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Introdução a Scala
- IntermediárioNível de habilidade
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Comece sua jornada com Scala, uma linguagem popular para aplicativos escaláveis e infraestrutura de engenharia de dados.
Desenvolvimento de software
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados serão armazenados nos EUA.Curso
Comece sua jornada com Scala, uma linguagem popular para aplicativos escaláveis e infraestrutura de engenharia de dados.
Desenvolvimento de software
Curso
Este curso vai te mostrar como juntar e combinar conjuntos de dados com o data.table.
Manipulação de dados
Curso
Aprimore suas habilidades no KNIME com nosso curso sobre transformação de dados, operações com colunas e otimização do fluxo de trabalho.
Preparação de dados
Curso
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilidade e estatística
Curso
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
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Inteligência artificial
Curso
Aprenda sobre MLOps, incluindo ferramentas e práticas para automatizar e escalar aplicações de aprendizado de máquina.
Machine learning
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 usar Python para criar, executar e analisar testes A/B para tomar decisões comerciais proativas.
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
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
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.
Machine learning
Curso
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Nuvem
Curso
Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.
Nuvem
Curso
Aprenda sobre avaliação de empresas com aplicações reais e estudos de caso usando fluxos de caixa descontados (DCF).
Finanças aplicadas
Curso
Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
Desenvolvimento de software
Curso
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Manipulação de dados
Curso
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
Curso
Learn efficient techniques in pandas to optimize your Python code.
Desenvolvimento de software
Curso
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Machine learning
Curso
Aprenda a criar mecanismos de recomendação em Python usando técnicas de machine learning.
Machine learning
Curso
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
Curso
Aprenda a ajustar os hiperparâmetros do seu modelo para obter os melhores resultados preditivos.
Machine learning
Curso
Use a análise financeira no KNIME com dados reais, melhorando suas habilidades de preparação de dados e fluxo de trabalho.
Finanças aplicadas
Curso
Domine a análise de marketing usando o Tableau. Analise o desempenho, compare métricas e otimize estratégias em todos os canais.
Preparação de dados
Curso
Trust and Security with Google Cloud
Nuvem
Curso
Automatize a manipulação de dados com a KNIME, dominando a mesclagem, a agregação, os fluxos de trabalho de banco de dados e o manuseio avançado de arquivos.
Manipulação de dados
Curso
Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.
Nuvem
Curso
Aprenda a importar, limpar e manipular dados de IoT no Python para deixá-los prontos para o aprendizado de máquina.
Manipulação 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.
Continue progredindo em qualquer lugar com nossos cursos para celular e desafios diários de programação de 5 minutos.