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Melhore sua programação com IA — guie seu assistente de programação para escrever, testar e documentar códigos de forma eficaz.
Inteligência artificial
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Conheça uma ampla gama de cálculos DAX e saiba como usá-los no Microsoft Power BI.
Manipulação de dados
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Aprenda a criar pipelines de dados eficazes, eficientes e confiáveis usando os princípios de extração, transformação e carregamento.
Engenharia de dados
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Saiba como analisar uma tabela SQL e apresentar insights para a gerência.
Letramento em dados
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Preveja preços de imóveis e a taxa de cliques em anúncios aplicando, analisando e interpretando regressão no R.
Probabilidade e estatística
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Conheça as principais arquiteturas de aprendizagem profunda, como CNNs, RNNs, LSTMs e GRUs, para modelar imagens e dados sequenciais.
Inteligência artificial
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Use suas habilidades atuais para criar narrativas alternativas com dados no Power BI, indo além dos painéis comuns.
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Aprenda práticas recomendadas para escrever funções complexas, reutilizáveis e de fácil manutenção, com boa documentação.
Desenvolvimento de software
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Melhore suas habilidades no Excel com funções avançadas de referência, pesquisa e banco de dados usando exercícios práticos.
Manipulação de dados
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Crie APIs robustas e prontas para produção com FastAPI, dominando operações HTTP, validação e execução assíncrona para pipelines eficientes de dados e ML.
Desenvolvimento de software
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Neste curso, você aprenderá a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para regressão e classificação usando o scikit-learn.
Machine learning
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Integre aplicações de IA/LLM com APIs, bancos de dados e sistemas de arquivos mais facilmente do que nunca com o Model Context Protocol (MCP).
Inteligência artificial
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Aprimore suas habilidades no GitHub com um curso intermediário sobre projetos, administração e segurança avançada.
Desenvolvimento de software
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Aprenda o básico sobre VMs, contêineres, Docker e Kubernetes. Entenda as diferenças para começar!
Desenvolvimento de software
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Aprimore seus relatórios com técnicas de análise de tendências, como séries temporais, árvores de decomposição e influenciadores-chave.
Manipulação de dados
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Use análise de regressão com statsmodels em Python para prever preços de imóveis e taxa de cliques em anúncios.
Probabilidade e estatística
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Saiba como limpar e preparar seus dados para o machine learning!
Machine learning
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Saiba como e quando usar testes de hipóteses comuns, como testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado em Python.
Probabilidade e estatística
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Descubra como o banco de dados vetorial Pinecone está revolucionando o desenvolvimento de aplicativos de IA!
Inteligência artificial
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Aprenda a implantar e manter ativos no Power BI, dominando a interface do Power BI Service e recursos como Workspaces.
Manipulação de dados
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Aprenda Databricks SQL para engenharia de dados, análise e fluxos de trabalho de dados em tempo real na arquitetura lakehouse.
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Aprenda modelagem financeira no Excel, incluindo fluxo de caixa, análise de cenários, valor temporal e orçamento de capital.
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Continue sua jornada de visualização de dados com técnicas práticas para incorporar medidas DAX e divulgação progressiva em seus relatórios.
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Entenda os componentes básicos dos agentes LangChain e crie agentes de chat personalizados.
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Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
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Consolide e amplie seu conhecimento de tipos de dados Python como listas, dicionários e tuplas para resolver problemas de Data Science.
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Aprenda a tirar conclusões com dados limitados usando Python e estatística: amostragem aleatória, estratificada e por grupos.
Probabilidade e estatística
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Neste curso, você aprenderá os fundamentos do Kubernetes e implantará e orquestrará contêineres usando Manifestos e instruções do kubectl.
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Domine a análise de texto com técnicas essenciais de PLN, desde o pré-processamento até modelos avançados de transformadores.
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Aprenda a trabalhar com datas e horários em Python.
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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