PED - Preparatório para Entrevistas em Dados
O P.E.D é a mentoria em grupo que vai ajudar você a se preparar para conseguir a tão sonhada vaga em dados
- Material para portfólio
Vocês terão acesso a cases reais, com dados e perguntas que vão te guiar na montagem do projeto. Esses cases são ultra completos, diferenciados e vão destacar muito o portfólio de vocês
- Trilhas estruturadas
Todo o conteúdo é dividido em trilhas. Cada trilha contém conteúdo escrito (apostilas), além de exercícios práticos e teóricos para você colocar a mão na massa. Todos os exercícios são retirados de perguntas reais de entrevistas!
Algumas trilhas também contém vídeo-aulas e gravações para explicar alguns conteúdos.
Ao todo, são mais de 1000 páginas apostilas escritas de forma leve e rica, além de centenas de exercícios para você praticar
- Comunidade exlusiva
Vocês farão parte de uma comunidade exclusiva de pessoas que também estão se preparando para processos seletivos. Com isso, vocês poderão:
Ter um espaço para tirarem dúvidas
Formar grupos de estudos para resolução de cases e para montagem de portfólio
Ter acesso direto a mim, Renata Biaggi, para guiar vocês nessa jornada!
- Simulação de entrevistas
Já contamos com +9 entrevistas simuladas e gravadas para que todos os assinantes do PED se baseiem. Essas entrevistas foram gravadas com voluntários assinantes. Ao final de cada uma delas, damos um feedback honesto.
Você também terá a chance de participar, caso queira. Ao longo do ano faremos sorteios para que os interessados tenham essa oportunidade
- Conteúdo vivo
O conteúdo é bastante vivo, o que significa que além do material enorme que já temos também sempre adicionamos novidades.
Por exemplo, frequentemente promovemos workshops com profissionais de renome da área para que os alunos desenvolvam novas skills, promovemos lives para tirar dúvidas e damos suporte contínuo na nossa comunidade.
Mais detalhes em: www.renatabiaggi.com/ped
Conteúdo Detalhes
- Tudo que você precisa saber antes de começar
- Por onde começar? - Trilha de estudos
- Parcerias e Descontos
- Pesquisa P.E.D
- Open to work - Alunos Re Biaggi
- Grupos de vagas
- Formulário de erros
- 11/01 às 11h (horário de Brasília)
- Link e regras
- Live aprovados - Daniele, Cecília e Henrique
- Visão geral do módulo
- 1. Conteúdo inicial - Como é um processo seletivo em dados [SOFT]
- 2. Como montar seu Linkedin e começar a fazer conteúdo [SOFT]
- 3. Modelo de CV [SOFT]
- 4. Script para entrevistas [SOFT]
- 5. Perguntas típicas de entrevistas [SOFT]
- Soft skills - Fintech
- Visão geral do módulo
- 1. Soft skills - Primeira live + simulação Daniele [SOFT]
- 2. Soft skills - Júnior (Júlia) [SOFT]
- 3. Soft skills - Pleno (Luiz) [SOFT]
- 4. Técnica - Pleno - Business Analyst ou Analista de dados (Luiz) [TECH]
- 5. Soft skills - Sênior (Rafael) [SOFT]
- 6. Técnica - Sênior - Cientista de dados (Rafael) [TECH]
- 7. Soft skills - Júnior (Caroline) [SOFT]
- 8. Soft skills - Júnior (Cecília) [SOFT]
- 9. Soft skills - Júnior (Nicole) [SOFT]
- 10. Soft skills - Júnior (Victoria) [SOFT]
- 11. Soft + Técnica - Júnior - Cientista de dados (Kaue) [SOFT][TECH]
- 12. Soft + Tech - Júnior/Pleno - Cientista de dados (Felipe) [SOFT][TECH]
- 13. Soft + Tech - Júnior - Analista de dados (Renata) [SOFT][TECH]
- 14. Soft + Tech - Júnior - Cientista de dados (Edson) [SOFT][TECH]
- 15. Soft - Júnior - Cientista ou Analista de dados (Ana Carol) [SOFT]
- Agende sua simulação
- Visão geral do módulo e estudos indicados
- 1. Questões matemática Nubank [TECH]
- 2. Respostas - Questões matemática Nubank [TECH]
- 3. Metrô [CASE]
- 4. Mais exercícios de lógica/matemática [TECH]
- Visão geral do módulo e estudos indicados
- 1. Estatística descritiva [TECH]
- 2. Probabilidades [TECH]
- 3. Conceitos fundamentais de estatística frequentista [TECH]
- 4. Intervalos de confiança e teste de hipótese - Médias e proporções [TECH]
- 5. Overview ANOVA e post-hoc [TECH]
- 6. Deep dive em conceitos fundamentais da estatística frequentista
- 7. Teste AB [TECH]
