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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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Crie uma estratégia de entrada no mercado com IA generativa: identifique setores-alvo, gere leads e otimize palavras-chave do site.
Inteligência artificial
Curso
Aprenda a usar os pacotes essenciais do Bioconductor para bioinformática usando conjuntos de dados de vírus, fungos, seres humanos e plantas!
Probabilidade e estatística
Curso
Ajude uma empresa fictícia neste estudo em Power BI usando Power Query, DAX e painéis para identificar cargos em demanda.
Manipulação de dados
Curso
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Nuvem
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Aprenda o básico sobre visualização de dados usando o Google Sheets.
Visualização de dados
Curso
Este curso apresenta o agrupamento e a redução de dimensionalidade em R sob a ótica do aprendizado de máquina.
Machine learning
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Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
Engenharia de dados
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Analise dados de texto no R usando o framework Tidy.
Manipulação de dados
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Aprenda a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para fazer previsões de classificação e regressão com tidymodels.
Machine learning
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Esse curso ensina as principais ideias do machine learning, como construir e avaliar modelos preditivos.
Machine learning
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Neste curso, você vai aprender a usar e apresentar modelos de regressão logística para fazer previsões.
Machine learning
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Neste curso, você vai aprender conceitos de variáveis aleatórias, distribuições e condicionamento.
Probabilidade e estatística
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Probabilidade e estatística
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Neste curso, os alunos vão aprender a escrever consultas que sejam eficientes e fáceis de ler e entender.
Desenvolvimento de software
Curso
O curso Modelo Linear Generalizado amplia sua caixa de ferramentas de regressão para incluir regressão logística e de Poisson.
Probabilidade e estatística
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Aprenda sobre gerenciamento de risco, valor em risco e mais, aplicados à crise financeira de 2008 usando Python.
Finanças aplicadas
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Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
Inteligência artificial
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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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Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Visualização de dados
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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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Solidify your decision science skills by designing data-informed frameworks and implementing efficient solutions.
Letramento em dados
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Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Desenvolvimento de software
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Prepare-se para suas próximas entrevistas de programação em Python.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a criar agentes inteligentes que raciocinam, agem e resolvem tarefas do mundo real usando Python.
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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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Visualize, explore e trate dados ausentes com facilidade usando o naniar, integrado ao ecossistema tidyverse.
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Aprenda e use algoritmos avançados de Deep Reinforcement Learning, incluindo técnicas de refinamento e otimização.
Inteligência artificial
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Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
Desenvolvimento de software
Curso
Leve suas habilidades de criação de relatórios para o próximo nível com as funções estatísticas integradas do Tableau.
Probabilidade e estatística
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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