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Curso
Use as sofisticadas ferramentas de visualização do Seaborn para criar visualizações bonitas e informativas com facilidade.
Visualização de dados
Curso
Aprenda sobre gerenciamento de risco, valor em risco e mais, aplicados à crise financeira de 2008 usando Python.
Finanças aplicadas
Curso
Neste curso, você vai aprender a ajustar modelos hierárquicos com efeitos aleatórios.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a detectar fraudes usando Python.
Machine learning
Curso
Entenda os desafios de monitorar modelos de ML em produção, como desvio de dados e de conceito, e métodos para evitar a degradação do modelo.
Machine learning
Curso
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda a usar IA como parceira sênior de engenharia para análise de código, otimização de desempenho, segurança e decisões de arquitetura de software.
Inteligência artificial
Curso
Explore o serviço Power BI, domine a interface, tome decisões informadas e maximize o poder dos seus relatórios.
Relatórios
Curso
Aprenda a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para fazer previsões de classificação e regressão com tidymodels.
Machine learning
Curso
O curso Modelo Linear Generalizado amplia sua caixa de ferramentas de regressão para incluir regressão logística e de Poisson.
Probabilidade e estatística
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Este curso vai te mostrar como integrar dados espaciais no seu fluxo de trabalho de Ciência de Dados em Python.
Manipulação de dados
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Aprenda a criar agentes inteligentes que raciocinam, agem e resolvem tarefas do mundo real usando Python.
Inteligência artificial
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Este curso apresenta o agrupamento e a redução de dimensionalidade em R sob a ótica do aprendizado de máquina.
Machine learning
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Neste curso, você vai aprender sobre o básico do desenho experimental, uma parte essencial de qualquer análise de dados.
Probabilidade e estatística
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Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.
Engenharia de dados
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Leve suas habilidades de criação de relatórios para o próximo nível com as funções estatísticas integradas do Tableau.
Probabilidade e estatística
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Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
Desenvolvimento de software
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Aprenda habilidades matemáticas essenciais para finanças com exercícios práticos no Excel e exemplos reais.
Finanças aplicadas
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This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Nuvem
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Aprenda os fundamentos das redes neurais e como criar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
Machine learning
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Neste curso, você vai aprender conceitos de variáveis aleatórias, distribuições e condicionamento.
Probabilidade e estatística
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Aprenda conceitos de probabilidade: variáveis aleatórias, média, variância, distribuições e probabilidade condicional.
Probabilidade e estatística
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Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
Preparação de dados
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Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
Desenvolvimento de software
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Mergulhe no mundo da transformação digital e prepare-se para ser um agente de mudança num cenário digital que está sempre mudando.
Letramento em dados
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Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Manipulação de dados
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Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
Gerenciamento de dados
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Analise dados em qualquer formato. Sejam arquivos simples, softwares estatísticos, bancos de dados ou dados diretamente da web.
Preparação de dados
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Aprenda a prever eventos futuros usando regressão linear, modelos aditivos generalizados, florestas aleatórias e xgboost.
Machine learning
Curso
Domine o planejamento de viagens com o WanderBot: crie sugestões, ganhe confiança e simplifique sua próxima aventura.
Inteligência artificial
A ciência de dados é uma área de especialização focada em obter informações a partir de dados. Usando habilidades de programação, métodos científicos, algoritmos e muito mais, os cientistas de dados analisam os dados para obter informações úteis.
Você precisará aprender uma linguagem de programação como Python ou R e dominar os princípios de matemática e estatística. O conhecimento de métodos de análise de dados e ferramentas de ciência de dados também é essencial. Há muitas maneiras de aprender ciência de dados. Além dos meios formais de educação, como um obter um diploma ou fazer um curso universitário, existem muitos outros recursos para ajudar você a aprender no seu próprio ritmo. Além de cursos e tutoriais on-line, há livros, vídeos e muito mais.
Além de conhecimentos de matemática e estatística, os cientistas de dados precisam de habilidades de programação em linguagens como Python, R e SQL. A ciência de dados também exige a capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, conhecimento de visualização de dados, manipulação de dados e gerenciamento de banco de dados. Habilidades em machine learning e aprendizagem profunda também podem ser úteis.
Em nível profissional, quase todos os setores podem usar a ciência de dados em algum grau. As organizações de saúde usam a ciência de dados para detectar e curar doenças, enquanto as empresas financeiras a utilizam para detectar e evitar fraudes. Setores de todos os tipos usam a ciência de dados no marketing, como para criar sistemas de recomendação e analisar a rotatividade de clientes.
Sim, a ciência de dados está entre os setores que mais crescem nos EUA e no mundo. É também uma das carreiras mais bem pagas que existem. De acordo com dados da Payscale, os cientistas de dados experientes ganham em média US$ 97,609 e têm um índice de satisfação de quatro em cinco estrelas nos EUA.
Há alguns aspectos a serem considerados aqui. Em primeiro lugar, os cursos de ciência de dados podem ser competitivos, geralmente exigindo notas consistentemente altas. Da mesma forma, muitas das habilidades necessárias para a ciência de dados exigem muito estudo e paciência. Pode levar vários meses para dominar todos os fundamentos necessários, bem como muita experiência prática para garantir um cargo de nível inicial.
Sim, você precisará de alguma experiência em programação em linguagens como Python, R, SQL, Java e C/C++. No entanto, devido à sua sintaxe relativamente simples, o Python costuma ser a opção preferida de quem está iniciando.
Para uma pessoa sem experiência anterior em programação e/ou formação em matemática, geralmente leva de 7 a 12 meses de estudos intensivos para alcançar o nível de um cientista de dados iniciante. Mas é importante lembrar que aprender apenas a base teórica da ciência de dados pode não ser suficiente para se tornar um verdadeiro cientista de dados.
Depois de dominar os fundamentos da ciência de dados, você pode se especializar em diversas áreas, como machine learning, inteligência artificial, análise de Big Data, business intelligence e análise, mineração de dados e várias outras.
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