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Análise de Sobrevivência em R
- IntermediárioNível de habilidade
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Aprenda a trabalhar com dados de tempo até o evento, estimar, visualizar e interpretar modelos de sobrevivência.
Probabilidade e estatística
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Probabilidade e estatística
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Otimize seus projetos de IA criando modelos modulares e dominando a otimização avançada com o PyTorch Lightning!
Inteligência artificial
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Aprenda a coletar e baixar dados de qualquer site de forma eficiente usando o R.
Preparação de dados
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Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Inteligência artificial
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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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Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Desenvolvimento de software
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Crie DAGs com a API TaskFlow, agendamento baseado em ativos e sensores adiáveis, e execute um pipeline ETL SQL ponta a ponta com verificações de qualidade.
Engenharia de dados
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O curso Modelo Linear Generalizado amplia sua caixa de ferramentas de regressão para incluir regressão logística e de Poisson.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a escrever consultas recursivas e consultar estruturas de dados hierárquicas.
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
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Aprenda a criar pipelines robustos e duradouros, prontos para evoluir com o tempo.
Machine learning
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Esse curso ensina as principais ideias do machine learning, como construir e avaliar modelos preditivos.
Machine learning
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Aprenda sobre modelos GARCH, como implementá-los e calibrá-los com dados financeiros, desde ações até câmbio.
Finanças aplicadas
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Aprenda como os computadores funcionam, crie algoritmos eficientes e explore a teoria computacional para resolver problemas do mundo real.
Desenvolvimento de software
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Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Engenharia de dados
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Use manipulação e visualização de dados para explorar o histórico de votações da Assembleia Geral das Nações Unidas.
Análise exploratória 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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Domine o SQL, o gerenciamento de dados, a otimização e a segurança do Amazon Redshift.
Engenharia de dados
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Neste curso, você vai aprender a coletar dados do Twitter e analisar textos, redes e origem geográfica do Twitter.
Manipulação de dados
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Nuvem
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Aprenda a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para fazer previsões de classificação e regressão com tidymodels.
Machine learning
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Aprenda a fazer análise de imagens usando Keras com Python, construindo, treinando e avaliando redes neurais convolucionais.
Inteligência artificial
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Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilidade e estatística
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Confiança e segurança na nuvem Google
Nuvem
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Garanta a consistência dos dados aprendendo a usar transações e lidar com erros em ambientes simultâneos.
Desenvolvimento de software
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Comece sua jornada com Scala, uma linguagem popular para aplicativos escaláveis e infraestrutura de engenharia de dados.
Desenvolvimento de software
Curso
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
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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Prepare-se para classificar dados não numéricos, como cargos e respostas de pesquisas, usando o ecossistema Tidyverse.
Manipulação de dados
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Aprenda técnicas eficientes em pandas para otimizar seu código Python.
Desenvolvimento de software
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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