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Curso
Reforce seus conhecimentos e prepare-se para entrevistas praticando perguntas de aprendizado de máquina em Python.
Machine learning
Curso
Aprenda a usar Python para criar, executar e analisar testes A/B para tomar decisões comerciais proativas.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a analisar e visualizar dados de rede com o pacote igraph e crie gráficos de rede interativos com o threejs.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a executar as duas principais tarefas da inferência estatística: estimativa de parâmetros e teste de hipóteses.
Probabilidade e estatística
Curso
Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
Visualização de dados
Curso
Use manipulação e visualização de dados para explorar o histórico de votações da Assembleia Geral das Nações Unidas.
Análise exploratória de dados
Curso
Aprenda a segmentar clientes em Python.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda a trabalhar com dados de tempo até o evento, estimar, visualizar e interpretar modelos de sobrevivência.
Probabilidade e estatística
Curso
Desenvolva as habilidades necessárias para limpar dados brutos e transformá-los em insights precisos.
Preparação de dados
Curso
Aprenda a garantir uma entrada de dados limpa e a criar painéis dinâmicos para mostrar seus dados de marketing.
Relatórios
Curso
Garanta a consistência dos dados aprendendo a usar transações e lidar com erros em ambientes simultâneos.
Desenvolvimento de software
Curso
Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.
Nuvem
Curso
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.
Machine learning
Curso
Aprenda a fazer análises de big data usando o Spark e o pacote sparklyr no R, e conheça o Spark MLIb em apenas 4 horas.
Engenharia de dados
Curso
Trust and Security with Google Cloud
Nuvem
Curso
Prepare-se para classificar dados não numéricos, como cargos e respostas de pesquisas, usando o ecossistema Tidyverse.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda a otimizar seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina com tidymodels.
Machine learning
Curso
Domine o SQL, o gerenciamento de dados, a otimização e a segurança do Amazon Redshift.
Engenharia de dados
Curso
Otimize seus projetos de IA criando modelos modulares e dominando a otimização avançada com o PyTorch Lightning!
Inteligência artificial
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Aprenda sobre avaliação de empresas com aplicações reais e estudos de caso usando fluxos de caixa descontados (DCF).
Finanças aplicadas
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Learn efficient techniques in pandas to optimize your Python code.
Desenvolvimento de software
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Amplie sua caixa de ferramentas de regressão com os modelos logístico e de Poisson e aprenda a treiná-los, entendê-los e validá-los, além de fazer previsões.
Probabilidade e estatística
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In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
Visualização de dados
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Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
Desenvolvimento de software
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Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
Nuvem
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De valor do ciclo de vida do cliente à previsão de churn e segmentação, aplique casos de uso de ML em marketing com Python.
Machine learning
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Aprimore suas habilidades no KNIME com nosso curso sobre transformação de dados, operações com colunas e otimização do fluxo de trabalho.
Preparação de dados
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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Nuvem
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Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.
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
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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