Apresentação
Os dados impulsionam decisões, inovação e vantagem competitiva. Esta Carreira Profissional em Data Science foi estruturada como um percurso progressivo que evolui da base técnica em programação até às áreas mais avançadas da Inteligência Artificial e Big Data.
Percurso Formativo
Python
Base essencial em programação para análise de dados e automação.
Preparação para Python Essentials (Cisco Networking Academy) e certificações PCEP e PCAP (Python Institute).
Preparação para Microsoft Azure DP-900 (Data Fundamentals) e AI-900 (AI Fundamentals).
Análise de Dados Avançada
Exploração, tratamento e interpretação de dados reais.
Conteúdos alinhados com IBM Data Fundamentals e IBM Digital Mindset.
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Inteligência Artificial e Machine Learning
Construção de modelos preditivos e aplicação de algoritmos supervisionados e não supervisionados.
Conteúdos alinhados com IBM Artificial Intelligence Fundamentals e IBM Development with AI and Web Services.
Deep Learning
Redes neuronais e modelos avançados aplicados a visão computacional e processamento de linguagem natural.
Conteúdos alinhados com IBM AI Foundations e IBM Development for Cognitive Robots
Big Data e Cloud
Gestão de grandes volumes de dados e fundamentos de cloud computing.
Inclui preparação para certificação Data Science da IBM.
Ao longo do percurso, obténs badges digitais que comprovam as competências adquiridas e reforçam o teu perfil profissional.
Prepara-te para funções como Data Analyst, Data Scientist ou Machine Learning Engineer e posiciona-te numa das áreas com maior crescimento no universo tecnológico.
Objetivos
Programar em Python para resolver problemas de análise de dados e Data Science.
Recolher dados a partir de ficheiros, bases de dados, APIs e outras fontes.
Limpar, transformar e preparar dados para análise e modelação.
Analisar dados e extrair informação relevante para apoio à decisão.
Construir e treinar modelos de Machine Learning supervisionados e não supervisionados.
Avaliar o desempenho de modelos utilizando métricas adequadas.
Aplicar técnicas de Deep Learning em problemas como classificação, previsão e deteção de padrões.
Trabalhar com grandes volumes de dados (Big Data) e ambientes distribuídos.
Utilizar ferramentas e plataformas de dados e Inteligência Artificial usadas pelo mercado.
Comunicar resultados e conclusões de forma clara, com base em dados.
Saídas profissionais
Metodologia
Método à medida
Senseis
Tutorias personalizadas
Formação prática
Aulas telepresenciais
Método à medida
Os nossos cursos não têm uma data de início e de fim. Com o programa formativo 100% online da Tokio, tu decides o teu ritmo e nós acompanhamos-te. Com a Tokio a aprendizagem é “feita à medida”.
Senseis
Os teus professores são especialistas com conhecimentos reais do mercado de trabalho, que te ajudam a subir de nível nesta profissão.
Tutorias personalizadas
Os nossos assessores pedagógicos acompanham-te ao longo de toda a formação. Ajudam-te a que consigas atingir os teus objetivos através de metas realistas. Organização e motivação para tokiers!
Formação prática
Questionários de autoavaliação, exames finais, exercícios, casos práticos… Learn by doing! Vais aprender fazendo. Além disso, dispões de até 300 horas de estágio profissional, em empresas de qualidade do setor.
Aulas telepresenciais
Todos os nossos docentes transmitem as suas aulas em direto, mas se não puderes assistir a alguma, não há problema! As aulas ficarão gravadas e disponíveis na plataforma virtual.
Projeto final
Línguas
Orientação profissional
Alertas de emprego
Projeto final
Aproxima-se o final! Para concluíres a tua formação tens de demonstrar tudo o que aprendeste através de um projeto.
Línguas
Sabemos que o nível de inglês pode ser um requisito chave na hora de conseguires uma boa oportunidade de trabalho. Por isso, ajudamos-te a preparar-te para as certificações oficiais de Oxford e Cambridge. Este é um componente extra em todas as nossas formações, escolhas a que escolheres.
Orientação profissional
Damos-te todas as ferramentas para que tenhas sucesso em qualquer processo de seleção.
Alertas de emprego
Através deste serviço, recebes no teu email, ofertas de emprego relacionadas exclusivamente com a tua formação.
As tuas aulas
Vais poder entrar em direto nas aulas com o teu professor especialista. Nas aulas telepresenciais o professor segue o programa, coloca novas questões e adiciona informação que vai além do conteúdo teórico dos livros. No final de cada aula, podes expor as tuas dúvidas para que o professor as tire em direto.
