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This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Nuvem
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Aprenda a visualizar séries temporais no R e depois pratique com um estudo de caso de seleção de ações.
Visualização de dados
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Aprenda ferramentas e técnicas para aproveitar seus próprios big data e facilitar experiências positivas para seus usuários.
Machine learning
Curso
Aprenda a analisar processos de negócios em R e extrair insights acionáveis de enormes conjuntos de dados de eventos.
Relatórios
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Aprenda a migrar seus conhecimentos de SAS para o R e analisar dados com essa linguagem gratuita e poderosa.
Desenvolvimento de software
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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 técnica bag of words para mineração de texto com R.
Machine learning
Curso
Explore variáveis latentes, como personalidade, usando análises fatoriais exploratórias e confirmatórias.
Probabilidade e estatística
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Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Nuvem
Curso
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
Nuvem
Curso
Aprenda a projetar, automatizar e monitorar pipelines de previsão escaláveis em Python.
Machine learning
Curso
You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
Nuvem
Curso
Aprenda a usar RNNs pra classificar o sentimento do texto, criar frases e traduzir textos entre idiomas.
Inteligência artificial
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Use a análise financeira no KNIME com dados reais, melhorando suas habilidades de preparação de dados e fluxo de trabalho.
Finanças aplicadas
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This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Nuvem
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Aprenda a acessar dados financeiros de arquivos locais e também de fontes da internet.
Finanças aplicadas
Curso
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Nuvem
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Este curso vai apresentar a máquina de vetores de suporte (SVM) usando uma abordagem visual e intuitiva.
Machine learning
Curso
Aprenda a separar diferenças reais de ruído aleatório e entenda vieses psicológicos que afetam nossas decisões racionais.
Probabilidade e estatística
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Avance rumo à maestria aplicando conceitos de pensamento estatístico a dados reais e gerando insights práticos.
Probabilidade e estatística
Curso
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Nuvem
Curso
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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Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
Nuvem
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Aprenda a lidar com informações confidenciais usando técnicas que protegem a privacidade.
Machine learning
Curso
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
Nuvem
Curso
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Nuvem
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Descubra como conversar com seus dados usando agentes de IA de texto para consulta com MongoDB e LangGraph.
Inteligência artificial
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Aprenda a usar a API do Censo dos EUA para trabalhar com dados demográficos e socioeconômicos.
Análise exploratória de dados
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Aprenda a criar e avaliar modelos de mensuração usados para confirmar a estrutura de uma escala ou questionário.
Probabilidade e estatística
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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