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Foundations of Inference in Python
- AvançadoNível de habilidade
- 4.5+
- 202
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.
Probabilidade e estatística
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Probabilidade e estatística
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Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Nuvem
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Use a análise de sobrevivência para trabalhar com dados de tempo até o evento e prever o tempo de sobrevivência.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a usar o PostgreSQL para analisar séries temporais de forma eficaz e aplicar essas técnicas a dados reais.
Manipulação de dados
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Aprenda a analisar e visualizar dados de rede com o pacote igraph e crie gráficos de rede interativos com o threejs.
Probabilidade e estatística
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Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Nuvem
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Aprenda a usar a formatação condicional com seus dados usando opções integradas e criando fórmulas personalizadas.
Manipulação de dados
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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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Trabalhe com séries de retorno de fatores de risco, estude suas propriedades empíricas e estime o valor em risco (VaR).
Finanças aplicadas
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This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Nuvem
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Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Inteligência artificial
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Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
Machine learning
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You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Nuvem
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Aprenda a configurar um aplicativo de recomendação de livros seguro e eficiente no Azure neste estudo de caso prático.
Nuvem
Curso
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 técnica bag of words para mineração de texto com R.
Machine learning
Curso
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Desenvolvimento de software
Curso
Os GAMs modelam relações nos dados como funções não lineares que são super adaptáveis a diferentes tipos de problemas de ciência de dados.
Probabilidade e estatística
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Saiba como reduzir o tempo de treinamento de grandes modelos de linguagem com o Accelerator e o Trainer para treinamento distribuído
Inteligência artificial
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Domine o RAG com o Weaviate! Incorpore texto e imagens para recuperação e experimente a pesquisa vetorial, BM25 e híbrida.
Inteligência artificial
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
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Descubra como conversar com seus dados usando agentes de IA de texto para consulta com MongoDB e LangGraph.
Inteligência artificial
Curso
Aprenda a usar a API do Censo dos EUA para trabalhar com dados demográficos e socioeconômicos.
Análise exploratória de dados
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Neste curso, você vai aprender a criar painéis estáticos e interativos usando flexdashboard e shiny.
Relatórios
Curso
Explore diferentes paradigmas de programação, como imperativo e declarativo, procedural, funcional e orientado a objetos.
Desenvolvimento de software
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Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
Manipulação de dados
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Neste curso, você vai aprender a usar a ciência de dados para várias tarefas comuns de marketing.
Machine learning
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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Assuma o papel de diretor financeiro e aprenda a aconselhar um conselho de administração sobre métricas importantes enquanto elabora uma previsão financeira.
Finanças aplicadas
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Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
Relatórios
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.