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Limpando dados em bancos de dados SQL Server
- IntermediárioNível de habilidade
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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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Desenvolva as habilidades necessárias para limpar dados brutos e transformá-los em insights precisos.
Preparação de dados
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Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
Inteligência artificial
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Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Inteligência artificial
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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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Aprenda a usar o Amazon Bedrock pra acessar modelos básicos de IA e criar com IA, sem precisar gerenciar uma infraestrutura complicada.
Inteligência artificial
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Neste curso, você vai aprender a usar técnicas estatísticas para trabalhar com dados categóricos.
Probabilidade e estatística
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Neste estudo de caso em Power BI, aplique conceitos de ETL e visualização em um cenário real de negócios.
Visualização de dados
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Outros
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Inteligência artificial
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Engenharia de dados
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Relatórios
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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
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Preparação de dados
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Aprenda a usar Python para criar, executar e analisar testes A/B para tomar decisões comerciais proativas.
Probabilidade e estatística
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Explore variáveis latentes, como personalidade, usando análises fatoriais exploratórias e confirmatórias.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a otimizar seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina com tidymodels.
Machine learning
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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
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Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.
Probabilidade e estatística
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Crie aplicativos de IA inteligentes, interativos e confiáveis com mais facilidade do que nunca com a API OpenAI Responses e o GPT-5.
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Aprenda a resolver problemas cada vez mais complexos usando simulações para gerar e analisar dados.
Probabilidade e estatística
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Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
Manipulação de dados
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Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.
Nuvem
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Neste curso, você vai aprender a fazer inferências usando modelos lineares.
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Comece sua jornada com Scala, uma linguagem popular para aplicativos escaláveis e infraestrutura de engenharia de dados.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a executar as duas principais tarefas da inferência estatística: estimativa de parâmetros e teste de hipóteses.
Probabilidade e estatística
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Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
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Aprenda sobre avaliação de empresas com aplicações reais e estudos de caso usando fluxos de caixa descontados (DCF).
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Aprenda sobre MLOps, incluindo ferramentas e práticas para automatizar e escalar aplicações de aprendizado de máquina.
Machine learning
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Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.
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
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.