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Introdução à ética de dados
- BásicoNível de habilidade
- 4.7+
- 2.576 avaliações
Explore ética de dados com este curso introdutório, cobrindo princípios, ética em IA e habilidades práticas.
Letramento em 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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Explore ética de dados com este curso introdutório, cobrindo princípios, ética em IA e habilidades práticas.
Letramento em dados
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Aprenda os fundamentos do gradient boosting e crie modelos de ML de ponta com XGBoost para classificação e regressão.
Machine learning
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Descubra o poder do BigQuery: entenda o básico, faça consultas e otimize fluxos de trabalho para uma análise de dados eficiente.
Engenharia de dados
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Aprenda a usar facetas, sistemas de coordenadas e estatísticas no ggplot2 para criar gráficos explicativos e impactantes.
Visualização de dados
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Neste curso, você aprenderá os conceitos básicos de aprendizado de máquina para classificação.
Machine learning
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Domine compilações em várias etapas, ferramentas de rede Docker e Docker Compose para otimizar aplicativos em contêineres!
Desenvolvimento de software
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Este curso se concentra na engenharia de recursos e no machine learning para dados de séries temporais.
Machine learning
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Aprenda a escrever código R mais rápido, descubra benchmarking e profiling e desvende os segredos da programação paralela.
Desenvolvimento de software
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Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.
Visualização de dados
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Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
Inteligência artificial
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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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Comece sua jornada no aprendizado por reforço! Aprenda como os agentes podem aprender a resolver ambientes por meio de interações.
Inteligência artificial
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Domine o gerenciamento e a governança do Azure com nosso curso abrangente, ideal para profissionais de dados que buscam experiência em nuvem.
Nuvem
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Descubra como os analistas de marketing usam dados para entender os clientes e impulsionar o crescimento dos negócios.
Liderança
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Descubra o mundo incrível do Deep Learning para Texto com PyTorch e abra novas possibilidades no processamento de linguagem natural e geração de texto.
Inteligência artificial
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Conheça o aprendizado não supervisionado por meio de técnicas como agrupamento hierárquico e k-means usando a biblioteca SciPy.
Machine learning
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Aprenda o básico sobre validação de modelos, técnicas de validação e comece a criar modelos validados e de alto desempenho.
Machine learning
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Aprenda estruturas de dados essenciais, como listas e data frames, e aplique esse conhecimento diretamente a exemplos financeiros.
Finanças aplicadas
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Domine técnicas de manipulação e análise de dados, como instruções CASE, subconsultas e CTEs no Snowflake.
Manipulação de dados
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Use um chatbot para criar um plano de estudos sob medida e desenvolver habilidades com prompts simples e eficazes.
Inteligência artificial
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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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Tackle your sales work in an AI-first way! Learn to automate prospecting, draft personalized emails, and streamline CRM tasks using AI.
Inteligência artificial
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Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Finanças aplicadas
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Saiba como preparar dados de solicitação de crédito, aplicar ML e regras de negócios para reduzir riscos e garantir a lucratividade.
Finanças aplicadas
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Aprimore suas habilidades em Java aprendendo a lidar com arquivos, processar dados e criar código limpo e reutilizável com técnicas do mundo real.
Desenvolvimento de software
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Este curso oferece uma visão geral das oportunidades e desafios que as empresas enfrentam em sua jornada de transformação digital.
Nuvem
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Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Inteligência artificial
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Mergulhe no mundo do aprendizado de máquina e descubra como projetar, treinar e implantar modelos completos.
Machine learning
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Melhore suas habilidades em R aprendendo a escrever funções eficientes e reutilizáveis.
Desenvolvimento de software
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Desenvolva suas habilidades com pandas e responda a perguntas de marketing combinando, dividindo, visualizando e muito mais!
Análise exploratória 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.
Progrida onde estiver com nossos cursos no celular e desafios diários de programação de 5 minutos.