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Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
Inteligência artificial
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
Inteligência artificial
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Explore o controle de versão de dados para o gerenciamento de dados de ML. Domine a configuração, automatize pipelines e avalie modelos com perfeição.
Machine learning
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Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Inteligência artificial
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Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Nuvem
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Aprenda a dominar dados brutos e desorganizados no PostgreSQL para extrair insights precisos.
Preparação de 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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Analise a dinâmica do mercado e crie um plano estratégico de entrada para um fabricante de veículos elétricos usando IA generativa.
Inteligência artificial
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Leve suas habilidades de criação de relatórios para o próximo nível com as funções estatísticas integradas do Tableau.
Probabilidade e estatística
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Neste curso, você vai aprender sobre o básico do desenho experimental, uma parte essencial de qualquer análise de dados.
Probabilidade e estatística
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Fortaleça suas habilidades em ciência de decisão criando frameworks orientados por dados e implementando soluções eficientes.
Letramento em dados
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Aprenda as diferenças entre processamento em lote e streaming, como escalar sistemas de streaming e seus usos reais.
Engenharia de dados
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Crie sistemas multimodais usando os modelos de texto e áudio da OpenAI, incluindo um chatbot de suporte ao cliente completo!
Inteligência artificial
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Domine o Databricks com Python: aprenda a autenticar, gerenciar clusters, automatizar jobs e consultar modelos de IA programaticamente.
Inteligência artificial
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This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Nuvem
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Shiny é um pacote R que facilita criar apps web interativos diretamente em R, permitindo que sua equipe explore seus dados como dashboards ou visualizações.
Desenvolvimento de software
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Aprenda os fundamentos de explorar, manipular e medir dados de imagens biomédicas.
Manipulação de dados
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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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Pratique Power BI com nosso estudo de caso sobre saúde. analise dados, descubra insights de eficiência e crie um painel.
Visualização de dados
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Aprenda a implementar o gerenciamento de dados distribuídos e o machine learning no Spark usando o pacote PySpark.
Engenharia de dados
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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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Pare de reescrever as mesmas junções e cálculos e mergulhe em análises bem governadas e escaláveis usando modelos de dados Sigma.
Relatórios
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Saiba mais sobre o AWS Boto e como usar a tecnologia em nuvem para otimizar seu fluxo de trabalho de dados.
Nuvem
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Ajuste o Llama para tarefas personalizadas usando o TorchTune e aprenda técnicas para ajuste eficiente, como quantização.
Inteligência artificial
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Crie cálculos Sigma dinâmicos para explorar dados, automatizar a lógica e descobrir tendências com exemplos práticos de negócios.
Manipulação de dados
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Aprenda conceitos financeiros importantes, como investimento de capital, WACC e valor para o acionista.
Finanças aplicadas
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Aprenda sobre modelos ARIMA em Python e torne-se um especialista em análise de séries temporais.
Machine learning
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Aprenda as principais técnicas necessárias para extrair insights importantes de dados de séries temporais.
Probabilidade e estatística
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Aprenda habilidades poderosas de linha de comando para baixar, processar e transformar dados, incluindo pipeline de aprenzidado de máquina.
Manipulação de dados
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Explore regras de associação em análise de cesta de mercado com Python, com dados de livrarias e recomendações de filmes.
Machine learning
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Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Visualização 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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