Não podes assistir a alguma aula em direto? Não te preocupes! Voltaremos a retransmitir a aula, em streaming, noutro dia da semana. Além de, a disponibilizarmos na nossa plataforma virtual.
Os mestres digitais dedicam estas aulas a solucionar as tuas dúvidas e a resolver exercícios ou casos práticos. É uma excelente oportunidade para interagir com o professor, colocar questões e aprender com as dúvidas dos restantes colegas.
Além das aulas relacionadas diretamente com a tua formação, tens aulas complementares que podes assistir em direto ou em diferido: inglês, orientação profissional, técnicas de estudo, e muito mais!
Podes assistir a masterclasses online de profissionais reconhecidos no setor em que colaboram com a Tokio School partilhando a sua experiência. Estas sessões são também participativas e nelas podes colocar todas as tuas questões.
A nossa metodologia está pensada para que tu te tornes
no protagonista do processo de aprendizagem.
no protagonista do processo de aprendizagem.
Programa
Programação Python
- Introdução ao Python
- Ambientes de desenvolvimento
- Tipos de dados e estruturas básicas
- Operadores e controlo de fluxo
- Funções e boas práticas
- POO em Python
- Recursos avançados de Orientação a Objetos
- Entrada e saída de dados
- Tratamento de erros e exceções
- Manipulação de ficheiros
- Bases de dados
- Módulos e pacotes
- Bibliotecas externas
- Bibliotecas para manipulação de dados
- Trabalhar com datas e horas
- Introdução aos Frameworks
- Frameworks Web
- Frameworks para interfaces gráficas (GUI)
- Frameworks para scraping e automação
- Frameworks para testes e qualidade de software
- Mini-Projetos Guiados
- Do Protótipo ao “Mundo Real”: Packaging, CLI, Configuração e Deploy Leve
- Introdução à Cloud Computing e à Microsoft Azure
- Fundamentos de Dados na Azure (DP-900)
- Fundamentos de IA na Azure (AI-900)
- Preparação para os Exames
Análise de Dados Avançada
- Introdução ao mundo dos negócios e dos dados
- Explicação de termos relevantes
- Comparação entre o Data Analyst e outros cargos no
mundo dos dados - Descrição do cargo de ‘Data Analyst’
- Porquê o Python?
- O ciclo de vida dos dados nas organizações
- Introdução
- Preparação do ambiente
- Conceitos Básicos de Python
- Fundamentos para Programar em Python
- Bases Matemáticas em Python
- Bases de NumPy
- Bases de Pandas
- Trabalhar com dados
- Trabalhar com dados de Texto
- Recolha de Dados
- Limpeza e Pré-processamento de Dados
Especialização em Inteligência Artificial
Introdução à IA
IA, as pesquisas e os jogos
- Ciência e extração de dados
Fundamentos da Inteligência Artificial Responsável
Regulamentações e Políticas para a IA
Impactos Sociais e Ambientais da Inteligência Artificial
Ferramentas para a IA Responsável
A aprendizagem e as suas bibliotecas
Bibliotecas de análise de dados e machine learning
Bibliotecas avançadas de inteligência artificial
- IA Generativa
- Grandes Modelos de Linguagem e Modelos Multimodais
- Engenharia de IA Generativa e Gestão de Operações (LLMOps)
- Engenharia de Prompts: Princípios, Padrões Básicos e Avançados
Especialização em Machine Learning
- Introdução a Big Data e Machine Learning
- Ambiente de trabalho: VM
- Jupyter
- Bibliotecas numéricas de Python
- Introdução a Scikit-learn
- Otimização por gradiente descendente
- Normalização
- Regularização
- Validação cruzada
- Teorema de Bayes
Classificação por árvores de decisão
- Regressão logística / classificação
Classificação por SVM (Support Vector Machines)
- Introdução às redes neuronais
- Otimização por aleatoriedade
- Agrupamento
- Análise de Componentes Principais (“PCA”)
- Deteção de anomalias
- Sistemas de recomendação
Algoritmos genéticos
- Engenharia de características
- Montagens
- Planeamento de sistemas de Machine Learning
- Avaliação e melhoria de modelos
- Operações em Machine Learning
Especialização em Deep Learning
- Fundamentos básicos
- Preparação de dados e ferramentas
- Redes neuronais
- Classificação
Redes convolucionais
- Redes residuais
- Deteção de anomalias
Sistemas de recomendação
- Algoritmos genéticos
Aprendizagem por reforço
- Engenharia de Prompts, RAGs, Treino Inicial e Ajude Fino de Modelos
- Aprendizagem por Transferência
- Treino Inicial de Modelos
- Métodos de Ajuste Fino
Big Data
- Ecossistema Big Data
- Estratégias baseadas em dados
