POLÍTICA DE PRIVACIDADE DA PLATAFORMA DIGITAL DE CURSOS DA MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE LTDA
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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.


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CONTRATO DE PRESTAÇÃO DE SERVIÇOS EDUCACIONAIS

MODALIDADE DE ENSINO A DISTÂNCIA – EAD

Atualizado em 01.10.2021 
Última versão de 12.01.2021

CURSO - NONONONONONONO
CONTRATANTE: FULANO DE TAL, brasileiro, estado civil, inscrito no CPF 000.000.000-00, portador do RG 0.000.000-0 SSPX , residente e domiciliado na Rua Nononononon, Bairo Tal, CEP 00.000-00, Celular (00) 00000-0000, e endereço eletrônico nononono@nono.com.br, doravante apenas (“Contratante”). 
CONTRATADA: MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE, pessoa jurídica de direito privado, inscrita no CNPJ/ME sob o nº 36.860.664/0001-78, com sede na Avenida Brigadeiro Faria Lima nº 2.369, Bairro Jardim Paulistano, São Paulo/SP, CEP 01.452-922 e endereço eletrônico oi@mentorama.com.br neste ato representada pelo seu administrador OLEG YURYEVICH FOMIN, doravante denominada (“Contratada”). 

1. DO ESCOPO DO CONTRATO 
1.1.       As partes acima qualificadas, na melhor forma de direito, firmam o presente CONTRATO DE PRESTAÇÃO DE SERVIÇOS EDUCACIONAIS NA MODALIDADE DE ENSINO A DISTÂNCIA - EAD, com fundamento nos na Lei nº. 9394/96Decreto nº 5.154/04 e a Deliberação CEE 14/97 (Indicação CEE 14/97), bem como nos decretos estaduais e municipais pertinentes e aplicáveis à espécie, concordam as partes em pactuar as cláusulas e condições abaixo descritas, obrigando-se mutuamente por seu fiel cumprimento. 

2. DO OBJETO DO CONTRATO
2.1.      Tem-se por objeto do presente contrato a prestação de serviços educacionais pela Contratada, (descrever o curso) sendo este ministrado na modalidade de ensino a distância (EAD), condicionada à sua comprovação de conclusão. 
2.2.     Entende-se como serviços educacionais, o conjunto de atividades pedagógicas obrigatórias e indispensáveis à integralização dos módulos do curso ofertado e aqui contratado. 
2.3.     O curso contratado será ministrado integralmente na modalidade de ensino a distância (EAD), utilizando a Plataforma Digital de Cursos da Mentorama Treinamentos disponibilizada pela Contratada, sendo as aulas ministradas e assistidas remotamente pela internet por meio de uma plataforma LMS - Learning Management System. (nome – podendo ser substituída)

2.4.     O curso ofertado será ministrado pela utilização dos meios tecnológicos de informação e comunicação utilizando-se a internet, em ambiente totalmente virtual. 
2.5.     O curso será prestado em regime modular, totalizando (00) módulos, tendo como duração aproximada 00 (nono) meses, de acordo com o calendário acadêmico vigente, cujo planejamento e replanejamento são de responsabilidade exclusiva da Contratada, no exercício de sua livre faculdade. 
2.6.     Ao firmar o presente instrumento, o Contratante submete-se, irrestritamente, aos Termos de Uso da Contratada, as normas administrativas gerais, além das demais obrigações constantes na legislação aplicável à área de ensino a distância, devendo ainda, ser observado os princípios de conduta éticos, morais e disciplinares, assumindo inteira responsabilidade por qualquer fato ou problema advindo da não observância destes regramentos. 

