Curso
Estudo de Caso: Analisando Dados de Saúde no Tableau
- IntermediárioNível de habilidade
- 4.7+
- 64 avaliações
Pratique Tableau com nosso estudo de caso sobre saúde: analise dados, gere insights de eficiência e crie um painel.
Visualização de dados
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Visualização de dados
Curso
Neste curso, você vai aprender a criar painéis estáticos e interativos usando flexdashboard e shiny.
Relatórios
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In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Nuvem
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Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.
Finanças aplicadas
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Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
Gerenciamento de dados
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Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
Relatórios
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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Nuvem
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Aprenda a analisar dados de pesquisas com Python e quando aplicar ferramentas de estatística descritiva e inferencial.
Probabilidade e estatística
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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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Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Finanças aplicadas
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Este curso fala sobre o básico de negociação financeira e como usar o quantstrat para criar estratégias de negociação baseadas em sinais.
Finanças aplicadas
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Visualização de dados
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Melhore suas habilidades no Alteryx com dados reais de fitness para criar estratégias de marketing e produtos inovadores.
Preparação de dados
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Analise gráficos de séries temporais, use gráficos bipartidos e aprenda a resolver problemas avançados em análise de redes.
Probabilidade e estatística
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Learn to analyze, plot, and model multivariate data.
Probabilidade e estatística
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Use técnicas de gestão de receita líquida no Google Sheets para uma empresa de bens de consumo de giro rápido (FMCG).
Finanças aplicadas
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Aprimore suas habilidades em Julia com este curso intermediário: loops, estruturas de dados avançadas, temporização, etc.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a criar modelos simples de resposta do mercado para aumentar a eficácia dos seus planos de marketing.
Probabilidade e estatística
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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
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Aprenda a fazer transformações avançadas com o dplyr e a usar códigos do dplyr e do ggplot2 em funções.
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In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Nuvem
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Nuvem
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Aprenda programação defensiva no R para deixar seu código mais robusto.
Desenvolvimento de software
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Manipule dados de texto, analise-os e muito mais dominando expressões regulares e distâncias de cadeias de caracteres no R.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda a preparar e organizar seus dados para análises preditivas.
Machine learning
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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
Nuvem
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Aprenda a criar gráficos animados e visualizações vinculadas totalmente em R com o plotly.
Visualização de dados
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Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Desenvolvimento de software
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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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n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Nuvem
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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