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Análise de Séries Temporais no PostgreSQL
- IntermediárioNível de habilidade
- 4.8+
- 92 avaliações
Aprenda a usar o PostgreSQL para analisar séries temporais de forma eficaz e aplicar essas técnicas a dados reais.
Manipulação de dados
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Aprenda a usar o PostgreSQL para analisar séries temporais de forma eficaz e aplicar essas técnicas a dados reais.
Manipulação de dados
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Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
Manipulação de dados
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Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
Importação e limpeza de dados
Curso
Use a análise financeira no KNIME com dados reais, melhorando suas habilidades de preparação de dados e fluxo de trabalho.
Finanças aplicadas
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Os GAMs modelam relações nos dados como funções não lineares que são super adaptáveis a diferentes tipos de problemas de ciência de dados.
Probabilidade e estatística
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Finanças aplicadas
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Análise exploratória de dados
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Inteligência artificial
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Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Engenharia de dados
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Finanças aplicadas
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Desenvolvimento de software
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No e-commerce, vender mais e gastar menos é essencial. Neste estudo de caso, analise dados de um pet shop online.
Visualização de dados
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Engenharia de dados
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Avance rumo à maestria aplicando conceitos de pensamento estatístico a dados reais e gerando insights práticos.
Probabilidade e estatística
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Nuvem
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Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
Visualização de dados
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Neste curso, você vai aprender a usar a ciência de dados para várias tarefas comuns de marketing.
Machine learning
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Desenvolvimento de software
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Nuvem
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Aprenda programação paralela em Python com Dask para melhorar fluxos de trabalho e lidar com big data com eficiência.
Desenvolvimento de software
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Nuvem
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Aprenda a usar a API do Censo dos EUA para trabalhar com dados demográficos e socioeconômicos.
Análise exploratória de dados
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Melhore suas habilidades no Tableau com este estudo de caso sobre análise de estoque. Analise um conjunto de dados, crie campos calculados e crie visualizações.
Visualização de dados
Curso
Aprenda a unir conjuntos de dados em formato tabular de forma eficaz usando a biblioteca Pandas em Python.
Manipulação de dados
Curso
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Nuvem
Curso
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
Nuvem
Curso
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Nuvem
Curso
Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
Nuvem
Curso
Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
Relatórios
Curso
Dá uma olhada na análise de dados de RH no Tableau com este estudo de caso.
Visualização de dados
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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