3. DOS VALORES DOS SERVIÇOS CONTRATADOS E DO SEU INADIMPLEMENTO
3.1.      Em contraprestação aos serviços ofertados objeto deste contrato, o Contratante concorda em pagar o valor de R$ 0.000,00 (nononono reais), observadas campanhas promocionais pontuais, eventuais descontos, planos de pagamento e, outras opções pontuais ofertadas por livre faculdade da Contratada.
3.2.     Na hipótese de o Contratante ter optado pela forma de pagamento por cartão de crédito de terceiros (pais, filhos, parentes, amigos), assume assim plena responsabilidade civil e criminalmente por sua respectiva autorização, existência de saldo, exigibilidade de reembolso, ou ainda repetição de indébito, sob pena de resolução do presente contrato.
3.3.     O Contratante assume o compromisso de pagar as devidas parcelas contratadas mediante esse contrato por meio de cartão de crédito, ou pelos meios disponibilizados pela Contratada, gestora administrava do presente curso.
3.4.     No caso do pagamento mediante cartão de crédito, este somente será processada de acordo com a bandeira utilizada pela Contratada.
3.5.     Na hipótese de a Contratada autorizar a emissão de boletos, para fins de pagamento, será cobrada taxa bancária para este fim, a qual será devidamente destacada no documento.
3.6.     Em caso de impontualidade no pagamento das obrigações assumidas, o Contratante ficará constituído em mora, nos termos do art. 397 do Código Civil Brasileiro, independentemente de interpelação ou notificação judicial ou extrajudicial, passando o valor não pago a constituir dívida líquida, certa e exigível, podendo tais providências serem tomadas isolada, gradativa ou cumulativamente.
3.7.     O valor devido será atualizado monetariamente com base no INPC/IBGE ou outro índice que venha a substituí-lo em caso de sua extinção, acrescido ainda de multa moratória de 2% (dois por cento) sobre o valor corrigido, além de juros de 1% (um por cento) ao mês, calculados pro rata die
3.8.     Após 30 (trinta) dias do vencimento da parcela ou título, não havendo o pagamento e objetivando uma composição amigável, a Contratada adotará procedimentos de cobrança extrajudiciais, valendo-se de serviços especializados de cobrança por escritórios de advocacia, ocasião que, sobre o débito apurado na forma acima, incidirão encargos de 10% (dez por cento) a título de honorários advocatícios. 
3.9.     Inadimplência superior a 30 (trinta) dias poderá acarretar, inclusão do nome do Contratante nos cadastros de proteção ao crédito, bem como a lavratura de protesto junto ao competente cartório de títulos. 
3.10.    A renegociação dos valores inadimplidos ocorrerá por meio da formalização de instrumento particular de confissão de dívida, perfazendo desde já pleno título executivo extrajudicial, nos termos do art. 585, II, do CPC.
3.11.     Resta claro para o Contratante que o valor pago em contraprestação aos serviços contratados independe de sua respectiva utilização, de modo que sua obrigação de pagar mantém-se válida e eficaz, independentemente de o Contratante ter optado por não fazer os módulos ou tenha sido impossibilitado de assistir às aulas do curso, por razões que não sejam imputadas a contratada.

4. DAS OBRIGAÇÕES E RESPONSABILIDADES DA CONTRATADA 
4.1.      São obrigações da Contratada, sem prejuízo de outras inerentes aos serviços contratados: 
4.1.1     Executar e cumprir o planejamento e o projeto pedagógico do curso ofertado, especialmente em relação à disponibilização dos módulos de ensinos em todos os aspectos que o compõe; 
4.1.2. Cumprir com as normas emanadas do poder público relativas à regulação do ensino e ao direito do consumidor; 
4.1.3. Disponibilizar de forma adequada os módulos da grade curricular, conforme programação a ser informada para o Contratante; 
4.1.4. Disponibilizar acesso ao ambiente virtual da plataforma digital os conteúdos pedagógicos e as atividades educacionais referentes ao curso contratado; 
4.1.5.   Emitir certificado de conclusão de curso em favor do Contratante, quando do cumprimento e aprovação deste em todas as atividades educacionais previstas no projeto pedagógico do curso.

5. DAS OBRIGAÇÕES E RESPONSABILIDADES DO CONTRATANTE 
5.1.      São obrigações do Contratante, sem prejuízo de outras inerentes aos serviços contratados: 
5.1.1.    Dispor, para realização do curso, de equipamentos de informática com acesso à internet banda larga, assim como dos softwares correspondentes, de acordo com os requisitos mínimos exigidos e indicados no site da Contratada; 
5.1.2. Cumprir fielmente o cronograma de atividades programadas de cada módulo do curso, conforme estabelecido pela Contratada, ficando ciente que a Contratada fica desobrigada de reabrir módulos e/ou atividades já encerradas; 
5.1.3. Manter atualizado junto aos cadastros da Contratada, suas informações pessoais, assim como endereço, endereço eletrônico e telefones para contato; 
5.1.4. Zelar pela confidencialidade do login e senha de acesso a plataforma digital Mentorama de estudos, de modo a impedir seu compartilhamento indevido e o acesso por pessoa estranha ao presente contrato; 
5.1.5. Não reproduzir, sob qualquer forma ou meio, qualquer material referente ao curso contratado, respondendo, por dolo ou culpa, civil e criminalmente, em caso de violação da propriedade intelectual, nos termos da Lei n° 9.609/1998.

