Curso
Sentiment Analysis in R
- IntermediárioNível de habilidade
- 4.5+
- 157
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Machine learning
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
ou
Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados serão armazenados nos EUA.Curso
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Machine learning
Curso
Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.
Probabilidade e estatística
Curso
Trust and Security with Google Cloud
Nuvem
Curso
Especifique e ajuste modelos GARCH para prever a volatilidade e o valor em risco que mudam com o tempo.
Finanças aplicadas
Curso
Aprenda a usar o pacote limma do Bioconductor para fazer análises de expressão gênica diferencial.
Probabilidade e estatística
Curso
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Nuvem
Curso
Aplique modelagem estatística em um cenário real para modelar risco de crédito com regressão logística e árvores de decisão.
Finanças aplicadas
Curso
Aprenda técnicas de redução de dimensionalidade em R e domine a seleção e extração de recursos para seus próprios dados e modelos.
Machine learning
Curso
Aprenda a usar o spaCy para criar sistemas avançados de compreensão de linguagem natural, usando abordagens baseadas em regras e machine learning.
Machine learning
Curso
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
Importação e limpeza de dados
Curso
Faça a transição do MATLAB aprendendo alguns conceitos básicos do Python e mergulhando nos pacotes NumPy e Matplotlib.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda a migrar seus conhecimentos de SAS para o R e analisar dados com essa linguagem gratuita e poderosa.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda a unir conjuntos de dados em formato tabular de forma eficaz usando a biblioteca Pandas em Python.
Manipulação de dados
Curso
Tenha uma visão geral das habilidades e ferramentas necessárias para se destacar em PLN com o R.
Machine learning
Curso
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.
Machine learning
Curso
Aprenda princípios de engenharia de features no aprendizado de máquina e como aplicá-los com o tidymodels no R.
Machine learning
Curso
Descubra o poder da simulação de eventos discretos para otimizar processos e criar gêmeos digitais com SimPy em Python.
Probabilidade e estatística
Curso
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
Curso
Extraia e visualize dados do Twitter, faça análises de sentimento e redes, e mapeie a geolocalização dos seus tuítes.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda a resumir e manipular listas com facilidade usando o pacote purrr.
Desenvolvimento de software
Curso
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
Relatórios
Curso
No e-commerce, vender mais e gastar menos é essencial. Neste estudo de caso, analise dados de um pet shop online.
Visualização de dados
Curso
In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a detectar fraudes com análises no R.
Machine learning
Curso
Aprenda a acessar dados financeiros de arquivos locais e também de fontes da internet.
Finanças aplicadas
Curso
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Manipulação de dados
Curso
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Relatórios
Curso
Aprenda a criar um painel de amortização no Google Sheets com fórmulas financeiras e condicionais.
Finanças aplicadas
Curso
Manipule dados de texto, analise-os e muito mais dominando expressões regulares e distâncias de cadeias de caracteres no R.
Desenvolvimento de software
Curso
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Finanças aplicadas
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.