POLÍTICA DE PRIVACIDADE DA PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA
MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA, pessoa jurídica de direito privado, inscrita no CNPJ no 36.860.664/0001-78, com sede na Avenida Brigadeiro Faria Lima, no 2.369, Bairro Jardim Paulistano na cidade de São Paulo-SP estabelece a POLÍTICA DE PRIVACIDADE para utilização de sua plataforma virtual de cursos on-line estabelecendo as obrigações e responsabilidade de seus usuários.

Você USUÁRIO, não pode usar a PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA se não estiver de acordo com nossa Política de Privacidade.

Igualmente, você compreende que MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA tem liberdade para modificar esta Política de Privacidade, publicando as alterações em seu website na área própria. O uso da PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA indica que você USUÁRIO aceita e concorda com quaisquer alterações por ventura implementadas à presente Política de Privacidade.

Ao utilizar a PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA , o USUÁRIO, concorda em cumprir com os termos e condições desta Política de Privacidade e, também, atesta que está ciente e de acordo com o fato de que a PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA pode processar os seus dados pessoais de USUÁRIO (ou seja, coletar alguns dados e utilizar especificamente para simplificação de acesso à sistemas de acesso a plataforma digital de vídeo aula e cobrança dos serviços prestados desde que apenas nos moldes identificados nesta Política de Privacidade e nos Termos de Uso do Serviço contratado.

LEIA ATENTAMENTE as informações aqui prestadas e se tiver alguma dúvida antes de realizar a contratação entre em contato com nossa equipe através do e-mail oi@mentorama.com.br, pois a presente política de privacidade descreve como seus dados pessoais são coletados, utilizados e protegidos pela equipe MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA.

Ao fornecer informações pessoais ou navegar no site, você estará automaticamente concordando com as regras de utilização, proteção e segurança estabelecidas neste instrumento.


1. DEFINIÇÕES
As definições abaixo descritas servem para efeito de compreensão deste documento
considerado não só por si mesmo, mas, também em conjunto com o restante do conteúdo do presente termo de uso:

a) INTERNET: o sistema constituído do conjunto de protocolos lógicos, estruturado em escala mundial para uso público e irrestrito, com a finalidade de possibilitar a comunicação de dados entre terminais por meio de diferentes redes.

b) IP - Endereço de Protocolo de Internet: código atribuído a um Terminal de uma rede para permitir sua identificação, definido segundo parâmetros internacionais.

c) COOKIES: são pequenos arquivos que podem ser adicionados ou não ao terminal do usuário a seu critério. Os Cookies permitem o reconhecimento de dados de navegação.

d) PLATAFORMA DIGITAL: modelo de negócio que permite a conexão entre produtores e consumidores, para que ambos se conectem a esse ambiente e interajam entre si.

e) DADOS CADASTRAIS: a filiação, o endereço e a qualificação pessoal, entendida como nome, prenome, estado civil, profissão, número de CPF, endereço físico e de e-mail e telefone para contato.

f) USUÁRIO: a pessoa que utiliza os serviços disponibilizados na plataforma digital de vídeo aulas da MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA.

g) SENHA: conjunto de caracteres que podem ser constituídos por letras e/ou números, com a finalidade de verificar a identidade do Usuário para acesso a plataforma digital de vídeo aulas da MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA.
h) TRATAMENTO DE DADOS/ INFORMAÇÕES PESSOAIS: Toda operação realizada com dados pessoais, como as que se referem a coleta, produção, recepção, classificação, utilização, acesso, reprodução, transmissão, distribuição, processamento, arquivamento, armazenamento, eliminação, avaliação ou controle da informação, modificação, comunicação, transferência, difusão ou extração.


2. DA POLÍTICA DE PRIVACIDADE ADOTADA PELA MENTORAMA TREINAMENTOS E
CONSULTORIA ONLINE LTDA.

A presente Política de Privacidade foi elaborada para reafirmar o compromisso da empresa MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA com a privacidade e a segurança das informações coletadas dos usuários que o acessam. Esta política de privacidade detalha como os dados dos USUÁRIOS são coletados e usados, devendo ser lida em sua integralidade. Aqui, encontram-se as regras sobre que informações são colhidas, como são tratadas e utilizadas e, ainda, o destino que recebem:

a) o USUÁRIO se declara ciente de que, a partir da inscrição PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA armazenamosE CONSULTORIA ONLINE LTDA armazenamos o seu endereço de e-mail, endereço IP e os demais dados sigilosos que foram informados ao site em nosso banco de dados. Comprometemo-nos a manter confidencialidade de suas
informações.

b) ao se logar em nosso site, armazenaremos um cookie em seu computador ou outro dispositivo com finalidade de identificar a sua conta no Portal e melhorarmos a qualidade de sua navegação, podendo armazenar algumas preferências do usuário.

c) a maioria dos navegadores é configurada para aceitar cookies. Porém o usuário pode redefinir o seu navegador para que recuse todos os cookies ou indique quando um cookie está sendo enviado. No entanto, alguns recursos do Portal podem não funcionar adequadamente se os cookies estiverem desativados.

d) os registros de eventos e atividades da PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA serão utilizados apenas para fins estatísticos e de métricas dos serviços disponibilizados. Contudo, o Portal reserva-se ao direito de utilizar-se de tais registros, de forma individualizada, caso exista ordem judicial neste sentido ou mediante a ocorrência de eventos que exijam estas medidas, incluindo, mas não se limitando, a investigações que se promovam na tentativa de elucidar casos de evidência de autoria ou acesso, fraudes, alterações indevidas nos sistemas, o fornecimento de prova em procedimentos judiciais, etc.

e) utilizamos os seus dados para identificar seus assuntos de maior interesse e mostrar a você cursos, aulas e quaisquer conteúdo que acreditarmos estar alinhados aos seus interesses. Você poderá a qualquer momento solicitar através do endereço de email oi@mentorama.com.br a retirada de seu endereço de e-mail de nossas listas de envio.

f) o usuário tem ciência de que algumas de suas informações pessoais ficarão disponíveis a outros usuários de nossa plataforma digital.

g) esta Política de Privacidade aplica-se apenas a nossa plataforma digital não controlamos os sites exibidos como resultados de post em nossos Fóruns, Murais, Blogs, Biblioteca ou Links. Esses outros sites podem enviar seus próprios cookies ou outros arquivos para o seu computador, coletar dados ou solicitar informações pessoais.

