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Curso
Aprenda modelagem básica de negócios, incluindo fluxos de caixa, investimentos, anuidades, amortização de empréstimos e muito mais usando o Google Sheets.
Finanças aplicadas
Curso
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Probabilidade e estatística
Curso
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Nuvem
Curso
Aplique seus conhecimentos em finanças e R para testar, analisar e otimizar portfólios financeiros.
Finanças aplicadas
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Aprenda a configurar e gerenciar sua infraestrutura do Microsoft Fabric.
Outros
Curso
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda sobre modelos GARCH, como implementá-los e calibrá-los com dados financeiros, desde ações até câmbio.
Finanças aplicadas
Curso
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Desenvolvimento de software
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Aprenda como as datas funcionam no R e explore o mundo das instruções if, loops e funções usando exemplos financeiros.
Finanças aplicadas
Curso
Interaja com um GPT personalizado e use suas habilidades de sugestão para planejar e abrir seu restaurante.
Inteligência artificial
Curso
Aprenda a usar o Amazon Bedrock pra acessar modelos básicos de IA e criar com IA, sem precisar gerenciar uma infraestrutura complicada.
Inteligência artificial
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
Neste curso, você vai aprender técnicas para fazer inferência estatística em dados numéricos.
Probabilidade e estatística
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Nuvem
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Aprenda a analisar demonstrações financeiras com Python: calcule índices, avalie a saúde financeira e apresente análises.
Finanças aplicadas
Curso
Neste estudo de caso em Power BI, aplique conceitos de ETL e visualização em um cenário real de negócios.
Visualização de dados
Curso
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
Inteligência artificial
Curso
Aprenda a criar modelos de aprendizado profundo com o Keras.
Inteligência artificial
Curso
Neste curso, você vai aprender a usar técnicas estatísticas para trabalhar com dados categóricos.
Probabilidade e estatística
Curso
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Nuvem
Curso
Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a criar pipelines robustos e duradouros, prontos para evoluir com o tempo.
Machine learning
Curso
Comece sua jornada com Scala, uma linguagem popular para aplicativos escaláveis e infraestrutura de engenharia de dados.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda a analisar dados do Airbnb usando SQL no Databricks, crie painéis e obtenha insights úteis.
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Letramento em dados
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Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Manipulação de dados
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Aprenda a escrever consultas recursivas e consultar estruturas de dados hierárquicas.
Desenvolvimento de software
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Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
Machine learning
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Crie aplicativos reais com Python — pratique usando OOP e princípios de engenharia de software para escrever código limpo e fácil de manter.
Desenvolvimento de software
Curso
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilidade e estatística
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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