- Ambientes de processamento
- Casos de utilização de Big data: Apresentação de exemplo na Indústria
- Dados
- Ciclo de vida dos dados
- Bases de dados distribuídas
- NoSQL
- NoSQL – Chave valor
- NoSQL – Colunas
- NoSQL – Orientada para documentos
- NoSQL – Orientada a grafos
- O ecossistema Hadoop
- Cluster e sistemas distribuídos
- Análise de dados com Hive e Pig
- Apache Spark
- Introdução à cloud
- Tipos de Clouds
Serviços em cloud
- Centros de dados (Datacenter)
- Introdução à AWS
- Serviços principais da AWS
- Perfil de dados
- Análise exploratória de dados
- Técnicas de amostragem de dados
- Contraste de hipóteses
- Regressão e Predição
- Aprendizagem supervisionada
- Aprendizagem não supervisionada
- Introdução ao Deep Learning
- Apresentação de um projeto Big Data
- Visualização e storytelling
#alwaysforward
Professores Digitais
Mestre em Engenharia Informática e Tecnologia Web, Pós-graduado em Engenharia de Software e Gestão de Projetos. Foi desenvolvedor, arquiteto de soluções, gerente de projetos, gerente de desenvolvimento, consultor de segurança, agile coach e formador em diversas entidades públicas e privadas no Brasil e em Portugal. Hoje é Agilista na Caixa Geral de Depósitos.
Thiago DiebSensei 
Analista, Cientista de Dados, Empreendedor e Formador. Mestre em Data Science e Análises Avançadas pela Universidade NOVA de Lisboa. Possui experiência profissional em diferentes indústrias e países, um entusiasta da Inteligência Artificial.
Thiago TuriniSensei 
Luís Fernandes é Data Scientist na Marinha Portuguesa, especializado em Python, Machine Learning, Análise e Visualização de Dados, Inteligência Artificial e Deteção de Anomalias. É Mestre em Data Science and Advanced Analytics pela NOVA IMS, com formação adicional em Engenharia Mecânica (Escola Naval) e Gestão de Projetos (University of Portsmouth, UK). Após iniciar a carreira na engenharia e gestão de projetos, Luís fez a transição para a ciência de dados, onde aplica uma abordagem multidisciplinar para resolver desafios complexos.
Luís FernandesSensei 
Possui um bacharelado e mestrado em Computer Science. Tem experiência trabalhando com Data Scientist e Software & Web Developer e atualmente trabalha para a Microsoft na área de Big Data.
Daniel MagalhãesSensei 
É hora de subires ao tatami
Queres demonstrar tudo o que vales? Na Tokio School temos parcerias com mais de 3.000 empresas do setor tecnológico e digital. Podes realizar até 300 horas de estágio ao mesmo tempo que amplias a tua rede e o teu CV. Estas são algumas das empresas com que trabalhamos:
Certificações e Badges Digitais
Valorizamos cada passo do teu percurso de aprendizagem e acreditamos no reconhecimento das tuas conquistas. Por isso, ao concluíres o curso de Automação em Cloud – AWS, irás receber badges digitais emitidos pela plataforma Credly, que destacam as competências que adquiriste e os resultados que alcançaste.
Diploma digital da Carreira de Data Science
Badge Digital da Carreira de Data Science
Certificado de formação, emitido a partir da Plataforma SIGO
Diploma digital do idioma escolhido.
Badge Digital do curso complementar de Empreendedorismo
Badge Digital do curso de Inglês
O que são Badges Digitais?
Os badges digitais são representações visuais das tuas competências e conquistas. Funcionam como certificados digitais que podes partilhar facilmente online, mostrando de forma clara e verificável as skills que desenvolveste. Além disso, se estiveres a pensar em ter uma carreira internacional, é importante destacar que os badges são reconhecidos no mercado internacional.
Vantagens dos Badges Digitais:
– Partilha Fácil: Podes exibir os teus Badges Digitais nas redes sociais como LinkedIn, Facebook, entre outras, com apenas alguns cliques.
– Verificação Segura: Cada Badge é verificado em tempo real, garantindo a sua autenticidade e reforçando a tua credibilidade.
– Acesso Permanente: Os teus badges estão sempre disponíveis online, permitindo demostrar as tuas credenciais a qualquer momento e em qualquer lugar.
– Desbloqueia oportunidades: Utiliza os teus Badges para te destacares no mercado de trabalho e encontrares oportunidades que correspondam às tuas skills.
Prémios para a melhor formação
Contacto
Tens alguma dúvida? Estamos à tua disposição para o que precisares.
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