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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
Analise a dinâmica do mercado e crie um plano estratégico de entrada para um fabricante de veículos elétricos usando IA generativa.
Inteligência artificial
Curso
Domine o gerenciamento estratégico de dados para obter excelência nos negócios.
Gerenciamento de dados
Curso
Aprenda a mexer, visualizar e fazer testes estatísticos com uma série de estudos de caso de análise de RH.
Análise exploratória de dados
Curso
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Visualização de dados
Curso
Innovating with Google Cloud AI
Nuvem
Curso
Fine-tune Llama for custom tasks using TorchTune, and learn techniques for efficient fine-tuning such as quantization.
Inteligência artificial
Curso
Aprenda a projetar e implementar triggers no SQL Server usando exemplos reais.
Desenvolvimento de software
Curso
Este curso aborda o que você precisa para criar um sistema básico de monitoramento de aprendizado de máquina em Python.
Machine learning
Curso
Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
Inteligência artificial
Curso
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
Visualização de dados
Curso
Aprenda a usar scripts Python no Power BI para preparar dados, fazer visualizações e calcular coeficientes de correlação.
Manipulação de dados
Curso
Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.
Probabilidade e estatística
Curso
Aproveite o poder do Python e do PuLP para otimizar as cadeias de abastecimento.
Análise exploratória de dados
Curso
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
Curso
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Inteligência artificial
Curso
Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.
Desenvolvimento de software
Curso
Aproveite o poder das ferramentas tidyverse para criar gráficos com qualidade de publicação e relatórios personalizados que mostram seus resultados.
Visualização de dados
Curso
Domine a arquitetura de três camadas do Snowflake e construa o modelo mental necessário para trabalhar com eficiência no Snowflake.
Curso
Neste curso, você vai aprender a fazer inferências usando modelos lineares.
Probabilidade e estatística
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Aprenda como participar e vencer competições no Kaggle.
Machine learning
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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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Domine conceitos básicos sobre manipulação de dados, como filtragem, seleção e cálculo de estatísticas por grupo usando data.table.
Manipulação de dados
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Learn how to use Python to analyze customer churn and build a model to predict it.
Análise exploratória de dados
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Neste estudo de caso em Power BI, enfrente um cenário real de análise de estoque usando DAX e visualizações.
Visualização de dados
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Aprenda a escrever scripts que capturam e tratam erros e controlam diversas operações simultâneas.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a analisar dados ao longo do tempo com séries temporais no Power BI, usando dados reais e técnicas práticas.
Visualização de dados
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Reforce seus conhecimentos dos tópicos de manipulação de séries temporais no R usando dados de estudos de caso reais.
Probabilidade e estatística
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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 o básico sobre como usar o DataLab, um caderno de dados com inteligência artificial para análise e exploração de dados.
Relatórios
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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