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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Nuvem
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Tenha uma visão geral das habilidades e ferramentas necessárias para se destacar em PLN com o R.
Machine learning
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Neste curso, você vai aprender a usar machine learning na área de RH.
Machine learning
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Pratique Tableau com nosso estudo de caso sobre saúde: analise dados, gere insights de eficiência e crie um painel.
Visualização de dados
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Neste curso, você vai aprender a criar painéis estáticos e interativos usando flexdashboard e shiny.
Relatórios
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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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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 o básico sobre como avaliar ações.
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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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Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
Inteligência artificial
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Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
Relatórios
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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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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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Aprenda a analisar dados de pesquisas com Python e quando aplicar ferramentas de estatística descritiva e inferencial.
Probabilidade e estatística
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Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
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Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
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Melhore suas habilidades no Alteryx com dados reais de fitness para criar estratégias de marketing e produtos inovadores.
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Learn to analyze, plot, and model multivariate data.
Probabilidade e estatística
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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.
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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Aprimore suas habilidades em Julia com este curso intermediário: loops, estruturas de dados avançadas, temporização, etc.
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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.
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n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
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Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!
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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.
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Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Nuvem
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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
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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
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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