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IA para estudar Ciência de Dados – Bacharelado

A Foca.AI é uma IA de estudos que conhece a grade de Ciência de Dados – Bacharelado (8 semestres, em torno de 3.200 horas). Ela tira dúvidas, faz resumos, cria flashcards e monta simulados no estilo provas de Ciência de Dados (estatística, SQL, Python e machine learning), matéria por matéria.

  • 32matérias na grade
  • 5áreas do curso
  • Bacharelado
  • R$ 0para começar

O que você faz com a Foca.AI em Ciência de Dados – Bacharelado

Dúvidas das matérias

Pergunte sobre qualquer assunto da grade de Ciência de Dados – Bacharelado e receba a explicação com exemplos e ligação com o ciclo de um projeto de dados: pergunta de negócio, coleta e limpeza, análise exploratória, estatística, modelos de machine learning, visualização e comunicação dos resultados.

Resumos e flashcards

Resumo rápido para a véspera, resumo completo para estudar e cartões para memorizar cada assunto.

Simulados para o provas da faculdade e entrevistas técnicas de dados

Questões no estilo provas de Ciência de Dados (estatística, SQL, Python e machine learning), em nível Padrão ou Difícil, com comentário de cada alternativa.

Mapas mentais

O mapa de qualquer matéria de Ciência de Dados – Bacharelado ou do seu material, para editar e baixar.

TCC e trabalhos

Pesquisa de fontes reais, estrutura em ABNT, Word e slides. A autoria e as decisões são suas.

Matérias de Ciência de Dados – Bacharelado que a Foca.AI cobre

A grade segue as diretrizes e as matrizes oficiais da área e grades de faculdades públicas e particulares. A grade da sua faculdade pode variar em nomes e ordem, e a Foca encontra o assunto mesmo assim.

Matemática e estatística 8 matérias

A base matemática dos dados

  • CálculoFunções e gráficos · Limites e continuidade · Derivadas e regras de derivação · Aplicações da derivada (otimização e taxas) · e mais
  • Álgebra LinearVetores no plano e no espaço · Produto escalar e vetorial · Retas, planos e cônicas · Matrizes, determinantes e sistemas lineares · e mais
  • Matemática DiscretaLógica proposicional e de predicados · Conjuntos, relações e funções · Técnicas de prova e indução · Combinatória · e mais
  • ProbabilidadeEspaço amostral e axiomas · Probabilidade condicional e Bayes · Variáveis aleatórias discretas e contínuas · Distribuições (binomial, Poisson, normal) · e mais
  • Inferência EstatísticaEstimação pontual e intervalar · Testes de hipóteses · Valor-p e poder do teste · Testes qui-quadrado e ANOVA · e mais
  • Modelos de RegressãoRegressão linear simples e múltipla · Pressupostos e diagnóstico · Regressão logística · Seleção de variáveis · e mais
  • Séries TemporaisTendência e sazonalidade · Médias móveis e suavização exponencial · Modelos ARIMA · Validação em séries temporais · e mais
  • Otimização e Métodos NuméricosErros e aritmética de ponto flutuante · Zeros de funções (bissecção e Newton) · Sistemas lineares (Gauss e métodos iterativos) · Interpolação e ajuste de curvas · e mais
Programação e dados 7 matérias

Programar, armazenar e processar dados

  • Programação em Python para DadosLógica e estruturas de controle · Funções e módulos · Listas, dicionários e arquivos · NumPy · e mais
  • Manipulação e Análise Exploratória de DadosPandas (leitura, filtros, agrupamentos) · Limpeza e dados faltantes · Junção de tabelas · Estatística descritiva · e mais
  • Estruturas de DadosListas, pilhas e filas · Árvores binárias e balanceadas · Tabelas hash · Ordenação e busca · e mais
  • Banco de Dados e SQLModelo entidade-relacionamento · Modelo relacional e normalização · SQL (DDL e DML) · Consultas com junções e agregações · e mais
  • Engenharia de Dados e Big DataData warehouse, data lake e lakehouse · ETL e ELT · Processamento distribuído (Spark) · Orquestração de pipelines · e mais
  • Computação em NuvemModelos de serviço (IaaS, PaaS, SaaS) · Virtualização e contêineres · Provedores de nuvem e serviços principais · Escalabilidade e alta disponibilidade · e mais
  • Engenharia de Software para DadosProcessos de software (cascata, incremental) · Métodos ágeis (Scrum e Kanban) · Engenharia de requisitos · Modelagem com UML · e mais
Aprendizado de máquina e IA 6 matérias

