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Modelos de IA escaláveis com PyTorch Lightning
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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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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 criar visualizações de dados atraentes com o KNIME, incluindo gráficos, componentes e painéis.
Visualização de dados
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Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.
Nuvem
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Conecte Java ao PostgreSQL com JDBC. Escreva consultas seguras, gerencie transações e lide com grandes conjuntos de dados de forma eficiente.
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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Crie aplicativos de IA inteligentes, interativos e confiáveis com mais facilidade do que nunca com a API OpenAI Responses e o GPT-5.
Inteligência artificial
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Esse curso é pra quem usa R e quer aprender Python rapidinho!
Desenvolvimento de software
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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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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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Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Nuvem
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Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Nuvem
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Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
Relatórios
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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
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Machine learning
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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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Aprenda a técnica bag of words para mineração de texto com R.
Machine learning
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Neste curso, você vai aprender a usar a ciência de dados para várias tarefas comuns de marketing.
Machine learning
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Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
Relatórios
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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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Aplique modelagem estatística em um cenário real para modelar risco de crédito com regressão logística e árvores de decisão.
Finanças aplicadas
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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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Especifique e ajuste modelos GARCH para prever a volatilidade e o valor em risco que mudam com o tempo.
Finanças aplicadas
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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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Aprenda a usar a formatação condicional com seus dados usando opções integradas e criando fórmulas personalizadas.
Manipulação de dados
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Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.
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Aprenda a separar diferenças reais de ruído aleatório e entenda vieses psicológicos que afetam nossas decisões racionais.
Probabilidade e estatística
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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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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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Aprenda a usar o plotly no R para criar visualizações de dados interativas e melhorar a narrativa dos seus dados.
Visualização de dados
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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
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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