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Analisando Dados de IoT em Python
- IntermediárioNível de habilidade
- 4.8+
- 116 avaliações
Aprenda a importar, limpar e manipular dados de IoT no Python para deixá-los prontos para o aprendizado de máquina.
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 importar, limpar e manipular dados de IoT no Python para deixá-los prontos para o aprendizado de máquina.
Manipulação de dados
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Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
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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The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Nuvem
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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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Crie um agente de IA para saúde usando o Haystack, uma estrutura de código aberto para organizar LLMs e componentes externos.
Inteligência artificial
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This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Nuvem
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Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Nuvem
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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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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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Aprenda a visualizar séries temporais no R e depois pratique com um estudo de caso de seleção de ações.
Visualização de dados
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Descubra como conversar com seus dados usando agentes de IA de texto para consulta com MongoDB e LangGraph.
Inteligência artificial
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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Nuvem
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Aprenda a criar gráficos animados e visualizações vinculadas totalmente em R com o plotly.
Visualização de dados
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Este curso fala sobre o básico de negociação financeira e como usar o quantstrat para criar estratégias de negociação baseadas em sinais.
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Explore o case do Tableau sobre supply chain analytics. Gerencie remessas e estoque e crie dashboards para impulsionar melhorias nos negócios.
Visualização de dados
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Aprenda a resumir e manipular listas com facilidade usando o pacote purrr.
Desenvolvimento de software
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Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Nuvem
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Proteja workloads AWS: IAM de privilégio mínimo, credenciais de curta duração, autorização de API, gestão de segredos, criptografia e CloudTrail.
Nuvem
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This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Nuvem
Nuvem
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Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Nuvem
Curso
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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Aprenda a analisar dados de pesquisas com Python e quando aplicar ferramentas de estatística descritiva e inferencial.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a analisar processos de negócios em R e extrair insights acionáveis de enormes conjuntos de dados de eventos.
Relatórios
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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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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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Finanças aplicadas
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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
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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