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Curso
Aprenda a importar, mexer e transformar dados em Java usando a biblioteca Tablesaw. Trabalhe com arquivos CSV, estruturas tabulares e formatos JSON complexos.
Desenvolvimento de software
Curso
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Inteligência artificial
Curso
Aprenda a escolher, criar e proteger armazenamentos de dados AWS, incluindo DynamoDB e S3, por meio de exercicio práticos no console e cenários reais.
Nuvem
Curso
Melhore suas habilidades de tomada de decisão com modelos de decisão, métodos de análise, gerenciamento de riscos e técnicas de otimização.
Letramento em dados
Curso
Aprenda a criar visualizações atraentes de dados geoespaciais em Python usando o pacote geopandas e os mapas folium.
Visualização de dados
Curso
Desenvolva uma forte intuição sobre como funcionam o clustering hierárquico e o k-means e aprenda a aplicá-los para extrair insights dos seus dados.
Machine learning
Curso
Aprenda a criar modelos avançados de aprendizado de máquina em Python com técnicas como bagging, boosting e stacking.
Machine learning
Curso
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
Curso
Descubra diferentes tipos de modelagem de dados, incluindo para previsão, e aprenda a fazer regressão linear e medidas de avaliação de modelos no Tidyverse.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda o que é análise bayesiana de dados, como funciona e por que é uma ferramenta útil no seu kit de Ciência de dados.
Probabilidade e estatística
Curso
Conheça os detalhes complexos nos quais os cientistas de dados dedicam 70% a 80% do seu tempo: manipulação de dados e engenharia de recursos.
Manipulação de dados
Curso
Limpeza de dados mestres em Java usando métodos estatísticos, transformações e validação para aplicativos confiáveis.
Importação e limpeza de dados
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
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Saiba como reduzir o tempo de treinamento de grandes modelos de linguagem com o Accelerator e o Trainer para treinamento distribuído
Inteligência artificial
Curso
No e-commerce, vender mais e reduzir custos é essencial. Analise dados de um pet shop online usando o Power BI.
Visualização de dados
Curso
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Visualização de dados
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Reforce seus conhecimentos e prepare-se para entrevistas praticando perguntas de aprendizado de máquina em Python.
Machine learning
Curso
Julia é uma linguagem moderna criada para computação científica, aprendizado de máquina e mineração de dados.
Desenvolvimento de software
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Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Desenvolvimento de software
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Use o que você sabe sobre funções e técnicas comuns de planilhas para explorar o Python!
Desenvolvimento de software
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Neste estudo de caso em Power BI, enfrente um cenário real de análise de estoque usando DAX e visualizações.
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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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Manipulação de dados
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Neste curso, você vai aprender a importar e gerenciar dados financeiros em Python usando várias ferramentas e fontes.
Finanças aplicadas
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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