6. DA VIGÊNCIA DO CONTRATO, DISPONIBILIZAÇÃO DOS MÓDULOS, SUSPENSÃO, ABANDONO E RESCISÃO 
6.1.      A vigência do presente contrato se iniciará na data de sua assinatura, até a finalização dos módulos de ensino disponibilizados, conforme previsto no cronograma curricular do curso contratado. 
6.2.     Não será permitida o acesso ao modulo subsequente em caso de inadimplemento financeiro, seja total ou parcial.
6.3.     O vínculo contratual entre as partes poderá ser interrompido mediante suspensão por até 24 (vinte e quatro meses), por meio de comunicado formal realizado pelo Contratante, sendo que a possibilidade desta suspensão somente poderá ser requisitada mediante aferição do estado de adimplemento do contrato. 
6.4.     O Contratante fica desde logo ciente que não possui direito adquirido à matriz curricular do curso contratado, ou seja, cabe exclusivamente a Contratada realizar as alterações que entender serem necessárias ao bom andamento do curso, sendo esta decisão sua prerrogativa exclusiva. 
6.5.     Desta feita fica plenamente ciente o Contratante, que na hipótese de pedido de suspensão, cancelamento ou abandono de curso, em eventual novo ingresso, deverá submeter-se a matriz curricular vigente no momento de sua volta.  
6.6.     Abandono ou pedido de cancelamento do curso não dá direito ao aproveitamento de módulos já realizados, devendo o Contratante iniciar novamente os módulos da grade curricular do curso contratado. 
6.8.     O presente contrato poderá ser rescindido nas seguintes hipóteses: 
(i) cancelamento de matrícula, respeitando os termos e regramentos para tanto; 
(ii)  abandono do curso, decorrente do não acesso a plataforma digital por um período de 24 (vinte e quatro meses); 
(iii) Não retomada em até 30 (trintas) dias das atividades curriculares do curso após o prazo de suspensão de 24 (vinte e quatro) meses;
(iv) vencimento antecipado do contrato, decorrente do seu inadimplemento;
(v) pelo falecimento do Contratante;
(vi) constatação, a qualquer tempo, de apresentação de documento falso ou irregular;
(vii) por decisão judicial;
(viii) por fatos alheios ao arbítrio de vontade das partes.

7. DO CANCELAMENTO DO CURSO E POLÍTICAS DE DEVOLUÇÃO DE VALORES
7.1.       O Contratante poderá cancelar a contratação, sem nenhum custo, dentro do prazo de 14 (quatorze) 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).
7.2.      No caso de ultrapassado os 14 (quatorze) dias iniciais, e já se tendo iniciado o conteúdo, não haverá reembolso.  
7.3.     Para todos os efeitos, a data do cancelamento do curso será a data em que o Contratante comunicar a Contratada formalmente sobre sua intenção, mediante envio de e-mail para o seguinte endereço: suporte@mentorama.com.br, momento em que também deverá indicar os dados bancários (banco, agência, conta, CPF) para receber o reembolso, caso faça jus a este benefício.
7.4.     A falta de frequência ao curso, por não acesso ao sistema da plataforma digital, a não formalização da suspenção, ou a sua desistência sem o atendimento da comunicação prévia acima disposta, não implica em abono da obrigação de pagamento integral das parcelas vincendas referente ao mês da desistência e até dos meses subsequentes, independentemente da fração de dias na qual este fato tenha ocorrido.
7.5.     O reembolso ocorrerá em até 20 (vinte) dias úteis após a indicação da conta bancária pelo Contratante, sendo que o cancelamento do curso não poderá ser requisitado caso o Contratante esteja inadimplente com a Contratada.
7.6.     A Contratada disponibiliza ao Contratante a possibilidade de migração para outros cursos ofertados, devendo o Contratante expressar sua vontade de modo formal mediante comunicado por e-mail junto ao endereço eletrônico suporte@mentorama.com.br. Todas as comunicações entre as partes, seja sobre este assunto, ou qualquer outro, se dará por meio de troca de mensagens via e-mail.
7.7.      Não haverá restituição de valores pagos na hipótese de rescisão contratual em razão de apresentação de documentação falsa/irregular, por decisão judicial ou por ato da administração pública. 

