Curso
Lidando com dados ausentes em R
- BásicoNível de habilidade
- 4.7+
- 142 avaliações
Visualize, explore e trate dados ausentes com facilidade usando o naniar, integrado ao ecossistema tidyverse.
Preparação de dados
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
ou
Curso
Visualize, explore e trate dados ausentes com facilidade usando o naniar, integrado ao ecossistema tidyverse.
Preparação de dados
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
Curso
Aprenda a executar as duas principais tarefas da inferência estatística: estimativa de parâmetros e teste de hipóteses.
Probabilidade e estatística
Curso
Visualize sazonalidade, tendências e outros padrões em seus dados de séries temporais.
Visualização de dados
Curso
Aprenda design de pesquisas usando estruturas comuns de design e depois visualize e analise os resultados da pesquisa.
Probabilidade e estatística
Curso
Confiança e segurança na nuvem Google
Nuvem
Curso
Aprenda conceitos de probabilidade: variáveis aleatórias, média, variância, distribuições e probabilidade condicional.
Probabilidade e estatística
Curso
Neste curso, você vai aprender a coletar dados do Twitter e analisar textos, redes e origem geográfica do Twitter.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda a usar Python para analisar a rotatividade de clientes e criar um modelo para prevê-la.
Análise exploratória de dados
Curso
Aprenda a trabalhar com dados de tempo até o evento, estimar, visualizar e interpretar modelos de sobrevivência.
Probabilidade e estatística
Curso
Explore os conceitos e aplicações de modelos lineares com Python e crie modelos para descrever, prever e extrair insights de padrões de dados.
Probabilidade e estatística
Curso
Explore variáveis latentes, como personalidade, usando análises fatoriais exploratórias e confirmatórias.
Probabilidade e estatística
Curso
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Nuvem
Curso
Domine o SQL, o gerenciamento de dados, a otimização e a segurança do Amazon Redshift.
Engenharia de dados
Curso
Domine a complexidade do seu código com programação orientada a objetos usando os sistemas S3 e R6.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda a identificar, analisar, remover e imputar dados ausentes em Python.
Manipulação de dados
Curso
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Preparação de dados
Curso
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Machine learning
Curso
Aprenda a segmentar clientes em Python.
Manipulação de dados
Curso
Analise dados de texto no R usando o framework Tidy.
Manipulação de dados
Curso
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Desenvolvimento de software
Curso
Garanta a consistência dos dados aprendendo a usar transações e lidar com erros em ambientes simultâneos.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda sobre modelos GARCH, como implementá-los e calibrá-los com dados financeiros, desde ações até câmbio.
Finanças aplicadas
Curso
Esse curso é pra quem usa R e quer aprender Python rapidinho!
Desenvolvimento de software
Curso
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Nuvem
Curso
Aprenda técnicas eficientes em pandas para otimizar seu código Python.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda a coletar e baixar dados de qualquer site de forma eficiente usando o R.
Preparação de dados
Curso
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Nuvem
Curso
Aprenda sobre avaliação de empresas com aplicações reais e estudos de caso usando fluxos de caixa descontados (DCF).
Finanças aplicadas
Curso
This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Nuvem
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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