- 8. Regressão linear [TECH]
- 9. Regressão logística [TECH]
- 10. Information Value e Weight of Evidence
- 11. Análise exploratória em Python
- Visão geral do módulo e estudos indicados
- 1. Python Básico [TECH]
- 2.Python Intermediário [TECH]
- 3. Python Avançado [TECH]
- 4. Mais questões de Python [TECH]
- Python - Fintech
- Visão geral do módulo e estudos indicados
- 1. SQL Básico [TECH]
- 2. SQL Intermediário [TECH]
- 3. SQL Avançado [TECH]
- 4. Mais desafios SQL [TECH] [CASE]
- 5. Mais desafios SQL 2 [TECH] [CASE]
- Visão geral e estudos indicados
- Visão geral do módulo e estudos indicados
- 1. Limpeza de dados e conceitos gerais de ML [TECH]
- 2. Algoritmos de regressão, classificação e explicabilidade de modelos [TECH]
- 3. Algortimos de aprendizado não supervisionado e time series [TECH]
- 4. Machine learning - McKinsey People Analytics [TECH]
- 4.1 Respostas - Machine learning - McKinsey People Analytics [TECH]
- Machine Learning - Fintech
- Apostila
- Apresentação Nara
- Ferramentas - VScode e Terminal
- Aula 1. Introdução
- Aula 1. Iniciando projeto DBT
- Aula 2. Introdução
- Aula 2. Criando profile YML
- Aula 3. Introdução
- Aula 3. Corrigindo conexão com Snowflake
- Aula 4. Introdução
- Aula 4. Carregando os modelos de exemplo no Snowflake
- Aula 5. Introdução
- Aula 5. Apresentando projeto ELT
- Aula 6. Introdução
- Aula 6. Etapa de extração
- Aula 7. Introdução
- Aula 7. Criando modelo no DBT
- Aula 8. Introdução
- Aula 8. Finalizando projeto de ELT
- Aula 9. Empacotamento final
- Visão geral do módulo
- Cases interessantes de SQL [CASE]
- SQL + Python + Estatística [CASE]
- XVendas - Causas de perda de rentabilidade [CASE]
- XPCourses - Análise de negócios [CASE]
- Depressão [CASE]
- Aquisição de Clínicas [CASE]
- Aquisição de Clínicas (continuação). Live Resolução [CASE]
- Airbnb [CASE]
- Uber - SQL e Teste AB [CASE]
- Case simples para iniciar sua jornada de ML [CASE]
- Qualidade do ar [CASE]
- Previsão de vendas de supermercado [CASE]
- Predição de estoque [CASE]
- Qual casa investir [CASE]
- Fraude [CASE]
- Modelo de crédito [CASE]
- Clustering Clientes Crédito [CASE]
- Crédito Fintech [CASE]
- PowerCo - Churn [CASE]
- Search Engine/Sistema de recomendação [CASE]
- Predição e associação de produtos [CASE]
- Churn Prediction [CASE]
- Projeto guiado - Mkt e DS [CASE]
- Materiais para workshop
- Aula 1 - Introduzindo git/github
- Aula 2. Usando o github sem terminal
- Aula 3. Comandos principais do git (para terminal)
- Aula 4. Usando git no terminal
- Aula 5. Github no mundo corporativo
- Materiais de apoio
- Aula 1. Introdução
- Aula 2. Princípios de um bom portfólio
- Aula 3. Organização de pastas e projetos de dados
- Aula 4. Construindo seu portfólio no Linkedin
- Aula 5. Construindo seu portfólio no medium
- Aula 6. Construindo seu portfólio no Github
- Aula 7. Construindo seu portfólio com Canva, Google Sites, Github.io e mais
- Aula 8. Template para seu portfólio
- Aula 1. Conceitos gerais [TECH] [CASE]
- Aula 2. Fazendo seu primeiro deploy na AWS [TECH] [CASE]
- Gravação e materias
- Business cases
- Gravação e materias
- Gravação
- How to prepare for your English Interview
- 1. Organização de estudos
Sou formada em Engenharia Química, pós-graduada em Data Science e mestranda também em Data Science - todos pela UNICAMP.
Mudei completamente de carreira assim que me formei em 2019. Meu primeiro emprego com dados foi como Business Analyst no Nubank. Me tornei Data Scientist em 2020 e passei por empresas como Ebanx, Hospital Albert Einstein e, atualmente, sou cientista no Mercado Livre.
Minha grande paixão é ensinar e dividir meu conhecimento. Dou aulas de analytics e data science desde 2020 em algumas universidades e escolas profissionalizantes.
Baseado em todas as conversas que tive com meus alunos desde então, em 2022 decidi montar um curso SUPER completo e estruturado sobre Estatística, que abordará temas do básico até o avançado. Vem aprender comigo?
Perguntas Frequentes
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