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Modelos multimodais com Hugging Face
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Inteligência artificial
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Inteligência artificial
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Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
Inteligência artificial
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Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
Manipulação de dados
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Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.
Machine learning
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Analise a dinâmica do mercado e crie um plano estratégico de entrada para um fabricante de veículos elétricos usando IA generativa.
Inteligência artificial
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This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Nuvem
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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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Aprenda sobre modelos GARCH, como implementá-los e calibrá-los com dados financeiros, desde ações até câmbio.
Finanças aplicadas
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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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Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Inteligência artificial
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Interaja com um GPT personalizado e use suas habilidades de sugestão para planejar e abrir seu restaurante.
Inteligência artificial
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Aprenda a criar pipelines robustos e duradouros, prontos para evoluir com o tempo.
Machine learning
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Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.
Nuvem
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Aprenda a segmentar clientes em Python.
Manipulação de dados
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Garanta a consistência dos dados aprendendo a usar transações e lidar com erros em ambientes simultâneos.
Desenvolvimento de software
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Conecte Java ao PostgreSQL com JDBC. Escreva consultas seguras, gerencie transações e lide com grandes conjuntos de dados de forma eficiente.
Desenvolvimento de software
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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
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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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Aprenda a criar modelos de aprendizado profundo com o Keras.
Inteligência artificial
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Aprenda a escrever consultas recursivas e consultar estruturas de dados hierárquicas.
Desenvolvimento de software
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Neste curso, você vai aprender técnicas para fazer inferência estatística em dados numéricos.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a usar RNNs pra classificar o sentimento do texto, criar frases e traduzir textos entre idiomas.
Inteligência artificial
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Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
Inteligência artificial
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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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This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Nuvem
Curso
Use manipulação e visualização de dados para explorar o histórico de votações da Assembleia Geral das Nações Unidas.
Análise exploratória de dados
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Aplique seus conhecimentos em finanças e R para testar, analisar e otimizar portfólios financeiros.
Finanças aplicadas
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Reforce seus conhecimentos e prepare-se para entrevistas praticando perguntas de aprendizado de máquina em Python.
Machine learning
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Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
Nuvem
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Aprenda a analisar dados do Airbnb usando SQL no Databricks, crie painéis e obtenha insights úteis.
Importação e limpeza 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.