8. DAS DISPOSIÇÕES FINAIS 
8.1.      O Contratante, durante toda a contratualidade, é integralmente responsável pela veracidade e exatidão das informações prestadas por ocasião da matrícula, bem como pela veracidade e fidelidade dos documentos apresentados, tudo sob as penas da lei. 
8.2.     Na hipótese de eventual irregularidade de informação ou documentação, apurada no decorrer do curso, a Contratada reserva-se no direito de cancelar a matrícula ou não renová-la e, se a irregularidade for constatada somente após a conclusão do curso, a Contratada fará a retenção do certificado de conclusão do curso. 
8.3.     Será de inteira responsabilidade do Contratante a obrigação de manter atualizados os seus dados cadastrais junto à secretaria/administração da Contratada, bem como de seu representante legal e devedor solidário, caso exista. 
8.4.     A Contratada não se responsabiliza por qualquer tipo de dano ou prejuízo seja de qualquer natureza, decorrentes do uso inadequado ou defeitos nos programas de computador ou sistemas de tecnologia utilizados pelo Contratante.
8.5.     A Contratada também não garante, sob nenhuma circunstância a qualidade do sistema de conexão de internet - seja por qual modalidade for - utilizado pelo Contratante. Também não se responsabiliza por possíveis falhas ou interrupções, ou pela qualidade da rede utilizada para acesso ao conteúdo do curso, posto que esta rede é mantida por empresas privadas autônomas, não possuindo a Contratada qualquer ligação ou ingerência com os serviços por elas prestados.
8.6.     O Contratante declara que está ciente que pequenas falhas de sistema podem ocorrer sem que isso possa vir a responsabilizar a Contratada por qualquer prejuízo supostamente causado. Sua responsabilidade fica limitada estritamente a exercer à correção das intercorrências eventualmente encontradas durante o cumprimento deste Contrato.
8.7.     Quaisquer alterações que impactem especificamente em ônus financeiro ao Contratante serão feitas mediante comunicação prévia ao mesmo através de seu e-mail de cadastro, que poderá manifestar a sua concordância ou não.
8.8.     O Contratante autoriza a Contratada, livre de quaisquer ônus ou custo, sem nenhum vínculo comercial, a utilizar-se de sua imagem, para fins exclusivos de divulgação de suas atividades acadêmicas e institucionais, podendo reproduzi-la, divulgá-la e/ou exibi-la, em qualquer tempo, junto aos meios de comunicação, público ou privado, desde que o material elaborado tenha conteúdo lícito, podendo o Contratante se opor a tanto, a qualquer tempo, mediante manifestação formal. 
8.9.     A expedição de documentos, assim como as respostas a requerimentos diversos, se dará dentro do prazo previsto em regulamentos internos. 
8.10.    Qualquer tolerância das partes quanto ao descumprimento das cláusulas do presente contrato constituirá mera liberalidade, não configurando renúncia ou novação do contrato ou de suas cláusulas que poderão ser exigidos a qualquer tempo. 
8.11.     Se qualquer disposição deste Contrato for considerada nula, anulável, inválida ou ineficaz, as demais permanecerão em pleno vigor, válidas e exequíveis, como se a disposição nula, anulável, inválida ou ineficaz não estivesse contida neste Instrumento. 
8.12.    O Contratante menor de 18 (dezoito) anos e maior de 16(dezesseis) anos, firma o presente contrato devidamente assistido por seu representante legal, que ao final subscreve. 

9. SOBRE A LEI APLICÁVEL E JURISDIÇÃO
9.1.      O presente Contrato será regido pela legislação da República Federativa do Brasil, sendo que seu texto deverá ser interpretado no idioma português, submetendo-se as partes ao Foro Central da Comarca da cidade de São Paulo/SP para dirimirem quaisquer questões referentes a este instrumento.
9.2.     Ao firmar o presente contrato, assim como ao declarar seu aceite de maneira eletrônica, o Contratante declara ter tomado conhecimento de suas cláusulas e condições, assim como das demais normas atinentes ao objeto contratado, tendo, portanto, total conhecimento das relações ora ajustadas, as quais se obriga a cumpri-las integralmente e as quais não poderá alegar desconhecimento. 
9.3.     O Contratante por fim declara ter pleno conhecimento dos termos e condições do presente Contrato de Prestação de Serviços Educacionais na Modalidade de Ensino a Distância, responsabilizando-se ao fiel cumprimento do que aqui é pactuado, renovando a aplicação da integralidade de seus termos até que cesse seus vínculos com a Contratada.  
Estando justas e contratadas, o Contratante DECLARA ter lido o presente Contrato e concordado previamente com suas cláusulas e condições, bem como declara ter recebido via deste por ocasião da matrícula e assim sendo, firmam-no juntamente com 02(duas) testemunhas juridicamente capazes, para que se produzam todos os efeitos legais. 

São Paulo, XX de nononononono de 2021.

FULANO DE TAL

CPF 000.000.000-00

Contratante


MENTORAMA TREINAMENTOS E CONSULTORIA ONLINE

CNPJ 36.860.664/0001-78

Contratada


Testemunhas

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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
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
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Sistemas de recomendação
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Mentores
Cientista de Dados
Atualmente
Ja trabalhou
Cientista de Dados
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.
Fabio de Sales Casula
Atualmente
Ja trabalhou
Gerente de Ciencia de Dados
Mestre em Matemática Pura сom vasta experiência na área de ciência de dados, ela já vivenciou o dia a dia de um cientista em consultorias, empresas tradicionais e startups.
Jéssika Ribeiro
Cientista de Dados
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.
Catarina Zidde
Cientista de Dados
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.
Dimas Soares Lima
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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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Início
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Preço total sem desconto
R$ 5.900,00
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12x sem juros de
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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 instrutor, e o instrutor 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?
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Eu vou poder me comunicar com os mentores?
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