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Introdução ao Spark SQL em Python
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Aprenda a manipular dados e criar conjuntos de recursos de aprendizado de máquina no Spark usando SQL em Python.
Manipulação de dados
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Aprenda a manipular dados e criar conjuntos de recursos de aprendizado de máquina no Spark usando SQL em Python.
Manipulação de dados
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Aprenda a calcular métricas de risco e desempenho e a montar um portfólio ótimo para o equilíbrio entre risco e retorno.
Finanças aplicadas
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Conheça os detalhes complexos nos quais os cientistas de dados dedicam 70% a 80% do seu tempo: manipulação de dados e engenharia de recursos.
Manipulação de dados
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Aprenda sobre modelos ARIMA em Python e torne-se um especialista em análise de séries temporais.
Machine learning
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Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Inteligência artificial
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Manipulação de dados
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Aprenda como fazer com que os modelos GenAI realmente reflitam os valores humanos enquanto ganha experiência prática com LLMs avançados.
Inteligência artificial
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Saiba como trabalhar com dados em tempo real usando tecnologias sem servidor na AWS.
Nuvem
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Probabilidade e estatística
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Inteligência artificial
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Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
Desenvolvimento de software
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Este curso aborda o que você precisa para criar um sistema básico de monitoramento de aprendizado de máquina em Python.
Machine learning
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Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
Desenvolvimento de software
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Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Inteligência artificial
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Neste curso, você vai aprender a usar técnicas estatísticas para trabalhar com dados categóricos.
Probabilidade e estatística
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Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
Probabilidade e estatística
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Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
Inteligência artificial
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Amplie sua caixa de ferramentas de regressão com os modelos logístico e de Poisson e aprenda a treiná-los, entendê-los e validá-los, além de fazer previsões.
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Neste curso, você vai aprender técnicas para fazer inferência estatística em dados numéricos.
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Neste curso, você vai aprender a fazer inferências usando modelos lineares.
Probabilidade e estatística
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Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
Machine learning
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Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
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Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
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Desenvolvimento de software
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Reforce seus conhecimentos e prepare-se para entrevistas praticando perguntas de aprendizado de máquina em Python.
Machine learning
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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
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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