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Curso
Aprenda a usar RNNs pra classificar o sentimento do texto, criar frases e traduzir textos entre idiomas.
Inteligência artificial
Curso
Prepare-se para classificar dados não numéricos, como cargos e respostas de pesquisas, usando o ecossistema Tidyverse.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda a monitorar, diagnosticar e otimizar aplicativos do Azure usando o Azure Monitor, o Application Insights e o Log Analytics.
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
Curso
Aprenda a separar diferenças reais de ruído aleatório e entenda vieses psicológicos que afetam nossas decisões racionais.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a criar dashboards interativos com R usando o poderoso pacote shinydashboard. Crie visualizações dinâmicas e envolventes para seu público.
Relatórios
Curso
Aprenda sobre avaliação de empresas com aplicações reais e estudos de caso usando fluxos de caixa descontados (DCF).
Finanças aplicadas
Curso
Aprenda a segmentar clientes em Python.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda a garantir uma entrada de dados limpa e a criar painéis dinâmicos para mostrar seus dados de marketing.
Relatórios
Curso
Crie apps na nuvem na AWS com API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge e Kinesis. Domine padrões serverless e orientados a eventos para o exame DVA-C02.
Nuvem
Curso
Use os pacotes tidyr e purrr no tidyverse para gerar, explorar e avaliar modelos de aprenzidado de máquina.
Machine learning
Curso
Aprenda a analisar demonstrações financeiras com Python: calcule índices, avalie a saúde financeira e apresente análises.
Finanças aplicadas
Curso
Domine o RAG com o Weaviate! Incorpore texto e imagens para recuperação e experimente a pesquisa vetorial, BM25 e híbrida.
Inteligência artificial
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Aprenda a acessar dados financeiros de arquivos locais e também de fontes da internet.
Finanças aplicadas
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Explore diferentes paradigmas de programação, como imperativo e declarativo, procedural, funcional e orientado a objetos.
Desenvolvimento de software
Curso
Diagnostique, visualize e trate dados ausentes com uma variedade de técnicas de imputação, com dicas para melhorar seus resultados.
Manipulação de dados
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Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Nuvem
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In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
Finanças aplicadas
Curso
Conecte Java ao PostgreSQL com JDBC. Escreva consultas seguras, gerencie transações e lide com grandes conjuntos de dados de forma eficiente.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda modelagem básica de negócios, incluindo fluxos de caixa, investimentos, anuidades, amortização de empréstimos e muito mais usando o Google Sheets.
Finanças aplicadas
Curso
Prepare-se para sua próxima entrevista de estatística revisando conceitos como probabilidades condicionais, teste A/B, trade-off viés-variância e muito mais.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a importar, mexer e transformar dados em Java usando a biblioteca Tablesaw. Trabalhe com arquivos CSV, estruturas tabulares e formatos JSON complexos.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a ler, explorar e mexer com dados espaciais e depois use suas habilidades para criar mapas informativos usando R.
Visualização de dados
Curso
Aproveite o poder das ferramentas tidyverse para criar gráficos com qualidade de publicação e relatórios personalizados que mostram seus resultados.
Visualização de dados
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Aprenda a visualizar séries temporais no R e depois pratique com um estudo de caso de seleção de ações.
Visualização de dados
Curso
Aprenda ferramentas e técnicas para aproveitar seus próprios big data e facilitar experiências positivas para seus usuários.
Machine learning
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This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Nuvem
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Modernize a infraestrutura e as aplicações com a nuvem Google
Nuvem
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Aprenda a otimizar seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina com tidymodels.
Machine learning
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Explore regras de associação na análise de cesta de mercado no R, usando dados de varejo e criando recomendações de filmes.
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.
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