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Curso
Use a análise de expressão diferencial do RNA-Seq para identificar genes que podem ser importantes para diferentes doenças ou condições.
Probabilidade e estatística
Curso
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
Inteligência artificial
Curso
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
Curso
Explore variáveis latentes, como personalidade, usando análises fatoriais exploratórias e confirmatórias.
Probabilidade e estatística
Curso
Use visualizações para identificar as habilidades mais demandadas de cientistas, analistas e engenheiros de dados.
Visualização de dados
Curso
Crie aplicativos de IA interativos no Sigma usando entradas do usuário, ações e interfaces sofisticadas, sem programar.
Relatórios
Curso
Fine-tune Llama for custom tasks using TorchTune, and learn techniques for efficient fine-tuning such as quantization.
Inteligência artificial
Curso
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Nuvem
Curso
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
Visualização de dados
Curso
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Manipulação de dados
Curso
Learn to construct compelling and attractive visualizations that help communicate results efficiently and effectively.
Visualização de dados
Curso
Aprenda a projetar e implementar triggers no SQL Server usando exemplos reais.
Desenvolvimento de software
Curso
Conheça os detalhes complexos nos quais os cientistas de dados dedicam 70% a 80% do seu tempo: manipulação de dados e engenharia de recursos.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda sobre modelos ARIMA em Python e torne-se um especialista em análise de séries temporais.
Machine learning
Curso
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
Finanças aplicadas
Curso
Visualize sazonalidade, tendências e outros padrões em seus dados de séries temporais.
Visualização de dados
Curso
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Nuvem
Curso
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Nuvem
Curso
Domine o gerenciamento estratégico de dados para obter excelência nos negócios.
Gerenciamento de dados
Curso
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Probabilidade e estatística
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Manipulação de dados
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Probabilidade e estatística
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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
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Curso
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No e-commerce, vender mais e reduzir custos é essencial. Analise dados de um pet shop online usando o Power BI.
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Curso
Neste curso, você vai aprender a usar e apresentar modelos de regressão logística para fazer previsões.
Machine learning
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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