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Curso
Use técnicas de gestão de receita líquida no Google Sheets para uma empresa de bens de consumo de giro rápido (FMCG).
Finanças aplicadas
Curso
Aprenda a analisar dados de pesquisas com Python e quando aplicar ferramentas de estatística descritiva e inferencial.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a fazer transformações avançadas com o dplyr e a usar códigos do dplyr e do ggplot2 em funções.
Manipulação de dados
Curso
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
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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This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Nuvem
Curso
Aprimore suas habilidades em Julia com este curso intermediário: loops, estruturas de dados avançadas, temporização, etc.
Desenvolvimento de software
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Analyze data with functions, visualize it with charts, and master search, validation, and formatting in Google Sheets.
Nuvem
Curso
Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.
Engenharia de dados
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Nuvem
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Learn to analyze, plot, and model multivariate data.
Probabilidade e estatística
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Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Inteligência artificial
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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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Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Nuvem
Curso
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Nuvem
Curso
Aprenda o básico sobre como avaliar ações.
Finanças aplicadas
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Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Manipulação de dados
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Aprenda a preparar e organizar seus dados para análises preditivas.
Machine learning
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Aprenda programação defensiva no R para deixar seu código mais robusto.
Desenvolvimento de software
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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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In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.
Probabilidade e estatística
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Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!
Visualização de dados
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Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
Análise exploratória de dados
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Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Nuvem
Curso
Domine a manipulação de dados em Julia: inspecione, transforme, agrupe e visualize DataFrames com dados reais.
Manipulação de dados
Curso
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Probabilidade e estatística
Curso
Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.
Desenvolvimento de software
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Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Engenharia de dados
Curso
Quer saber como funcionam os modelos por trás de produtos como o Google Tradutor?
Inteligência artificial
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Master data visualization in Julia. Learn how to make stunning plots while understanding when and how to use them.
Visualização 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.
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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