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Cursos de dados, IA e nuvem

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778 Cursos

Curso

Análise Intermediária de Portfólio em R

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.8+
  • 71 avaliações

Aprofunde suas habilidades em finanças com R para testar, analisar e otimizar portfólios financeiros.

Finanças aplicadas

5 horas

Curso

Monitoramento e Solução de Problemas na AWS

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.8+
  • 11 avaliações

Monitore e solucione problemas em apps AWS com Amazon CloudWatch e AWS X-Ray. Colete métricas e logs, crie dashboards, configure alarmes e rastreie requisições.

Nuvem

3 horas

Curso

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.7+
  • 25 avaliações

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

Nuvem

3 horas

Curso

Estudo de Caso: Análise Financeira no KNIME

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.8+
  • 119 avaliações

Use a análise financeira no KNIME com dados reais, melhorando suas habilidades de preparação de dados e fluxo de trabalho.

Finanças aplicadas

3 horas

Curso

Programando com dplyr

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.8+
  • 50 avaliações

Aprenda a fazer transformações avançadas com o dplyr e a usar códigos do dplyr e do ggplot2 em funções.

Manipulação de dados

4 horas

Curso

Trabalhando com DeepSeek em Python

  • BásicoNível de habilidade
  • 4.7+
  • 105 avaliações

Descubra do que realmente se tratava todo o hype do DeepSeek! Crie aplicações usando os modelos R1 e V3 da DeepSeek.

Inteligência artificial

3 horas

Curso

Análise de Redes Intermediária em Python

  • AvançadoNível de habilidade
  • 4.8+
  • 83 avaliações

Analise gráficos de séries temporais, use gráficos bipartidos e aprenda a resolver problemas avançados em análise de redes.

Probabilidade e estatística

4 horas

Curso

Automating Deployments on AWS

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 5
  • 8 avaliações

Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.

Nuvem

3 horas

Curso

Valoração e Análise de Títulos em Python

  • BásicoNível de habilidade
  • 4.8+
  • 73 avaliações

Aprenda como os títulos funcionam, como precificá-los e avaliar alguns de seus riscos usando os pacotes numpy e numpy-financial.

Finanças aplicadas

4 horas

Curso

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • BásicoNível de habilidade
  • 4.9+
  • 25 avaliações

This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.

Nuvem

5 horas 15 min

Curso

Feature Engineering em R

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.7+
  • 152 avaliações

Aprenda princípios de engenharia de features no aprendizado de máquina e como aplicá-los com o tidymodels no R.

Machine learning

4 horas

Curso

Machine Learning for Marketing Analytics in R

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.8+
  • 71 avaliações

Neste curso, você vai aprender a usar a ciência de dados para várias tarefas comuns de marketing.

Machine learning

4 horas

Curso

Visualização de Dados no KNIME

  • BásicoNível de habilidade
  • 4.8+
  • 201 avaliações

Aprenda a criar visualizações de dados atraentes com o KNIME, incluindo gráficos, componentes e painéis.

Visualização de dados

2 horas

Curso

Detecção de Fraudes em R

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.7+
  • 38 avaliações

Aprenda a detectar fraudes com análises no R.

Machine learning

4 horas

Curso

Negociação financeira em R

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.8+
  • 77 avaliações

Este curso fala sobre o básico de negociação financeira e como usar o quantstrat para criar estratégias de negociação baseadas em sinais.

Finanças aplicadas

5 horas

Curso

Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

  • BásicoNível de habilidade
  • 4.7+
  • 16 avaliações

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

Nuvem

1 hora

Curso

Introdução ao Spark com sparklyr em R

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.7+
  • 82 avaliações

Aprenda a fazer análises de big data usando o Spark e o pacote sparklyr no R, e conheça o Spark MLIb em apenas 4 horas.

Engenharia de dados

4 horas

Curso

Google DeepMind: Accelerate Your Model

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.9+
  • 24 avaliações

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

7 horas

Curso

Observability in Google Cloud

  • BásicoNível de habilidade
  • 4.9+
  • 23 avaliações

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

Nuvem

4 horas 30 min

FAQs

O que é ciência de dados?

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.

Como posso aprender ciência de dados?

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.

Quais habilidades são necessárias para a ciência de dados?

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.

Para que posso usar a ciência de dados?

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.

A ciência de dados é uma boa carreira?

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.

É difícil se tornar um cientista de dados?

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.

É preciso saber programar para trabalhar com ciência de dados?

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.

Quanto tempo leva para se tornar um cientista de dados?

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.

Quais tópicos posso estudar dentro da ciência 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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