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Streaming de dados com AWS Kinesis e Lambda
- AvançadoNível de habilidade
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Saiba como trabalhar com dados em tempo real usando tecnologias sem servidor na AWS.
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Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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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 calcular métricas de risco e desempenho e a montar um portfólio ótimo para o equilíbrio entre risco e retorno.
Finanças aplicadas
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Domine o planejamento de viagens com o WanderBot: crie sugestões, ganhe confiança e simplifique sua próxima aventura.
Inteligência artificial
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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
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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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Aprenda como fazer com que os modelos GenAI realmente reflitam os valores humanos enquanto ganha experiência prática com LLMs avançados.
Inteligência artificial
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Collaborate with AI to make recruiting, people ops, and policy engagement faster and fairer.
Inteligência artificial
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Amplie sua caixa de ferramentas de regressão com os modelos logístico e de Poisson e aprenda a treiná-los, entendê-los e validá-los, além de fazer previsões.
Probabilidade e estatística
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Aprenda conceitos financeiros importantes, como investimento de capital, WACC e valor para o acionista.
Finanças aplicadas
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Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
Finanças aplicadas
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Use visualizações para identificar as habilidades mais demandadas de cientistas, analistas e engenheiros de dados.
Visualização de dados
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Aprenda modelagem básica de negócios, incluindo fluxos de caixa, investimentos, anuidades, amortização de empréstimos e muito mais usando o Google Sheets.
Finanças aplicadas
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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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Garanta uma alta qualidade dos dados nos fluxos de trabalho de ciência de dados e engenharia de dados com a biblioteca Great Expectations do Python.
Engenharia de dados
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Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Machine learning
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Detecte anomalias em análises de dados e amplie seu kit de ferramentas estatístico em Python neste curso de quatro horas.
Probabilidade e estatística
Curso
Visualize, explore e trate dados ausentes com facilidade usando o naniar, integrado ao ecossistema tidyverse.
Preparação de dados
Curso
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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Use as sofisticadas ferramentas de visualização do Seaborn para criar visualizações bonitas e informativas com facilidade.
Visualização de dados
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Aprenda o básico sobre como analisar, mexer e fazer cálculos com datas e horas no R.
Desenvolvimento de software
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Neste curso, você vai aprender a ajustar modelos hierárquicos com efeitos aleatórios.
Probabilidade e estatística
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Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
Visualização de dados
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Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Inteligência artificial
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Aprenda a identificar, analisar, remover e imputar dados ausentes em Python.
Manipulação de dados
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Aprenda a transformar e analisar dados na sua conta do Microsoft Fabric.
Outros
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In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
Finanças aplicadas
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Aprenda as funções mais importantes para manipular, processar e transformar dados no SQL Server.
Manipulação de dados
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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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Aprenda a criar e executar suas próprias simulações de Monte Carlo usando Python!
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.