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Curso
Cansou do caos na semana de lançamento? Planeje e escreva um lançamento completo de produto em uma só sessão com Claude Cowork.
Inteligência artificial
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Crie pipelines CI/CD usando AWS CodePipeline, CodeBuild e CodeDeploy. Automatize blue/green e canary releases e defina infraestrutura com CloudFormation.
Nuvem
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Domine a análise de marketing usando o Tableau. Analise o desempenho, compare métricas e otimize estratégias em todos os canais.
Preparação de dados
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Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Nuvem
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Visualize sazonalidade, tendências e outros padrões em seus dados de séries temporais.
Visualização de dados
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Crie um espaço Databricks Genie de ponta a ponta: descrições, sinônimos, instruções, relações de tabela, consultas de exemplo, monitoramento e benchmarks.
Engenharia de dados
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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Nuvem
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Desenvolva as habilidades necessárias para limpar dados brutos e transformá-los em insights precisos.
Preparação 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
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Aprenda a importar, limpar e manipular dados de IoT no Python para deixá-los prontos para o aprendizado de máquina.
Manipulação de dados
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Domine a manipulação de dados de séries temporais no R, incluindo importação, resumo e subconjuntos, com zoo, lubridate e xts.
Manipulação de dados
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Aprenda a criar visualizações atraentes de dados geoespaciais em Python usando o pacote geopandas e os mapas folium.
Visualização de dados
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Leve o Polars além com manipulação de texto, estatísticas móveis, junções de DataFrame e análises avançadas.
Manipulação de dados
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Desenvolvimento de software
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Nuvem
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Aprenda a fazer previsões sobre o futuro usando previsão de séries temporais em R, incluindo modelos ARIMA e métodos de suavização exponencial.
Probabilidade e estatística
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Descubra como analisar e visualizar dados de beisebol com o Power BI. Dê vida a insights de beisebol com gráficos de dispersão, gráficos de tornado e medidores.
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Pratique Power BI com nosso estudo de caso sobre saúde. analise dados, descubra insights de eficiência e crie um painel.
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Visualização de dados
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Neste estudo de caso em Power BI, aplique conceitos de ETL e visualização em um cenário real de negócios.
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Machine learning
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Machine learning
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Inteligência artificial
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Aprenda a otimizar, escalar e testar pipelines de dados Polars para desempenho pronto para produção.
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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