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Introdução ao Tableau
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Visualização de dados
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Descubra como usar IA generativa de forma responsável e seu impacto futuro na sociedade.
Inteligência artificial
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Aprenda os fundamentos da estatística, com medidas de centro e dispersão, distribuições de probabilidade e testes de hipóteses sem usar código!
Probabilidade e estatística
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Aprimore suas habilidades em estatística coletando, analisando e interpretando dados com Python.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a preparar dados no Excel usando funções lógicas, fórmulas aninhadas, funções de busca e tabelas dinâmicas.
Preparação de dados
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Comece a explorar e visualizar seus próprios dados com o tidyverse, uma coleção poderosa e popular de ferramentas de ciência de dados no R.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a combinar dados de várias tabelas unindo dados usando o pandas.
Manipulação de dados
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Continue sua jornada para se tornar um ninja do R aprendendo sobre instruções condicionais, loops e funções vetoriais.
Desenvolvimento de software
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Empresas guiadas por dados dependem de insights para inspirar ações e promover transformações.
Letramento em dados
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Learn about Microsoft Copilot and 365 Copilot to enhance productivity, streamline workflows, and make informed, data-driven decisions in your business.
Inteligência artificial
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Crie sua primeira rede neural no PyTorch, ajuste hiperparâmetros e trabalhe com tarefas de classificação e regressão.
Inteligência artificial
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Uma introdução à visualização de dados sem programação.
Visualização de dados
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Aprenda a explorar, visualizar e extrair insights dos dados usando a análise exploratória de dados (EDA) em Python.
Análise exploratória de dados
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Mergulhe no ecossistema Python, descobrindo módulos e pacotes, além de como escrever funções personalizadas!
Desenvolvimento de software
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Aprenda a examinar os elementos de um banco de dados, incluindo as tabelas, seus relacionamentos e os dados armazenados.
Análise exploratória de dados
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Neste curso interativo do Power BI, você aprenderá a usar o editor Power Query para transformar e moldar seus dados para que estejam prontos para análise.
Preparação de dados
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Investigue um conjunto de dados da empresa fictícia Databel no Power BI e descubra por que os clientes estão indo embora.
Visualização de dados
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Aprenda os principais conceitos de modelagem de dados no Power BI.
Manipulação de dados
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Conheça o Snowflake e aprenda a usar o Snowsight, uma interface SQL intuitiva para acessar e explorar dados.
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Aprenda a projetar bancos de dados em SQL para processar, armazenar e organizar dados de forma mais eficiente.
Engenharia de dados
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Aprenda a criar visualizações informativas e atraentes em Python usando a biblioteca Seaborn.
Visualização de dados
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Saiba como criar uma das formas mais eficientes de armazenamento de dados: os bancos de dados relacionais!
Desenvolvimento de software
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Conheça o papel que a Inteligência Artificial Generativa desempenha hoje e desempenhará no futuro em um ambiente de negócios.
Inteligência artificial
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Aprenda a produzir visualizações de dados impactantes e atraentes com o ggplot2, compreendendo a gramática dos gráficos.
Visualização de dados
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Saiba como criar, personalizar e compartilhar visualizações de dados usando o Matplotlib.
Visualização de dados
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Saiba como criar consultas para análise e engenharia de dados com funções de janela, a arma secreta do SQL!
Desenvolvimento de software
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Saiba mais sobre a plataforma Databricks Lakehouse e como ela pode modernizar as arquiteturas de dados e aprimorar os processos de gerenciamento de dados.
Engenharia de dados
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Aprenda a criar visualizações no Excel para diferentes layouts de dados e aplicar boas práticas na criação de painéis.
Visualização de dados
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Com o ChatGPT, você terá acesso a prompts melhores, respostas precisas e uso seguro da IA. Aumente a eficiência e aproveite ao máximo as conversas com IA!
Inteligência artificial
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Mergulhe nos princípios e práticas do prompt engineering para usar modelos como ChatGPT em problemas reais.
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.