h) a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA declara que não comercializa, não aluga, não vende e não compartilha as informações pessoais com outras pessoas ou com empresas, exceto com objetivo de fornecer a você serviços solicitados, tendo obtido para tanto a sua permissão, ou em circunstâncias específicas como ordem judicial ou advindas de lei. Se decidirmos utilizar essas informações para alguma outra finalidade diferente da original, pediremos o seu consentimento antes.

i) a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA exige de suas empresas parceiras e prestadores de serviços a garantia de proteção e privacidade de dados assegurados em nossa política, quando há necessidade de compartilhamento dos mesmos.

j) o USUÁRIO INSCRITO concorda em não reproduzir, duplicar, copiar, vender, revender ou explorar com quaisquer fins comerciais, qualquer porção do conteúdo da plataforma digital de cursos da MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA, uso do "site" ou o acesso ao "site" para o fim de vendas de bens ou serviços.

k) a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA poderá eventualmente atualizar esta política sem aviso prévio. As mudanças mais significativas, quando oportuno, poderão ser comunicadas em área de destaque no website ou através de e-mail.

l) após o cancelamento de sua inscrição, suas informações continuarão armazenadas em nosso banco de dados. Caso você queira que estes dados sejam removidos, é necessário o envio de solicitação formal para o e-mail oi@mentorama.com.br

As regras e normas de uso aqui descritas aplicam-se a todos os usuários da PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA. As disposições registradas nestes Termos de Uso são aderidas pelos respectivos usuários em sua forma e teor. Assim, ao fazer uso de nossa plataforma digital de curso o USUÁRIO concorda e declara estar ciente que:

a) deverá cumprir os termos e condições do Termo de Uso e da nossa Política de Privacidade;

b) a utilização da plataforma se dará conforme aqui permitido e unicamente para seu uso pessoal, não estando o USUÁRIO autorizado a revender ou cobrar de outros para uso ou acesso ao conteúdo da PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA.

c) não pode duplicar, transferir, dar acesso, copiar ou distribuir qualquer parte do conteúdo PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS sem autorização prévia por escrito da equipe DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA.

d) é VEDADO ao usuário tentar executar engenharia reversa, alterar ou modificar qualquer parte da plataforma. Se constatada a prática de tal fato pelo USUÁRIO responderá o mesmos pelas perdas e danos eventualmente sofridos pela MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA bem como será comunicado tal prática a autoridade policial para adoção das medidas penais cabíveis.

A transmissão de dados pela Internet não pode ser garantida como absolutamente segura. PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA detêm medidas de segurança projetadas para proteção contra a perda, desvio de finalidade e alteração das informações sob seu controle, empregando técnicas comercialmente usuais e adequadas para preservar a integridade e segurança de suas informações pessoais, tais como criptografia e conexões seguras (SSL).

Tais medidas, no entanto, não podem proteger o USUÁRIO nos casos em que este, por si só, divulgue, compartilhe ou revele suas 'Informações Pessoais' para terceiros, bem como quando negligencie o cuidado com as mesmas. Utilizar PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA por meio de redes wi-fi sem garantia ou outras redes desprotegidas nunca é recomendado.

A presente política de privacidade é regida pela legislação brasileira. Quaisquer
disputas ou controvérsias oriundas de quaisquer atos praticados no âmbito da
PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA pelos Usuários, inclusive com relação ao descumprimento da política de privacidade aqui estabelecida serão processadas na Comarca de São Paulo-SP
TERMOS DE USO PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA
Atualizado em 12.01.2021

Última versão de 19.05.2020

MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA, pessoa jurídica de direito privado, inscrita no CNPJ nº 36.860.664/0001-78, com sede na Avenida Brigadeiro Faria Lima, nº 2.369, Bairro Jardim Paulistano na cidade de São Paulo/SP por meio do presente TERMOS DE USO estabelece as regras de utilização de sua plataforma virtual de cursos on-line estabelecendo as obrigações e responsabilidade de seus usuários.

Você, USUÁRIO, não poderá usar a PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA se não estiver de acordo com as regras estabelecidas pelo presente TERMO DE USO.

Igualmente, você compreende que a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA tem liberdade para modificar o presente TERMO DE USO, publicando as alterações em seu website na área própria. O uso da PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA indica que você USUÁRIO aceita e concorda com quaisquer alterações por ventura implementadas no presente TERMO DE USO.


Antes de utilizar a PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA, o USUÁRIO, concorda em cumprir com os termos e condições deste TERMO DE USO, por isso LEIA ATENTAMENTE as informações aqui prestadas e se tiver alguma dúvida antes de realizar a contratação entre em contato com nossa equipe através do e-mail oi@mentorama.com.br.


1. DEFINIÇÕES

a) PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA: é um modelo de negócio que permite a conexão entre produtores e consumidores, para que ambos se conectem a esse ambiente e interajam entre si.

Por meio da PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA o USUÁRIO, mediante o pagamento do preço nos valores e condições de pagamento estabelecidas em nosso site, terá acesso aos cursos disponibilizados na modalidade EAD que significa "ensino a distância".

EAD é a modalidade de ensino no qual o aluno não se encontra, fisicamente em uma sala de aula. As aulas são ministradas e assistidas remotamente pela internet por meio da plataforma digital de vídeo aulas da MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA.

b) DADOS CADASTRAIS: a filiação, o endereço e a qualificação pessoal, entendida como nome, sobrenome, estado civil, profissão, número de CPF, endereço físico e de e-mail e telefone para contato.

c) USUÁRIO: a pessoa que utiliza os serviços disponibilizados na plataforma digital de vídeo aulas da MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA.

d) SENHA: conjunto de caracteres que podem ser constituídos por letras e/ou números, com a finalidade de verificar a identidade do Usuário para acesso a plataforma digital de vídeo aulas da MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA.

e) PREÇO: é o valor a ser pago pelo USUÁRIO pela utilização da plataforma digital de vídeo aulas da MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA. O valor do preço é estabelecido pela MENTORAMA considerando o curso/módulo contratado cabendo ao USUÁRIO realizar o seu pagamento utilizando uma das FORMAS DE PAGAMENTO disponibilizadas pela MENTORAMA.

