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Transformação de Dados no Alteryx
- BásicoNível de habilidade
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- 758 avaliações
Descubra o Alteryx para transformação de dados, dominando Crosstab, Transpose e otimização de fluxo de trabalho neste curso interativo.
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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Manipulação de dados
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Aprenda técnicas para ajuste automatizado de hiperparâmetros em Python, incluindo Grid, Random e Informed Search.
Machine learning
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Saiba como criar tabelas dinâmicas e organizar rapidamente milhares de pontos de dados com apenas alguns cliques.
Manipulação 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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Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Inteligência artificial
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Create visualizations and dynamic dashboards with Databricks, turning raw data into clear and actionable insights.
Visualização de dados
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Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Inteligência artificial
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Organize os dados usando uniões, junções, análise e otimização de desempenho no Alteryx.
Manipulação de dados
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Conheça os serviços do Azure, como Computação, Armazenamento e Automação, com atividades práticas.
Nuvem
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Descubra se clientes estão satisfeitos ou insatisfeitos aprendendo a realizar uma análise de sentimento ponta a ponta.
Machine learning
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Aprenda a criar aplicativos de IA usando as funções LLM integradas do Snowflake Cortex para análise de texto, geração e fluxos de trabalho em várias etapas.
Inteligência artificial
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Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine learning
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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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Aprenda a implementar estratégias de trading personalizadas no Python, testá-las e avaliar seu desempenho.
Finanças aplicadas
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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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Aprenda técnicas para extrair informações de textos e processá-las em um formato adequado para aprendizado de máquina.
Machine learning
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Entenda o conceito de redução de dimensionalidade nos seus dados e domine as técnicas para fazer isso no Python.
Machine learning
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Aprenda a transformar dados brutos em modelos limpos e confiáveis com o dbt por meio de exercícios práticos e reais.
Engenharia de dados
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Aprenda a usar técnicas estatísticas com planilhas para trabalhar melhor com seus dados e extrair insights deles.
Probabilidade e estatística
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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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Domine a manipulação de dados de séries temporais no R, incluindo importação, resumo e subconjuntos, com zoo, lubridate e xts.
Manipulação de dados
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Mude para uma mentalidade MLOps, que permite treinar, documentar, manter e dimensionar seus modelos de machine learning para atingir seu potencial máximo.
Machine learning
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Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Probabilidade e estatística
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Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Inteligência artificial
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Descubra diferentes tipos de modelagem de dados, incluindo para previsão, e aprenda a fazer regressão linear e medidas de avaliação de modelos no Tidyverse.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a usar os pacotes essenciais do Bioconductor para bioinformática usando conjuntos de dados de vírus, fungos, seres humanos e plantas!
Probabilidade e estatística
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Neste curso conceitual (sem código), conheça os quatro principais tipos de bancos NoSQL e plataformas populares.
Engenharia de dados
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Neste curso interativo, você vai aprender a usar funções para seus cálculos no Tableau e quando deve usá-las!
Visualização de dados
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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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Aprimore suas habilidades em Oracle SQL, incluindo noções básicas de SQL, agregação, combinação e personalização de dados.
Manipulação 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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