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Curso
Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
Inteligência artificial
Curso
Pare de reescrever as mesmas junções e cálculos e mergulhe em análises bem governadas e escaláveis usando modelos de dados Sigma.
Relatórios
Curso
Aprenda sobre modelos ARIMA em Python e torne-se um especialista em análise de séries temporais.
Machine learning
Curso
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Nuvem
Curso
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Manipulação de dados
Curso
Neste curso, você vai aprender a usar e apresentar modelos de regressão logística para fazer previsões.
Machine learning
Curso
Aprenda como fazer com que os modelos GenAI realmente reflitam os valores humanos enquanto ganha experiência prática com LLMs avançados.
Inteligência artificial
Curso
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
Visualização de dados
Curso
Crie aplicativos de IA interativos no Sigma usando entradas do usuário, ações e interfaces sofisticadas, sem programar.
Relatórios
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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
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Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda a usar RNNs pra classificar o sentimento do texto, criar frases e traduzir textos entre idiomas.
Inteligência artificial
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Explore variáveis latentes, como personalidade, usando análises fatoriais exploratórias e confirmatórias.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a criar e executar suas próprias simulações de Monte Carlo usando Python!
Probabilidade e estatística
Curso
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Inteligência artificial
Curso
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
Finanças aplicadas
Curso
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Probabilidade e estatística
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Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
Desenvolvimento de software
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Aprenda tudo sobre as vantagens da análise de dados bayesiana e aplique-a em vários casos de uso do mundo real!
Probabilidade e estatística
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Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Manipulação de dados
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Exploring Data Transformation with Google Cloud
Nuvem
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Aprenda a coletar e baixar dados de qualquer site de forma eficiente usando o R.
Preparação de dados
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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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Dá uma olhada no Alteryx Designer num estudo de caso de dados de varejo pra melhorar a análise de vendas e a tomada de decisões estratégicas.
Preparação de dados
Curso
Este curso vai te dar as habilidades necessárias para analisar, visualizar e entender redes usando a biblioteca NetworkX.
Probabilidade e estatística
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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.
Visualização de dados
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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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You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Nuvem
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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
Curso
Descubra maneiras de trabalhar com dados de data e hora no SQL Server para análise de séries temporais
Manipulação 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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