2. PRINCÍPIOS

Este TERMO deverá ser regido e interpretado de acordo com os seguintes princípios:

a) os cabeçalhos e títulos servem apenas para conveniência de referência e não limitarão ou afetarão o significado das cláusulas, parágrafos ou itens aos quais se aplicam;

b) os termos "inclusive", "incluindo" e outros termos semelhantes serão interpretados como se estivessem acompanhados da frase "a título meramente exemplificativo" e "sem limitação";

c) sempre que exigido pelo contexto, as definições contidas neste TERMO serão aplicadas tanto no singular quanto no plural e o gênero masculino incluirá o feminino e vice-versa, sem alteração de significado;

d) referências a qualquer documento ou outros instrumentos incluem todas as suas alterações, substituições e consolidações e respectivas complementações, salvo se expressamente disposto de forma diferente neste TERMO;

3. DOS SERVIÇOS, CONTRATAÇÃO, PREÇO, PAGAMENTO E CANCELAMENTO

a) através de sua PLATAFORMA DIGITAL a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA colocará a disposição dos interessados cursos da modalidade EAD, descrevendo o nome do curso, seus módulos, conteúdo programático, valor e forma de pagamento.

b) ao realizar a escolha do curso que deseja realizar, o usuário declara que tomou conhecimento do conteúdo programático do curso, módulos, termos de uso e política de privacidade, período de disponibilidade, bem como que tem conhecimento do preço e de sua forma de pagamento.

c) O acesso aos cursos será liberado mediante confirmação de pagamento através do serviço de pagamento vinculados a nossa plataforma digital.

d) O serviço disponibilizado em nossa plataforma digital é oferecido para pessoas físicas maiores de 18 anos, ou menores com permissão dos pais ou responsáveis, e fornecido sem qualquer obrigação ou compromisso de desempenho.

e) A MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA não efetua devolução de pagamento após o USUÁRIO ter realizado o mesmo, exceto quando a oferta do produto adquirido seja cancelada pela MENTORAMA.

g) Em decorrência de questões operacionais a PLATAFORMA DIGITAL a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA está sujeita a eventuais problemas de interrupção, falha técnica, e/ou de indisponibilidade de funcionamento temporário. Quando for razoavelmente possível, a MENTORAMA advertirá previamente as interrupções do funcionamento do site e dos serviços aos seus USUÁRIOS.

h) A PLATAFORMA DIGITAL a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA se exime de qualquer responsabilidade pelos danos e prejuízos de toda natureza que possam decorrer da falta de disponibilidade ou de continuidade do funcionamento do site.

i) Do mesmo modo, a PLATAFORMA DIGITAL a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA não se responsabiliza por qualquer dano, prejuízo ou perda no equipamento do USUÁRIO causado por falhas no sistema, no servidor ou na conexão decorrentes de condutas de terceiros, inclusive por ações de softwares maliciosos como vírus por exemplo. Também não se responsabiliza, de modo algum, por danos ao equipamento ou conexão do USUÁRIO em decorrência do acesso, utilização ou navegação no site, bem como a transferência de dados, arquivos, imagens, textos, áudios ou vídeos contidos no mesmo.

j) Embora o Portal empregue seus melhores esforços na segurança de seus sistemas, considerando a vulnerabilidade dos sistemas informáticos, e o constante avanço da tecnologia de invasões, o Portal não se responsabiliza por atos de terceiros que logrem êxito em coletar ou utilizar, por quaisquer meios, dados cadastrais e informações disponibilizadas pelo usuário a PLATAFORMA DIGITAL a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA

4. DAS OBRIGAÇÕES DO USUÁRIO

As regras e normas de uso aqui contidas aplicam-se a todos os usuários do PLATAFORMA DIGITAL a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA. As disposições registradas nestes Termos de Uso são aderidas pelos respectivos usuários em sua forma e teor. Assim, ao fazer uso da PLATAFORMA DIGITAL a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA, o USUÁRIO concorda e declara estar ciente que:

a) deverá cumprir os termos e condições destes Termos de Uso e da Política de Privacidade;

b) realizar o pagamento do valor do curso;

c) a utilização da

PLATAFORMA DIGITAL a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA se dará conforme aqui permitido e unicamente para seu uso pessoal, não estando o USUÁRIO autorizado a revender ou cobrar de outros para uso ou acesso ao curso adquirido.

d) não deve reproduzir, duplicar, copiar, vender, revender ou explorar com quaisquer fins comerciais, qualquer porção do conteúdo da plataforma digital de cursos da MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA, uso do "site" ou o acesso ao "site" para o fim de vendas de bens ou serviços.

e) é VEDADO ao usuário tentar executar engenharia reversa, alterar ou modificar qualquer parte da plataforma. Se constatada a prática de tal fato pelo USUÁRIO responderá pelas perdas e danos eventualmente sofridos pela MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA bem como será comunicado tal prática a autoridade policial para adoção das medidas penais cabíveis.

f) O USUÁRIO assume desde já que se contrariar as normas de uso aqui detalhadas, poderá ter seu serviço suspenso, interrompido ou cancelado, bem como será responsável pelas eventuais consequências danosas que possam resultar da violação.

g) Reconhecendo o alcance mundial da Internet, o USUÁRIO concorda em cumprir qualquer legislação do local onde ele está situado, que disponha sobre a conduta de USUÁRIOS na rede, ou sobre conteúdos aceitáveis, bem como as leis vigentes na sede da empresa responsável pelo Portal, o Brasil.

h) Com a matrícula nos cursos oferecidos pela MENTORAMA, o USUÁRIO autoriza a utilização do material por ele produzido, tais como provas, trabalhos, atividades, entre outros, para a publicidade da MENTORAMA, que poderá ser veiculada em diversas mídias, sem que haja qualquer remuneração por tal utilização.

5. DA POLÍTICA DE CANCELAMENTO

O USUÁRIO poderá cancelar a contratação, sem nenhum custo, dentro do prazo de 7 (SETE) DIAS contados da data de liberação do acesso à plataforma, nos termos do artigo 49 do Código de Defesa do Consumidor (Lei nº 8.078/1990).

Após o transcurso do prazo de 7 (SETE) DIAS, será cobrada uma taxa de cancelamento, proporcional ao percentual do curso acessado pelo USUÁRIO, observando-se a taxa mínima de 20% (vinte por cento) do valor cobrado pelo curso. Portanto, exemplificativamente, caso o USUÁRIO tenha acessado 60% do curso, a taxa de cancelamento será equivalente a 60% do preço pago pelo curso.

A multa será calculada sobre o valor efetivamente contratado, isso é, já considerando eventuais descontos e condições especiais concedidas ao USUÁRIO.

