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Inteligência artificial
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This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Nuvem
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Aplique conceitos fundamentais de análise de redes a grandes conjuntos de dados reais em 4 estudos de caso diferentes.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a analisar, plotar e modelar dados multivariados.
Probabilidade e estatística
Curso
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Nuvem
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Explore regras de associação na análise de cesta de mercado no R, usando dados de varejo e criando recomendações de filmes.
Manipulação de dados
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Aprenda princípios de engenharia de features no aprendizado de máquina e como aplicá-los com o tidymodels no R.
Machine learning
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Reforce seus conhecimentos dos tópicos de manipulação de séries temporais no R usando dados de estudos de caso reais.
Probabilidade e estatística
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Neste curso, você vai aprender a usar a ciência de dados para várias tarefas comuns de marketing.
Machine learning
Nuvem
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Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Nuvem
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Aprenda como os títulos funcionam, como precificá-los e avaliar alguns de seus riscos usando os pacotes numpy e numpy-financial.
Finanças aplicadas
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Aprenda a usar métodos de estimativa bayesiana para fazer melhores inferências sobre modelos de regressão linear.
Probabilidade e estatística
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Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Nuvem
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Aprenda a fazer análises de big data usando o Spark e o pacote sparklyr no R, e conheça o Spark MLIb em apenas 4 horas.
Engenharia de dados
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You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
Nuvem
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A patients healthcare claim has been wrongly denied, and its your job to quickly synthesize the evidence and build an appeal—all using Claude Cowork!
Inteligência artificial
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A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
Nuvem
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Aprenda a detectar fraudes com análises no R.
Machine learning
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Finanças aplicadas
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Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Nuvem
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In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Nuvem
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This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
Nuvem
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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Aprenda a analisar e interpretar dados ChIP-seq com a ajuda do Bioconductor usando um conjunto de dados sobre câncer humano.
Probabilidade e estatística
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Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
Nuvem
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Aprofunde suas habilidades em finanças com R para testar, analisar e otimizar portfólios financeiros.
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Pratique Tableau com nosso estudo de caso sobre saúde: analise dados, gere insights de eficiência e crie um painel.
Visualização de dados
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This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
Nuvem
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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