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Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Nuvem
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Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
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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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Aprenda a prever rótulos de nós em redes usando aprendizado de rede e extraindo características descritivas da rede.
Probabilidade e estatística
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Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Engenharia de dados
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Build a Databricks Genie space end-to-end: descriptions, synonyms, instructions, table relationships, example queries, monitoring, and benchmarks.
Engenharia de dados
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Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Inteligência artificial
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Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
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Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Inteligência artificial
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Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Inteligência artificial
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Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Inteligência artificial
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Learn to build agentic systems using LangGraph.
Inteligência artificial
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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