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Curso
Os GAMs modelam relações nos dados como funções não lineares que são super adaptáveis a diferentes tipos de problemas de ciência de dados.
Probabilidade e estatística
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 sobre MLOps, incluindo ferramentas e práticas para automatizar e escalar aplicações de aprendizado de máquina.
Machine learning
Curso
Aprenda o básico de testes A/B em R, incluindo como projetar experimentos, analisar dados, prever resultados e apresentar resultados por meio de visualizações.
Probabilidade e estatística
Curso
Crie um espaço Databricks Genie de ponta a ponta: descrições, sinônimos, instruções, relações de tabela, consultas de exemplo, monitoramento e benchmarks.
Engenharia de dados
Curso
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Nuvem
Curso
Reforce seus conhecimentos dos tópicos de manipulação de séries temporais no R usando dados de estudos de caso reais.
Probabilidade e estatística
Curso
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Manipulação de dados
Curso
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Nuvem
Curso
Analise gráficos de séries temporais, use gráficos bipartidos e aprenda a resolver problemas avançados em análise de redes.
Probabilidade e estatística
Curso
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Machine learning
Curso
Especifique e ajuste modelos GARCH para prever a volatilidade e o valor em risco que mudam com o tempo.
Finanças aplicadas
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Dá uma olhada na análise de dados de RH no Tableau com este estudo de caso.
Visualização de dados
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Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Nuvem
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Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
Nuvem
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Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Nuvem
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Nuvem
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Neste curso, você vai aprender a usar machine learning na área de RH.
Machine learning
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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Visualização de dados
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This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
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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.
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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
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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