Para todos os efeitos, a data do cancelamento do curso será a data em que o USUÁRIO comunicar a MENTORAMA sobre sua intenção, mediante envio de e-mail para o seguinte endereço: suporte@mentorama.com.br
.
O valor calculado a título de multa poderá ser retido no reembolso devido ao USUÁRIO, caso esta seja inferior ao valor pago pelo USUÁRIO. Por outro lado, caso o valor da multa seja superior ao valor pago pelo USUÁRIO, este deverá ressarcir a MENTORAMA.

6. ALTERAÇÕES DOS TERMOS E CONDIÇÕES

Quaisquer alterações que impactem especificamente em ônus financeiro ao USUÁRIO serão feitas mediante comunicação prévia ao mesmo através de seu e-mail de cadastro, que poderá manifestar a sua concordância ou não.

O USUÁRIO sempre deve ler estes TERMOS para ter conhecimento da versão mais atualizada. PLATAFORMA DIGITAL a MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA pode, a seu exclusivo critério, modificar ou revisar estes TERMOS e suas políticas a qualquer tempo, e o USUÁRIO concorda em cumprir tais modificações ou revisões.

7. SOBRE A LEI APLICÁVEL E JURISDIÇÃO

O presente Termo e Condições de Uso são regidos pela legislação da República Federativa do Brasil. Seu texto deverá ser interpretado no idioma português e os USUÁRIOS do Portal se submetem ao Foro Central da Comarca da cidade de São Paulo-SP.

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Você se tornará um analista de dados e será capaz de trabalhar com bibliotecas e bancos de dados, criar sistemas de recomendação e resolver problemas reais usando redes neurais. Além disso, irá construir um portfólio com o qual você encontrará um emprego em uma empresa de tecnologia.

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O curso não possui nenhum pré-requisito.

Ensinaremos a linguagem python desde o zero, bem como os conceitos teóricos.Ter conhecimentos de estatística, probabilidade e cálculo é bem útil, mas não é fundamental!

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Trailer do curso
Descubra as vantagens de aprender Ciência de Dados
Dados do Zero ao PRO
analista de dados

Analista de dados é um trabalho altamente procurado e bem pago

7.500,00
por mês
6.000,00
por mês
É o salário de um cientista de dados com três a cinco anos de experiência de acordo com o site glassdoor.com.
É o salário médio de um cientista de dados com menos de um ano de experiência de acordo com o site glassdoor.com.
Inscrever-se no curso ou obter uma consulta gratuita
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Para quem é o curso
Para iniciantes
Se você sonha com uma profissão de TI moderna e exigente, mas não sabe por onde começar, esta é sua chance de entrar no setor. Você adquirirá o conhecimento e as habilidades necessárias para trabalhar como cientista de dados do zero e será capaz encontrar um emprego enquanto ainda está treinando.
Para desenvolvedores
Você trabalha como programador, mas deseja se envolver ainda mais e crescer profissionalmente. O curso fornecerá uma boa base para a transição para ciência de dados e análise de Big data. Você sistematizará seu conhecimento de programação em Python, aprenderá a matemática e começará a pensar como um analista.
Analistas
Você já tem experiência em ciência de dados e quer se aprimorar naquilo que ama. No curso, você aprenderá como obter o máximo de grandes conjuntos de dados, testar hipóteses e fazer previsões rapidamente, sistematizar seus conhecimentos e ser capaz de se qualificar para uma promoção.

Sua experiência pós-curso

Python
Domine a linguagem mais popular para trabalhar com dados e consiga automaticamente trabalhar com grandes sequências.
Visualização
Aprenda a representar dados na forma de painéis e infográficos interativos para que todos possam entender.
Bibliotecas e bancos de dados
Você será capaz de trabalhar com as bibliotecas pandas e NumPy, bem como dominar os bancos de dados PostgreSQL, SQLite3 e MongoDB.
Modelos em produção
Aprenda a organizar e realizar testes A/B.
Redes neurais
Aprenda a treinar redes neurais usando frameworks e você poderá aumentar significativamente a velocidade de trabalho.
Sistemas de recomendação
Aprenda a criar um sistema de recomendação e crie o seu próprio.

Sua experiência pós-curso

Python
Domine a linguagem mais popular para trabalhar com dados e consiga automaticamente trabalhar com grandes sequências.
Visualização
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Bibliotecas e bancos de dados
Você será capaz de trabalhar com as bibliotecas pandas e NumPy, bem como dominar os bancos de dados PostgreSQL, SQLite3 e MongoDB.
Modelos em produção
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Redes neurais
Aprenda a treinar redes neurais usando frameworks e você poderá aumentar significativamente a velocidade de trabalho.
Sistemas de recomendação
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Mestre em Matemática Pura e coordenadora de Inteligência Artificial no PicPay. Com vasta experiência na área de ciência de dados, ela já vivenciou o dia a dia de um cientista em consultorias, empresas tradicionais e startups.
Mestre em Matemática Pura e praticante de ciência de dados desde 2016. Além de sua grande experiência como cientista, ele hoje atua como data science manager na Wildlife Studios.
Jéssika Ribeiro
Fabio de Sales Casula
Mentores
Curso cientista de dados
Dimas Soares Lima
Cientista de dados na globo.com, atuou no time de Growth Hacking do Globo Esporte e agora trabalha na plataforma de vídeos que atende todos os produtos de vídeos da Globo.
Catarina Zidde
Graduada cum laude pela Escola Nacional de Ciências Estatísticas e mestranda na Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), passou alguns anos na área de pesquisa acadêmica até migrar para o mercado de trabalho, atuando hoje na Globo como cientista de dados do G1.

