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Curso
Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
Inteligência artificial
Curso
Aprenda as funções mais importantes para manipular, processar e transformar dados no SQL Server.
Manipulação de dados
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Aprenda a analisar dados ao longo do tempo com séries temporais no Power BI, usando dados reais e técnicas práticas.
Visualização de dados
Curso
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
Inteligência artificial
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Azure Security
Nuvem
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Junte texto, imagens, áudio e vídeo com os modelos de IA mais recentes da Hugging Face e crie novas imagens e vídeos!
Inteligência artificial
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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
Aprenda a coletar e baixar dados de qualquer site de forma eficiente usando o R.
Preparação de dados
Curso
Neste estudo de caso em Power BI, enfrente um cenário real de análise de estoque usando DAX e visualizações.
Visualização de dados
Curso
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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Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.
Nuvem
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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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Aprenda a mexer, visualizar e fazer testes estatísticos com uma série de estudos de caso de análise de RH.
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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Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Desenvolvimento de software
Curso
Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
Nuvem
Curso
Aprenda sobre modelos GARCH, como implementá-los e calibrá-los com dados financeiros, desde ações até câmbio.
Finanças aplicadas
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Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Manipulação de dados
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Julia é uma linguagem moderna criada para computação científica, aprendizado de máquina e mineração de dados.
Desenvolvimento de software
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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
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Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Desenvolvimento de software
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Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
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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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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Nuvem
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Desenvolvimento de software
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Aplique seus conhecimentos em finanças e R para testar, analisar e otimizar portfólios financeiros.
Finanças aplicadas
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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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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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Aprenda como as datas funcionam no R e explore o mundo das instruções if, loops e funções usando exemplos financeiros.
Finanças aplicadas
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Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
Engenharia 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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