Curso
Pensamento Estatístico em Python (Parte 2)
- IntermediárioNível de habilidade
- 4.7+
- 289 avaliações
Aprenda a executar as duas principais tarefas da inferência estatística: estimativa de parâmetros e teste de hipóteses.
Probabilidade e estatística
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
ou
Curso
Aprenda a executar as duas principais tarefas da inferência estatística: estimativa de parâmetros e teste de hipóteses.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a analisar demonstrações financeiras com Python: calcule índices, avalie a saúde financeira e apresente análises.
Finanças aplicadas
Curso
Use visualizações para identificar as habilidades mais demandadas de cientistas, analistas e engenheiros de dados.
Visualização de dados
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 a usar scripts Python no Power BI para preparar dados, fazer visualizações e calcular coeficientes de correlação.
Manipulação de dados
Curso
Domine o Databricks com Python: aprenda a autenticar, gerenciar clusters, automatizar jobs e consultar modelos de IA programaticamente.
Inteligência artificial
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
Aprenda a identificar, analisar, remover e imputar dados ausentes em Python.
Manipulação de dados
Curso
Junte texto, imagens, áudio e vídeo com os modelos de IA mais recentes da Hugging Face e crie novas imagens e vídeos!
Inteligência artificial
Curso
Aprenda os fundamentos das redes neurais e como criar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
Machine learning
Curso
Aprenda como os computadores funcionam, crie algoritmos eficientes e explore a teoria computacional para resolver problemas do mundo real.
Desenvolvimento de software
Curso
Descubra como usar a demonstração de resultados e o balanço patrimonial no Power BI
Finanças aplicadas
Curso
Aprenda a usar Power BI em um estudo de caso de cadeia de suprimentos: fazer vs. comprar, custos e volumes de produção.
Visualização de dados
Curso
Melhore sua programação com o Windsurf, o IDE com inteligência artificial que ajuda você a criar, depurar e implantar mais rápido.
Inteligência artificial
Curso
Implante, proteja e opere apps na AWS com Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch e X-Ray. Preparação prática para o exame DVA-C02.
Nuvem
Curso
Aprenda a dominar dados brutos e desorganizados no PostgreSQL para extrair insights precisos.
Preparação de dados
Curso
Aprenda a garantir uma entrada de dados limpa e a criar painéis dinâmicos para mostrar seus dados de marketing.
Relatórios
Curso
Ajuste o Llama para tarefas personalizadas usando o TorchTune e aprenda técnicas para ajuste eficiente, como quantização.
Inteligência artificial
Curso
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Nuvem
Curso
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Nuvem
Curso
Detecte anomalias em análises de dados e amplie seu kit de ferramentas estatístico em Python neste curso de quatro horas.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda e use algoritmos avançados de Deep Reinforcement Learning, incluindo técnicas de refinamento e otimização.
Inteligência artificial
Curso
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Nuvem
Curso
Neste curso, você vai aprender a fazer inferências usando modelos lineares.
Probabilidade e estatística
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
Crie um espaço Databricks Genie de ponta a ponta: descrições, sinônimos, instruções, relações de tabela, consultas de exemplo, monitoramento e benchmarks.
Engenharia de dados
Curso
Leve o Polars além com manipulação de texto, estatísticas móveis, junções de DataFrame e análises avançadas.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda a criar painéis interativos e cheios de insights com o Dash e o Plotly.
Visualização de dados
Curso
Neste curso, você vai aprender sobre o básico do desenho experimental, uma parte essencial de qualquer análise de dados.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda como participar e vencer competições no Kaggle.
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.
Progrida onde estiver com nossos cursos no celular e desafios diários de programação de 5 minutos.