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Curso
Você explora as diferentes camadas de construção de soluções de IA generativa, as ofertas do Google Cloud e os fatores a considerar ao selecionar uma solução.
Nuvem
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Mergulhe no mundo da transformação digital e prepare-se para ser um agente de mudança num cenário digital que está sempre mudando.
Letramento em dados
Curso
Aprenda a escrever scripts que capturam e tratam erros e controlam diversas operações simultâneas.
Desenvolvimento de software
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Expanda seu vocabulário do Google Sheets mergulhando mais fundo nos tipos de dados, incluindo dados numéricos, dados lógicos e dados ausentes.
Preparação de dados
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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
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Aprenda a transformar e analisar dados na sua conta do Microsoft Fabric.
Outros
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Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Engenharia de dados
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Aprenda as funções mais importantes para manipular, processar e transformar dados no SQL Server.
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Construa a base que você precisa para pensar estatisticamente e falar a linguagem dos seus dados.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a criar agentes inteligentes que raciocinam, agem e resolvem tarefas do mundo real usando Python.
Inteligência artificial
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Aprenda arquitetura de MLOps, técnicas de CI/CD/CM/CT e automação para implantar sistemas de ML que geram valor contínuo.
Machine learning
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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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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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Neste curso, você vai aprender conceitos de variáveis aleatórias, distribuições e condicionamento.
Probabilidade e estatística
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Crie DAGs com a API TaskFlow, agendamento baseado em ativos e sensores adiáveis, e execute um pipeline ETL SQL ponta a ponta com verificações de qualidade.
Engenharia de dados
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Domine os dados! Aprenda habilidades para indivíduos e organizações, entenda comportamentos e crie uma cultura fluente em dados.
Letramento em dados
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Você vai usar técnicas de Gestão de Receita Líquida no Excel para uma empresa de bens de consumo de alta rotatividade.
Finanças aplicadas
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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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Domine o gerenciamento estratégico de dados para obter excelência nos negócios.
Gerenciamento de dados
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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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Aprenda técnicas para extrair informações de textos e processá-las em um formato adequado para aprendizado de máquina.
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Prepare-se para suas próximas entrevistas de programação em Python.
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Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
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Crie apps na nuvem na AWS com API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge e Kinesis. Domine padrões serverless e orientados a eventos para o exame DVA-C02.
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Aprenda como os contêineres funcionam no Azure, incluindo registros, ACI, noções básicas do AKS, dimensionamento, monitoramento e solução de problemas.
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Crie fluxos de trabalho de marketing no n8n usando agentes de IA. Automatize estratégia de campanha, otimização de conversão e geração de leads do zero.
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Fortaleça suas habilidades em ciência de decisão criando frameworks orientados por dados e implementando soluções eficientes.
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Crie sistemas multimodais usando os modelos de texto e áudio da OpenAI, incluindo um chatbot de suporte ao cliente completo!
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Faça previsões a partir de dados com o Apache Spark, usando árvores de decisão, regressão logística, regressão linear, conjuntos e pipelines.
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Analise dados em qualquer formato. Sejam arquivos simples, softwares estatísticos, bancos de dados ou dados diretamente da web.
Preparação 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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