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Curso
Ganhe experiência prática tirando conclusões sólidas com base em dados neste curso de quatro horas sobre inferência estatística em Python.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a criar pipelines robustos e duradouros, prontos para evoluir com o tempo.
Machine learning
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Assuma o papel de diretor financeiro e aprenda a aconselhar um conselho de administração sobre métricas importantes enquanto elabora uma previsão financeira.
Finanças aplicadas
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Explore diferentes paradigmas de programação, como imperativo e declarativo, procedural, funcional e orientado a objetos.
Desenvolvimento de software
Curso
Analise gráficos de séries temporais, use gráficos bipartidos e aprenda a resolver problemas avançados em análise de redes.
Probabilidade e estatística
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Descubra o poder da simulação de eventos discretos para otimizar processos e criar gêmeos digitais com SimPy em Python.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a ler, explorar e mexer com dados espaciais e depois use suas habilidades para criar mapas informativos usando R.
Visualização de dados
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In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Nuvem
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Este curso vai apresentar a máquina de vetores de suporte (SVM) usando uma abordagem visual e intuitiva.
Machine learning
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Aprenda técnicas eficientes em pandas para otimizar seu código Python.
Desenvolvimento de software
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Aprenda sobre modelos GARCH, como implementá-los e calibrá-los com dados financeiros, desde ações até câmbio.
Finanças aplicadas
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Aprenda a analisar e visualizar dados de rede com o pacote igraph e crie gráficos de rede interativos com o threejs.
Probabilidade e estatística
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Explore variáveis latentes, como personalidade, usando análises fatoriais exploratórias e confirmatórias.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a configurar um aplicativo de recomendação de livros seguro e eficiente no Azure neste estudo de caso prático.
Nuvem
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Aprimore suas habilidades no KNIME com nosso curso sobre transformação de dados, operações com colunas e otimização do fluxo de trabalho.
Preparação de dados
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Aprenda a projetar, automatizar e monitorar pipelines de previsão escaláveis em Python.
Machine learning
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Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Nuvem
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Avance rumo à maestria aplicando conceitos de pensamento estatístico a dados reais e gerando insights práticos.
Probabilidade e estatística
Curso
Descubra todo o potencial dos seus dados aprendendo a identificar e reduzir preconceitos para fazer análises precisas e criar modelos confiáveis.
Gerenciamento de dados
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Aprenda ferramentas e técnicas para aproveitar seus próprios big data e facilitar experiências positivas para seus usuários.
Machine learning
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This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Nuvem
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Amplie sua caixa de ferramentas de regressão com os modelos logístico e de Poisson e aprenda a treiná-los, entendê-los e validá-los, além de fazer previsões.
Probabilidade e estatística
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Domine conceitos básicos sobre manipulação de dados, como filtragem, seleção e cálculo de estatísticas por grupo usando data.table.
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Domine o RAG com o Weaviate! Incorpore texto e imagens para recuperação e experimente a pesquisa vetorial, BM25 e híbrida.
Inteligência artificial
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Prepare-se para classificar dados não numéricos, como cargos e respostas de pesquisas, usando o ecossistema Tidyverse.
Manipulação de dados
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Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
Nuvem
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Aprenda o básico de testes A/B em R, incluindo como projetar experimentos, analisar dados, prever resultados e apresentar resultados por meio de visualizações.
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Prepare-se para sua próxima entrevista de estatística revisando conceitos como probabilidades condicionais, teste A/B, trade-off viés-variância e muito mais.
Probabilidade e estatística
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Explore o GDPR por meio de casos reais sobre direitos de dados, violações e desafios de conformidade.
Gerenciamento de dados
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Aprenda sobre MLOps, incluindo ferramentas e práticas para automatizar e escalar aplicações de aprendizado de máquina.
Machine learning
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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