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Bayesian Modeling with RJAGS
- AvançadoNível de habilidade
- 4.8+
- 42 avaliações
In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.
Probabilidade e estatística
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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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 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
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Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.
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
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Aprenda testes estatísticos para identificar valores atípicos e como usar algoritmos sofisticados de pontuação de anomalias.
Probabilidade e estatística
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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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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
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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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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Nuvem
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Predict employee turnover and design retention strategies.
Machine learning
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Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Nuvem
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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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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Nuvem
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Domine a manipulação de dados em Julia: inspecione, transforme, agrupe e visualize DataFrames com dados reais.
Manipulação de dados
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Aprenda modelos de mistura, um framework estatístico formal para agrupamento e classificação probabilísticos.
Probabilidade e estatística
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Learn how to visualize big data in R using ggplot2 and trelliscopejs.
Visualização de dados
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Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Desenvolvimento de software
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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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Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Nuvem
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Aprenda a escrever código escalável para trabalhar com big data no R usando os pacotes bigmemory e iotools.
Desenvolvimento de software
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Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Nuvem
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Aprenda a prever CTR de anúncios e implementar modelos básicos de aprendizado de máquina em Python para otimizar campanhas.
Machine learning
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Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Nuvem
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Aprenda estratégias para resolver problemas de probabilidade no R por meio de desafios práticos.
Probabilidade e estatística
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Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Nuvem
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Aplique conceitos fundamentais de análise de redes a grandes conjuntos de dados reais em 4 estudos de caso diferentes.
Probabilidade e estatística
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Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Nuvem
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Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
Nuvem
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Aprenda a prever rótulos de nós em redes usando aprendizado de rede e extraindo características descritivas da rede.
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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