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Praticando questões de entrevista de código em Python
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Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Desenvolvimento de software
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Aprenda a criar agentes inteligentes que raciocinam, agem e resolvem tarefas do mundo real usando Python.
Inteligência artificial
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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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Este curso aborda o que você precisa para criar um sistema básico de monitoramento de aprendizado de máquina em Python.
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Aprimore a precisão e confiabilidade dos sistemas RAG com Graph RAG e hybrid RAG.
Inteligência artificial
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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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Aprenda como participar e vencer competições no Kaggle.
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Domine a complexidade do seu código com programação orientada a objetos usando os sistemas S3 e R6.
Desenvolvimento de software
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Aprenda e use algoritmos avançados de Deep Reinforcement Learning, incluindo técnicas de refinamento e otimização.
Inteligência artificial
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Domine o Databricks com Python: aprenda a autenticar, gerenciar clusters, automatizar jobs e consultar modelos de IA programaticamente.
Inteligência artificial
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Neste curso, você vai aprender a fazer inferências usando modelos lineares.
Probabilidade e estatística
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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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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
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Reforce seus conhecimentos e prepare-se para entrevistas praticando perguntas de aprendizado de máquina em Python.
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Saiba como trabalhar com dados em tempo real usando tecnologias sem servidor na AWS.
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Aprenda a criar modelos avançados de aprendizado de máquina em Python com técnicas como bagging, boosting e stacking.
Machine learning
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Neste curso, você vai aprender a ajustar modelos hierárquicos com efeitos aleatórios.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a analisar dados do Airbnb usando SQL no Databricks, crie painéis e obtenha insights úteis.
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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.
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Aprenda a fazer análise de imagens usando Keras com Python, construindo, treinando e avaliando redes neurais convolucionais.
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Aprenda a escrever consultas recursivas e consultar estruturas de dados hierárquicas.
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Ganhe experiência prática tirando conclusões sólidas com base em dados neste curso de quatro horas sobre inferência estatística em Python.
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Crie fluxos de trabalho com inteligência artificial que podem planejar, pesquisar, lembrar e colaborar usando o LlamaIndex.
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Aprimore sua intuição em probabilidade avançada, avaliação de riscos e simulação para tomar decisões de negócios baseadas em dados com confiança.
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Aprenda a criar pipelines robustos e duradouros, prontos para evoluir com o tempo.
Machine learning
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Prepare-se para sua próxima entrevista de estatística revisando conceitos como probabilidades condicionais, teste A/B, trade-off viés-variância e muito mais.
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Analise gráficos de séries temporais, use gráficos bipartidos e aprenda a resolver problemas avançados em análise de redes.
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Descubra o poder da simulação de eventos discretos para otimizar processos e criar gêmeos digitais com SimPy em Python.
Probabilidade e estatística
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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.
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
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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