Rubens Bolgheroni
Trabalha com dados em geral há mais de seis anos. Atuou nas mais diversas áreas, incluindo saúde, farmácia, entretenimento, área financeira e de meios de pagamentos.
Dados
Dados
Mentores
Cientista de dados PRO
Como acontecerá o treinamento
Fará sua tarefa
Eles corrigem suas tarefas
e dão recomendações sobre seu desenvolvimento
Defenderá seu projeto de tese
Envie seu próprio protótipo no final do curso
De qualquer dispositivo
e em qualquer horário
Trabalho prático próximo a um pedido real
Receberá comentários de tutores
Você assistirá a aulas online
Programação
Cientista de dados do zero
Módulo 1 - O mundo de dados
  • A era da informação
  • Introdução à ciência de dados
  • Introdução a Python
  • Instalação do ambiente
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – Preparação do ambiente de trabalho pessoal e criar um notebook com células markdown e código simples.
Módulo 2 - Fundamentos básicos de Python 1
  • Variáveis
  • Operadores
  • Estruturas básicas de dados
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – criação de diferentes tipos de variáveis, expressões, estruturas de dados e conversão entre tipos de dados.
Módulo 3 - Fundamentos básicos de Python 2
  • Estruturas de decisão e repetição
  • Métodos e funções
  • Módulos e pacotes
  • Introdução à orientação a objetos em Python
  • Tratamento de erros
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – construção de funções para verificação de números pares; implementação de módulo customizado baseado em uma função que gere números aleatórios empregando métodos de detecção de erros e exceções, por fim criação de classes e atributos.
Módulo 4 – Trabalhando com bancos de dados
  • Conexão com banco de dados: SQLite3 e MongoDB
  • Trabalho com banco de dados
  • Leitura e gravação de dados
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática –Quiz de fixação e atividade prática – criação de tabelas de dados com diferentes atributos e registros; e, query de pesquisa e operações nos bancos de dados.
Módulo 5 – Bibliotecas: NumPy e pandas
  • Overview sobre as bibliotecas
  • Trabalhando com NumPy
  • Trabalhando com pandas
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – Quiz de fixação e atividade prática – criação de dataframe com pandas, criação e manipulação de arrays, cálculo de média para variáveis do dataframe, usando função map, aplicação de filtros e criação de função para divisão dos dados.
Módulo 6 – Análise e visualização de dados
  • Estatística descritiva: teoria
  • Estatística descritiva: prática
  • Visualização de dados com Matplotlib
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – exploração da relação entre variáveis usando dois conjuntos de dados diferentes e implementação de gráficos.
Módulo 7 – Pré-processamento de dados
  • Preenchimento de dados faltantes
  • Normalização de dados
  • Detecção de outliers
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – aplicação das técnicas para pré-processamento dos dados, identificação de outliers, aplicação de one-hot-encoding e criação de função para processar o conjunto de dados.
Módulo 8 – Fundamentos de machine learning
  • O que é machine learning
  • Principais desafios ao se trabalhar com machine learning
  • Fundamentos básicos de machine learning
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – escolha da variável alvo, implementação de diferentes modelos para predizer os crimes que acontecem em uma determinada cidade considerando os conjuntos de treino, validação e teste, além do controle sobre o overfitting e underfitting.
Módulo 9 – Machine learning na prática
  • Trabalhando em um projeto de data science com machine learning de ponta a ponta
  • Fundamentos de modelos de regressão
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – extração de informações a partir da análise exploratória seguida do pré-processamento das variáveis, implementação de diferentes modelos de regressão utilizando a validação cruzada e o coeficiente de determinação (R2) como métrica, por fim, criação de gráficos para sumarizar os resultados obtidos.
Módulo 10 – Modelos de classificação
  • Principais classificadores
  • Métricas para classificação
  • Análise de resultados
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – construção de um algoritmo para predição de dígito par ou impar utilizando o conjunto de dados MNIST, diferentes métricas de performance, KNN, validação cruzada e curvas ROC.
Módulo 11 – Implementando modelos de machine learning do zero
  • Regressão linear
  • Regressão polinomial
  • Regularização
  • Regressão logísticа
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – separação do dataset, implementação de modelos de regressão linear e logística considerando a otimização de parâmetros, regularização e modelos polinomiais com scikit-learn.
Módulo 12 – Modelos de árvores e ensembles
  • Árvores de decisão
  • Random forest
  • Modelos de boosting
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – implementação de modelos para predizer o preço de imóveis utilizando o grid-search e diferentes modelos de árvores e ensembles.
Módulo 13 – Clusterização
  • Aprendizado não supervisionado
  • K-Means
  • Métricas para K-Means
  • DBSCAN
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – implementação de clusters RFM (recency, frequency e monetary) para analisar a segmentação de clientes da base de dados a fim de encontrar os clientes mais e menos valiosos.
Módulo 14 – Aplicações: detecção de anomalias
  • Fundamentação estatística para a aplicação
  • Modelos não supervisionados para a detecção de anomalias
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – construção e avaliação de classe para detecção de anomalias testando diferentes modelos (limiares) para melhor descrição dos dados e comparação com modelos de classificação binária para o mesmo tipo de problema.
Módulo 15 – Aplicações: sistemas de recomendação
  • Recomendações baseadas nos usuários
  • Recomendações baseadas nos produtos
  • Métricas de avaliação
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – implementação e avaliação de filtros colaborativos: fatoração matricial.
Módulo 16 – Gerenciamento de projetos de dados
  • O que é um projeto de ciência de dados
  • Ciclo de vida de um projeto de ciência de dados
  • Definição das fases de desenvolvimento e deploy de um modelo
  • Boas práticas: organização de arquivos, nomenclatura, documentação e versionamento
  • Monitoramento
Tarefa: Quiz de fixação.
Módulo 1 - O mundo de dados
  • A era da informação
  • Introdução à ciência de dados
  • Introdução a Python
  • Instalação do ambiente
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – Preparação do ambiente de trabalho pessoal e criar um notebook com células markdown e código simples.
Módulo 2 - Fundamentos básicos de Python 1
