipóteses
- Regressão Linear
- Senso de Negócio (Introdução)
- Introdução ao SQL e Bancos de Dados
- Introdução Prática ao SQL
- SQL: Repetições, Inconsistências, Joins, Updates
- A Ordem de Execução da Query
- Os Diferentes Tipos de Filtros
- Funções Agregadoras e Group BY
- Subqueries: O que são? Qual a diferença entre Nested vs. Correlated?
- Common Table Expression (CTE)
- Desafios Básicos de SQL
- Desafios Intermediários e Avançados de SQL
- Questões Técnicas de SQL para Analistas de Dados
- Procedures - Introdução Teórica (Pt. 1)
- Procedures - Introdução Prática (Pt. 2)
- Procedure - Exemplo Avançado (Pt. 3)
- Monitoria de Power BI e Python (05/09/2024)
- Monitoria de Power BI e Python (19/09/2024)
- Monitoria de Power BI e Python (31/10/2024)
- Datasets para praticar
- Projetos Inspiradores
- Bibliografia Sugerida
- Ebook - 25 Projetos para Analistas de Dados
Sou Andre Yukio, matemático formado pela USP, pós-graduado em finanças e mestre em economia pela FGV. Com 10 anos de experiência na área de dados, já atuei como analista e cientista de dados em grandes empresas como Itaú, HSBC, Vivo e Getninjas. Atualmente, atuo como cientista de dados em uma consultoria, onde atendo empresas como Samsung e Fast Shop. Através das redes sociais da Universidade dos Dados, compartilho diversos conteúdos técnicos e de carreira para interessados em atuar na área de dados.
Ao longo da minha trajetória, tive a oportunidade de ensinar mais de 1500 alunos no meu Clube de Assinaturas. Percebi que muitos enfrentavam dificuldades em criar projetos, mesmo dominando as ferramentas. Minha motivação para desenvolver este ebook surgiu da vontade de ajudar esses alunos a formular perguntas relevantes e a identificar as melhores abordagens para responder a elas. Aqui, você encontrará orientações práticas para desenvolver projetos para seu portfólio, algo que vai abrir muitas portas na sua carreira!
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