A Faculdade de 28 de Agosto, ligada ao Sindicato de São Paulo, abriu inscrições para o curso "Introdução a Análise de Dados com Python", com o objetivo de ajudar bancários e bancárias a desenvolverem-se na carreira.
As aulas serão totalmente online e ao vivo, às segundas e quartas-feiras, das 19h às 22h - começarão no dia 25 de novembro e serão encerradas no dia 11 de dezembro. 

O valor total do curso é R$ 500 reais, porém, bancárias e bancários de todo o país, filiados aos sindicatos da base da Contraf-CUT, têm desconto de 50% e pagam R$ 250.

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A secretária interina de Formação da Contraf-CUT, Magaly Fagundes, incentiva os colegas a se inscreverem. "O Python é uma linguagem de programação bastante popular no sistema financeiro porque é utilizada para análise de dados, inteligência artificial e aprendizado de máquinas, áreas fundamentais neste momento em que vivemos", explica a dirigente. "Então, é muito importante e necessário esse serviço que a Faculdade 28 de Agosto está oferecendo, lembrando que o curso é de introdução e não tem nenhum pré-requisito para participar", acrescenta.

Serviço

As aulas serão ao vivo e online, das 19h às 22h, às segundas e quartas-feiras: 25 e 27 de novembro e 2, 4, 9 e 11 de dezembro.
A plataforma será a Teams e não é preciso qualquer pré-requisito para realizar o curso. O professor responsável pelo curso é Marco Antônio Silva: doutorando na Universidade de Lisboa, doutor em Administração pela USP, mestre em Administração de Empresas pela FGV, especialista em Gestão Empresarial pela FGV e graduado em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Piauí.

Veja o conteúdo a seguir

1.Python para Ciência de Dados
-IDE para a prática de Python
-Variáveis
-Estruturas fundamentais
-Estruturas de dados iteráveis
-Procedimento e Funções
-Bibliotecas: Numpy, Pandas, Matplotlib e Sckitlearn

2.Interpretação, representação e visualização de dados
-Tipo de dados
-Importação de dados em CSV
-Importação de dados em Excel
-Importação de dados de texto
-Importação de dados financeiros
-Representação gráfica de dados

3. Limpeza, transformação e integração de dados
-Tratamento de dados ausentes
-Detecção de correção de outliers
-Dados duplicados
-Padronização e normalização de dados
-Discretização de dados
-Integração de dados

4.Análise exploratória de dados

-Análise univariada de dados
-Análise multivariada de dados numéricos
-Análise multivariada de dados categóricos
5.Estudos de caso – Análise de empresa e setores
-Startups
-Mercado Financeiro
-Bitcoins
-Análise do Setor de Energia
-Análise Socioeconômica

6.Fundamentos de Machine Learning e Inteligência Artificial

-Aprendizado supervisionado
-Aprendizado não supervisionado
-Aprendizagem por reforço
-Aprendizagem profunda (Deep Learning)
-Inteligência Artificial Generativa e Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs)