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Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started
- IntermediárioNível de habilidade
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Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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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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Automatize a manipulação de dados com a KNIME, dominando a mesclagem, a agregação, os fluxos de trabalho de banco de dados e o manuseio avançado de arquivos.
Manipulação de dados
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Aprenda a usar métodos de estimativa bayesiana para fazer melhores inferências sobre modelos de regressão linear.
Probabilidade e estatística
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Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.
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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Melhore suas habilidades no Tableau com este estudo de caso sobre análise de estoque. Analise um conjunto de dados, crie campos calculados e crie visualizações.
Visualização de dados
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Aprenda a analisar e interpretar dados ChIP-seq com a ajuda do Bioconductor usando um conjunto de dados sobre câncer humano.
Probabilidade e estatística
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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
Curso
Especifique e ajuste modelos GARCH para prever a volatilidade e o valor em risco que mudam com o tempo.
Finanças aplicadas
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Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
Nuvem
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Aprenda programação paralela em Python com Dask para melhorar fluxos de trabalho e lidar com big data com eficiência.
Desenvolvimento de software
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This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
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In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
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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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Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
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Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
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Aprenda o básico da avaliação de fluxo de caixa, trabalhe com dados de mortalidade humana e crie produtos de seguro de vida em R.
Finanças aplicadas
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Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
Relatórios
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Aprenda a preparar e organizar seus dados para análises preditivas.
Machine learning
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Aprenda a criar um painel de amortização no Google Sheets com fórmulas financeiras e condicionais.
Finanças aplicadas
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No e-commerce, vender mais e gastar menos é essencial. Neste estudo de caso, analise dados de um pet shop online.
Visualização de dados
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Aprenda técnicas de redução de dimensionalidade em R e domine a seleção e extração de recursos para seus próprios dados e modelos.
Machine learning
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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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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
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Aprenda a ajustar os hiperparâmetros do seu modelo para obter os melhores resultados preditivos.
Machine learning
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Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
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Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
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Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
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Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
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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.
Continue progredindo em qualquer lugar com nossos cursos para celular e desafios diários de programação de 5 minutos.