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Modelagem com tidymodels em R
- IntermediárioNível de habilidade
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- 182 avaliações
Aprenda a otimizar seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina com tidymodels.
Machine learning
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 otimizar seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina com tidymodels.
Machine learning
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Aplique seus conhecimentos em finanças e R para testar, analisar e otimizar portfólios financeiros.
Finanças aplicadas
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Este curso vai apresentar a máquina de vetores de suporte (SVM) usando uma abordagem visual e intuitiva.
Machine learning
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Aprenda a resolver problemas cada vez mais complexos usando simulações para gerar e analisar dados.
Probabilidade e estatística
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This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Nuvem
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Ganhe experiência prática tirando conclusões sólidas com base em dados neste curso de quatro horas sobre inferência estatística em Python.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a criar modelos de aprendizado profundo com o Keras.
Inteligência artificial
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Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Nuvem
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Avance rumo à maestria aplicando conceitos de pensamento estatístico a dados reais e gerando insights práticos.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a criar mecanismos de recomendação em Python usando técnicas de machine learning.
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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Aprenda a criar mapas web interativos com facilidade usando leaflet.
Visualização de dados
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Aprenda a projetar, automatizar e monitorar pipelines de previsão escaláveis em Python.
Machine learning
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Domine a análise de marketing usando o Tableau. Analise o desempenho, compare métricas e otimize estratégias em todos os canais.
Preparação de dados
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Limpeza de dados mestres em Java usando métodos estatísticos, transformações e validação para aplicativos confiáveis.
Importação e limpeza de dados
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Crie um agente de IA para saúde usando o Haystack, uma estrutura de código aberto para organizar LLMs e componentes externos.
Inteligência artificial
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Assuma o papel de diretor financeiro e aprenda a aconselhar um conselho de administração sobre métricas importantes enquanto elabora uma previsão financeira.
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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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Nuvem
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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 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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Aprimore suas habilidades no KNIME com nosso curso sobre transformação de dados, operações com colunas e otimização do fluxo de trabalho.
Preparação de dados
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Dá uma olhada no conjunto de dados do Stanford Open Policing Project e vê como o gênero afeta o jeito que a polícia age usando o pandas.
Manipulação de dados
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Aprenda a mexer, visualizar e fazer testes estatísticos com uma série de estudos de caso de análise de RH.
Análise exploratória de dados
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Aprenda a detectar fraudes com análises no R.
Machine learning
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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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Aprenda a usar o PostgreSQL para analisar séries temporais de forma eficaz e aplicar essas técnicas a dados reais.
Manipulação de dados
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Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a usar R para modelar, avaliar títulos de renda fixa e protegê-los contra variações nas taxas de juros.
Finanças aplicadas
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Descubra como conversar com seus dados usando agentes de IA de texto para consulta com MongoDB e LangGraph.
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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