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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
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Aprofunde suas habilidades em finanças com R para testar, analisar e otimizar portfólios financeiros.
Finanças aplicadas
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Aprenda a lidar com informações confidenciais usando técnicas que protegem a privacidade.
Machine learning
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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
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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
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Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Nuvem
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Aprenda a usar o pacote limma do Bioconductor para fazer análises de expressão gênica diferencial.
Probabilidade e estatística
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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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Aprenda a fazer transformações avançadas com o dplyr e a usar códigos do dplyr e do ggplot2 em funções.
Manipulação de dados
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Descubra do que realmente se tratava todo o hype do DeepSeek! Crie aplicações usando os modelos R1 e V3 da DeepSeek.
Inteligência artificial
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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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Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
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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
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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Aprenda como os títulos funcionam, como precificá-los e avaliar alguns de seus riscos usando os pacotes numpy e numpy-financial.
Finanças aplicadas
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This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Nuvem
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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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Reforce seus conhecimentos dos tópicos de manipulação de séries temporais no R usando dados de estudos de caso reais.
Probabilidade e estatística
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Aprenda princípios de engenharia de features no aprendizado de máquina e como aplicá-los com o tidymodels no R.
Machine learning
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Neste curso, você vai aprender a usar a ciência de dados para várias tarefas comuns de marketing.
Machine learning
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Aprenda a criar visualizações de dados atraentes com o KNIME, incluindo gráficos, componentes e painéis.
Visualização de dados
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Aprenda a detectar fraudes com análises no R.
Machine learning
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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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Neste curso, você vai aprender a usar machine learning na área de RH.
Machine learning
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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
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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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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
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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.
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Aprenda a técnica bag of words para mineração de texto com R.
Machine learning
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
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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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