  • Variáveis
  • Operadores
  • Estruturas básicas de dados
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática –  criação de diferentes tipos de variáveis, expressões, estruturas de dados e conversão entre tipos de dados.
Módulo 3 -  Fundamentos básicos de Python 2
  • Estruturas de decisão e repetição
  • Métodos e funções
  • Módulos e pacotes
  • Introdução à orientação a objetos em Python
  • Tratamento de erros
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática –  construção de funções para verificação de números pares; implementação de módulo customizado baseado em uma função que gere números aleatórios empregando métodos de detecção de erros e exceções, por fim criação de classes e atributos.
Módulo 4 – Trabalhando com bancos de dados
  • Conexão com banco de dados: SQLite3 e MongoDB
  • Trabalho com banco de dados
  • Leitura e gravação de dados
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática –  Quiz de fixação e atividade prática – criação de tabelas de dados com diferentes atributos e registros; e, query de pesquisa e operações nos bancos de dados.
Módulo 5 – Bibliotecas: NumPy e pandas
  • Overview sobre as bibliotecas
  • Trabalhando com NumPy
  • Trabalhando com pandas
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática –  Quiz de fixação e atividade prática –  criação de dataframe com pandas, criação e manipulação de arrays, cálculo de média para variáveis do dataframe, usando função map, aplicação de filtros e criação de função para divisão dos dados.
Módulo 6 – Análise e visualização de dados
  • Estatística descritiva: teoria
  • Estatística descritiva: prática
  • Visualização de dados com Matplotlib
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática – exploração da relação entre variáveis usando dois conjuntos de dados diferentes e implementação de gráficos.
Módulo 7 – Pré-processamento de dados
  • Preenchimento de dados faltantes
  • Normalização de dados
  • Detecção de outliers
Tarefa Quiz de fixação e atividade prática –  aplicação das técnicas para pré-processamento dos dados, identificação de outliers, aplicação de one-hot-encoding e criação de função para processar o conjunto de dados.
Módulo 8 – Fundamentos de machine learning
  • O que é machine learning
  • Principais desafios ao se trabalhar com machine learning
  • Fundamentos básicos de machine learning
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática –  escolha da variável alvo, implementação de diferentes modelos para predizer os crimes que acontecem em uma determinada cidade considerando os conjuntos de treino, validação e teste, além do controle sobre o overfitting e underfitting.
Módulo 9 – Machine learning na prática
  • Trabalhando em um projeto de data science com machine learning de ponta a ponta
  • Fundamentos de modelos de regressão
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática –  extração de informações a partir da análise exploratória seguida do pré-processamento das variáveis, implementação de diferentes modelos de regressão utilizando a validação cruzada e o coeficiente de determinação (R2) como métrica, por fim, criação de gráficos para sumarizar os resultados obtidos.
Módulo 10 – Modelos de classificação
  • Principais classificadores
  • Métricas para classificação
  • Análise de resultados
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática –  construção de um algoritmo para predição de dígito par ou impar utilizando o conjunto de dados MNIST, diferentes métricas de performance, KNN, validação cruzada e curvas ROC.
Módulo 11 – Implementando modelos de machine learning do zero
  • Regressão linear
  • Regressão polinomial
  • Regularização
  • Regressão logísticа
TarefaQuiz de fixação e atividade prática –   separação do dataset, implementação de modelos de regressão linear e logística considerando a otimização de parâmetros, regularização e modelos polinomiais com scikit-learn.
Módulo 12 – Modelos de árvores e ensembles
  • Árvores de decisão
  • Random forest
  • Modelos de boosting
Tarefa:  Quiz de fixação e atividade prática –  implementação de modelos para predizer o preço de imóveis utilizando o grid-search e diferentes modelos de árvores e ensembles.
Módulo 13 – Clusterização
  • Aprendizado não supervisionado
  • K-Means
  • Métricas para K-Means
  • DBSCAN
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática –  implementação de clusters RFM (recency, frequency e monetary) para analisar a segmentação de clientes da base de dados a fim de encontrar os clientes mais e menos valiosos.
Módulo 14 – Aplicações: detecção de anomalias
  • Fundamentação estatística para a aplicação
  • Modelos não supervisionados para a detecção de anomalias
Tarefa:  Quiz de fixação e atividade prática –  construção e avaliação de classe para detecção de anomalias testando diferentes modelos (limiares) para melhor descrição dos dados e comparação com modelos de classificação binária para o mesmo tipo de problema.
Módulo 15 – Aplicações: sistemas de recomendação
  • Recomendações baseadas nos usuários
  • Recomendações baseadas nos produtos
  • Métricas de avaliação
Tarefa: Quiz de fixação e atividade prática –  implementação e avaliação de filtros colaborativos: fatoração matricial.
Módulo 16 – Gerenciamento de projetos de dados
  • O que é um projeto de ciência de dados
  • Ciclo de vida de um projeto de ciência de dados
  • Definição das fases de desenvolvimento e deploy de um modelo
  • Boas práticas: organização de arquivos, nomenclatura, documentação e versionamento
  • Monitoramento
TarefaQuiz de fixação.
Cientista de dados PRO
Módulo 1 – Importantes tópicos iniciais
  • Introdução a ciência de dados PRO
  • Revisão de tópicos importantes
  • Lidando com o negócio
  • Inteligência Artificial, ética e responsabilidade
  • Cientista e seu ambiente de trabalho
  • Preparando o ambiente para o curso
Tarefa: Leitura e interpretação do artigo “Data Science and the art of persuasion” para ilustrar o terceiro pilar para o cientista de dados: o negócio.
Módulo 2 – Introdução às redes neurais I
  • Introdução ao conceito
  • Estrutura de componentes das redes neurais
  • Treinamento de redes neurais
  • Instalação de TensorFlow 2
  • Redes neurais na prática
  • Usando o Tensorboard
Tarefa: identificação e avaliação da composição de uma rede neural aplicada a diferentes tipos de dados através do playground do tensorflow. Implementação de redes neurais com quantidades diferentes de camadas, funções de ativação e número de neurônios.
Módulo 3 – Introdução às redes neurais II
  • Voltando à estrutura das redes neurais
  • Tipos de redes
  • Tipos de inicialização e funções de ativação
  • Reutilizando camadas pré-treinadas
  • Aceleração e otimização de redes neurais
  • Tunando hiperparâmetros
  • Regularização
Tarefa: implementação de uma rede neural mais complexa utilizando todas as técnicas vistas durante o módulo.