Modelos, deep learning e aplicações

  • Aprendizado de MáquinaAprendizado supervisionado e não supervisionado · Árvores de decisão e florestas aleatórias · k-NN, SVM e Naive Bayes · Validação cruzada e métricas · e mais
  • Aprendizado ProfundoPerceptron e redes multicamadas · Retropropagação e otimizadores · Redes convolucionais · Redes recorrentes e transformers · e mais
  • Processamento de Linguagem NaturalPré-processamento de texto · Representações (bag of words, embeddings) · Classificação de textos · Modelos de linguagem e LLMs · e mais
  • Visão ComputacionalImagens digitais e filtros · Detecção de bordas e características · Classificação de imagens com CNN · Detecção de objetos · e mais
  • MLOps e Implantação de ModelosVersionamento de dados e modelos · Implantação via API · Monitoramento e drift · Reprodutibilidade · e mais
  • Mineração de DadosProcesso KDD e CRISP-DM · Regras de associação · Detecção de anomalias · Sistemas de recomendação · e mais
Negócio, comunicação e ética 4 matérias

Dados a serviço das decisões

  • Visualização de Dados e StorytellingPrincípios de visualização · Escolha do gráfico certo · Dashboards e BI (Power BI, Tableau) · Storytelling com dados · e mais
  • Ética, Privacidade e LGPD em DadosLGPD e dados pessoais · Anonimização · Vieses e justiça algorítmica · Transparência e explicabilidade · e mais
  • Ciência de Dados Aplicada a NegóciosDo problema de negócio à pergunta de dados · Métricas e KPIs · Segmentação de clientes e churn · Experimentos (testes A/B) · e mais
  • Metodologia CientíficaConhecimento científico e senso comum · Tipos de pesquisa · Projeto de pesquisa · Normas da ABNT e citações · e mais
Aprofundamentos 7 matérias

Base matemática e computacional do bacharelado

  • Cálculo IITécnicas de integração · Integrais impróprias · Funções de várias variáveis e derivadas parciais · Gradiente e máximos e mínimos · e mais
  • Álgebra Linear ComputacionalDecomposições (LU, QR, SVD) · Autovalores e PCA · Mínimos quadrados · Matrizes esparsas · e mais
  • Inferência BayesianaTeorema de Bayes e priors · Modelos conjugados · MCMC (noções) · Modelos hierárquicos · e mais
  • Inferência Causal e ExperimentosCorrelação e causa · Testes A/B · Diferenças em diferenças · Pareamento e escore de propensão · e mais
  • Programação Orientada a ObjetosClasses e objetos · Encapsulamento · Herança e polimorfismo · Interfaces e classes abstratas · e mais
  • Sistemas Distribuídos para DadosHadoop e Spark · Particionamento e paralelismo · Streaming de dados · Data lakes · e mais
  • Trabalho de Conclusão em Ciência de DadosDefinição do problema · Coleta e preparação · Modelagem · Avaliação e comunicação · e mais

Perguntas frequentes sobre Ciência de Dados – Bacharelado

A Foca.AI serve para quem faz Ciência de Dados – Bacharelado?

Sim. A Foca tem a grade de Ciência de Dados – Bacharelado com 32 matérias organizadas em 5 áreas. Você pergunta sobre qualquer matéria do curso, pede resumos, flashcards e simulados e envia o seu próprio material.

Como são os simulados de Ciência de Dados – Bacharelado na Foca.AI?

São no estilo provas de Ciência de Dados (estatística, SQL, Python e machine learning), pensados para o provas da faculdade e entrevistas técnicas de dados: questões a partir de casos e situações do dia a dia da área, com comentário de cada alternativa. Há o nível Padrão e o nível Difícil. Provas, listas e projetos da faculdade (com análise de bases de dados reais e modelos de machine learning), além de processos seletivos e entrevistas técnicas, que cobram estatística, SQL, Python e aprendizado de máquina.

A Foca.AI é grátis para Ciência de Dados – Bacharelado?

Dá para começar no plano Free, sem cartão. O Premium é opcional (R$ 29,90 no primeiro mês, depois R$ 49,90 por mês) e libera limites bem maiores e ferramentas extras, como assistente de TCC, trabalhos e apresentações, grupos de estudo e XP.

A IA pode errar em Ciência de Dados – Bacharelado?

Pode. Use a Foca como apoio ao estudo e confira com o seu professor, a bibliografia e as normas da área. Em fontes e referências, ela só indica o que existe e orienta onde conferir.

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