Módulo 4 – Introdução à visão computacional
  • Redes neurais convolucionais para classificação de imagens: introdução às convoluções
  • Segmentação semântica: localização fraca e redes neurais totalmente convolucionais (FCN)
  • Segmentação semântica: arquiteturas avançadas da FCN para segmentação semântica
  • Detecção de objetos: classificação e localização
  • Detecção de objetos: análise e implementação da arquitetura R-CNN
  • Detecção de objetos: análise de arquiteturas populares (Fast/Faster R-CNN, YOLO, SSD)
Tarefa: implementação de uma rede neural usando o R-CNN para classificar todas as subimagens geradas pelo Selective Search.
Módulo 5 – Introdução ao aprendizado de representação e Redes Adversárias Generativas
  • Representação de dados
  • Autoencoders
  • Deep autoencoders
  • Autoencoders convolucionais
  • Autoencoders recorrentes
  • Autoencoders variacionais
  • De modelos discriminativos a generativos: transferência de estilo
  • Redes adversárias generativas
Tarefa: implementação dos autoencoders variacionais para base de dados de imagens mais avançada a fim de gerar novos dados para tal base.
Módulo 6 – Introdução a séries temporais
  • Conceitos fundamentais
  • Modelos clássicos
  • Prophet – framework do Facebook para forecasting
  • Escalando o Prophet para previsões de grande volume
  • RNN e deep RNNs
  • Lidando com o problema de memória curta com LSTM e GRUs
Tarefa: análise e exploração de dois modelos diferentes para modelar uma serie temporal e o melhor modelo será usado para validar os resultados.
Módulo 7 – Introdução ao Processamento de Linguagem Natural (NLP)
  • NLP – conceitos fundamentais
  • NLP e machine learning
  • NLP em redes neurais: redes neurais recorrentes, classificação de texto
  • NLP em redes neurais: modelos de linguagem, atenção, transformador
  • NLU e criação de agentes conversacionais
  • Gerando conteúdo através de NLG
Tarefa: treinar e analisar um modelo de predição de próxima palavra usando N conjuntos de texto diferentes bem como seu comportamento em bases de dados diferentes.
Módulo 8 – Introdução ao aprendizado por reforço
  • Conceitos fundamentais
  • Motivação e pesquisa na área
  • Aplicando através do OpenAI Gym
  • Q-Learning
  • Deep Q-Learning
  • Tópicos adicionais
Tarefa: treinar um modelo para que o agente seja capaz de sair do labirinto com o menor número de passos usando o algoritmo Q-Learning e também implemente uma função para retornar o caminho percorrido por ele.
Módulo 9 – Redes neurais aplicadas a sistemas de recomendação
  • Conceitos fundamentais
  • Abordagens modernas para a construção de sistemas de recomendação
  • Sistemas de recomendação com base de conhecimento
  • Evoluindo fatoração de matriz
Tarefa: implementação e analise de vetorização de texto para recomendação de conteúdo usando diferentes formas de redução de dimensão, diferentes métodos e fatores, além do cálculo da distância entre os clusteres gerados.
Módulo 10 – Modelos em produção
  • Implementação de modelos na produção
  • Documentação
  • Interpretabilidade do modelo
  • Testes A/B: tamanho de amostra e construção de intervalos de confiança
  • Testes A/B: hipóteses estatísticas e algoritmos para testá-las (Bootstrap e teste estatístico)
  • Métricas de desempenho
  • Comunicando o resultado
  • Servindo o modelo
  • Monitoramento, relatórios e dashboards
Tarefa: gerar uma estrutura de dados com dois modelos diferentes, seguido pela implementação de uma API local com rota para os dois modelos contendo toda documentação detalhada.
Módulo 11 – Bônus: introdução a big data com Databricks e PySpark
  • Principais conceitos de big data e Spark
  • Por que usar Spark no Databricks
  • Criando acesso ao Databricks CE
  • Utilizando as funções Databricks
  • Utilizando PySpark dentro do Databricks
  • Principais funções de PySpark
  • Usando joins no PySpark
Módulo 1 – Importantes tópicos iniciais
  • Introdução a ciência de dados PRO
  • Revisão de tópicos importantes
  • Lidando com o negócio
  • Inteligência Artificial, ética e responsabilidade
  • Cientista e seu ambiente de trabalho
  • Preparando o ambiente para o curso
Tarefa: Leitura e interpretação do artigo “Data Science and the art of persuasion” para ilustrar o terceiro pilar para o cientista de dados: o negócio.
Módulo 2 – Introdução às redes neurais I
  • Introdução ao conceito
  • Estrutura de componentes das redes neurais
  • Treinamento de redes neurais
  • Instalação de TensorFlow 2
  • Redes neurais na prática
  • Usando o Tensorboard
Tarefa: identificação e avaliação da composição de uma rede neural aplicada a diferentes tipos de dados através do playground do tensorflow. Implementação de redes neurais com quantidades diferentes de camadas, funções de ativação e número de neurônios.
Módulo 3 – Introdução às redes neurais II
  • Voltando à estrutura das redes neurais
  • Tipos de redes
  • Tipos de inicialização e funções de ativação
  • Reutilizando camadas pré-treinadas
  • Aceleração e otimização de redes neurais
  • Tunando hiperparâmetros
  • Regularização
Tarefa: implementação de uma rede neural mais complexa utilizando todas as técnicas vistas durante o módulo. 
Módulo 4 – Introdução à visão computacional
  • Redes neurais convolucionais para classificação de imagens: introdução às convoluções
  • Segmentação semântica: localização fraca e redes neurais totalmente convolucionais (FCN)
  • Segmentação semântica: arquiteturas avançadas da FCN para segmentação semântica
  • Detecção de objetos: classificação e localização
  • Detecção de objetos: análise e implementação da arquitetura R-CNN
  • Detecção de objetos: análise de arquiteturas populares (Fast/Faster R-CNN, YOLO, SSD)
Tarefa: implementação de uma rede neural usando o R-CNN para classificar todas as subimagens geradas pelo Selective Search.
Módulo 5 – Introdução ao aprendizado de representação e Redes Adversárias Generativas
  • Representação de dados
  • Autoencoders
  • Deep autoencoders
  • Autoencoders convolucionais
  • Autoencoders recorrentes
  • Autoencoders variacionais
  • De modelos discriminativos a generativos: transferência de estilo
  • Redes adversárias generativas
Tarefa: implementação dos autoencoders variacionais para base de dados de imagens mais avançada a fim de gerar novos dados para tal base.
Módulo 6 – Introdução a séries temporais
  • Conceitos fundamentais
  • Modelos clássicos
  • Prophet – framework do Facebook para forecasting
  • Escalando o Prophet para previsões de grande volume
  • RNN e deep RNNs
  • Lidando com o problema de memória curta com LSTM e GRUs
Tarefa: análise e exploração de dois modelos diferentes para modelar uma serie temporal e o melhor modelo será usado para validar os resultados.
Módulo 7 – Introdução ao Processamento de Linguagem Natural (NLP)
  • NLP – conceitos fundamentais
  • NLP e machine learning
  • NLP em redes neurais: redes neurais recorrentes, classificação de texto
  • NLP em redes neurais: modelos de linguagem, atenção, transformador
  • NLU e criação de agentes conversacionais
  • Gerando conteúdo através de NLG
Tarefa: treinar e analisar um modelo de predição de próxima palavra usando N conjuntos de texto diferentes bem como seu comportamento em bases de dados diferentes.
Módulo 8 – Introdução ao aprendizado por reforço
  • Conceitos fundamentais
  • Motivação e pesquisa na área
  • Aplicando através do OpenAI Gym
  • Q-Learning
  • Deep Q-Learning
  • Tópicos adicionais
Tarefa: treinar um modelo para que o agente seja capaz de sair do labirinto com o menor número de passos usando o algoritmo Q-Learning e também implemente uma função para retornar o caminho percorrido por ele.
Módulo 9 – Redes neurais aplicadas a sistemas de recomendação
  • Conceitos fundamentais
  • Abordagens modernas para a construção de sistemas de recomendação
  • Sistemas de recomendação com base de conhecimento
  • Evoluindo fatoração de matriz
Tarefa: implementação e analise de vetorização de texto para recomendação de conteúdo usando diferentes formas de redução de dimensão, diferentes métodos e fatores, além do cálculo da distância entre os clusteres gerados.
Módulo 10 – Modelos em produção
  • Implementação de modelos na produção
  • Documentação
  • Interpretabilidade do modelo
  • Testes A/B: tamanho de amostra e construção de intervalos de confiança
  • Testes A/B: hipóteses estatísticas e algoritmos para testá-las (Bootstrap e teste estatístico)
  • Métricas de desempenho
  • Comunicando o resultado
  • Servindo o modelo
  • Monitoramento, relatórios e dashboards
Tarefa: gerar uma estrutura de dados com dois modelos diferentes, seguido pela implementação de uma API local com rota para os dois modelos contendo toda documentação detalhada.
Módulo 11 – Bônus: introdução a big data com Databricks e PySpark
  • Principais conceitos de big data e Spark
  • Por que usar Spark no Databricks
  • Criando acesso ao Databricks CE
  • Utilizando as funções Databricks
  • Utilizando PySpark dentro do Databricks
  • Principais funções de PySpark
  • Usando joins no PySpark
Avaliações do curso Cientista de Dados do Zero ao PRO
Seu futuro currículo
Habilidades profissionais:
Cientista de dados especialista
Posição
Aplique os algoritmos de aprendizado sobre o sistema
Trabalhe com MongoDB, PostgreSQL, SQLite3 e SQL
R$ 8.436,00
Salário:
Trabalhe com várias fontes de dados: CSV, XML e XLS
Utilize Python para análise de dados e aprendizado sobre o sistema
Crie painéis
Organize e realize testes A/B
Escreva sistemas de recomendação
Trabalhe com redes neurais
Certificado Mentorama
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19 de setembro
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para os primeiros 20 alunos
Preço total sem desconto
R$ 5.900,00
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R$ 295,00
12x sem juros de
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Garantimos seu dinheiro de volta por até 7 dias
Perguntas e respostas
Quais são os requisitos técnicos necessários para fazer o curso?
Você vai precisar apenas de internet com boa conexão. As instruções de download e instalação para ambos estão incluídas no curso.
Como está organizado o ensino em grupos?
Todo o curso é conduzido de forma individual. Os professores corrigem as tarefas e dão dicas de como melhorar o trabalho. Você também pode fazer qualquer pergunta ao mentor no chat ou conversar com o seu grupo.
É possível pular os módulos?
No final de todo módulo, há uma tarefa prática. Ao resolvê-la, você liberará o próximo módulo. Essa metodologia garante que você tenha motivação para continuar a estudar e nós garantimos que você cumpra todas as tarefas necessárias.
Qual o cronograma de treinamento? É possível combinar com o trabalho?
Você pode trabalhar com os materiais do curso a qualquer momento, avançando no programa em seu próprio ritmo. Além disso, todas as aulas estarão disponíveis, desde o início de seus estudos, por dois anos. Assim, você poderá atualizar seu conhecimento sempre que precisar. Todo o formato do treinamento é pensado de maneira que você possa combiná-lo com trabalho, estudo e vida pessoal.
Eu vou poder me comunicar com os mentores?
Dentro do chat, você terá um tutor, e o mentor irá comentar os seus deveres de casa e dar dicas. Você terá a chance de aprender mais com a experiência dos nossos mentores – os líderes do mercado da sua área – e aproveitar seu conhecimento e seus lifehacks.
E se eu precisar de apenas uma parte do curso?
O curso é dividido em duas partes. Se você conferiu o programa e percebeu que precisa de uma delas, poderá pagar apenas por ela. Para isso, deixe seu pedido e diga ao gerente o seu desejo.
Quais são os requisitos técnicos necessários para fazer o curso?
Você vai precisar apenas de internet com boa conexão. As instruções de download e instalação para ambos estão incluídas no curso.
Como está organizado o ensino em grupos?
Todo o curso é conduzido de forma individual. Os professores corrigem as tarefas e dão dicas de como melhorar o trabalho. Você também pode fazer qualquer pergunta ao mentor no chat ou conversar com o seu grupo.
É possível pular os módulos?
No final de todo módulo, há uma tarefa prática. Ao resolvê-la, você liberará o próximo módulo. Essa metodologia garante que você tenha motivação para continuar a estudar e nós garantimos que você cumpra todas as tarefas necessárias.
Qual o cronograma de treinamento? É possível combinar com o trabalho?
Você pode trabalhar com os materiais do curso a qualquer momento, avançando no programa em seu próprio ritmo. Além disso, todas as aulas estarão disponíveis, desde o início de seus estudos, por dois anos. Assim, você poderá atualizar seu conhecimento sempre que precisar. Todo o formato do treinamento é pensado de maneira que você possa combiná-lo com trabalho, estudo e vida pessoal.
Eu vou poder me comunicar com os mentores?
Dentro do chat, você terá um tutor, e o mentor irá comentar os seus deveres de casa e dar dicas. Você terá a chance de aprender mais com a experiência dos nossos mentores – os líderes do mercado da sua área – e aproveitar seu conhecimento e seus lifehacks.
E se eu precisar de apenas uma parte do curso?
O curso é dividido em duas partes. Se você conferiu o programa e percebeu que precisa de uma delas, poderá pagar apenas por ela. Para isso, deixe seu pedido e diga ao gerente o seu desejo.
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Aprenda com os melhores profissionais do mercado, domine as habilidades aplicadas e aprimore-as em projetos reais. Assuma o controle do seu tempo, estudando quando for conveniente.
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