Curso
Ajuste de hiperparâmetros em R
- AvançadoNível de habilidade
- 4.8+
- 47 avaliações
Aprenda a ajustar os hiperparâmetros do seu modelo para obter os melhores resultados preditivos.
Machine learning
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
ou
Curso
Aprenda a ajustar os hiperparâmetros do seu modelo para obter os melhores resultados preditivos.
Machine learning
Curso
Conecte Java ao PostgreSQL com JDBC. Escreva consultas seguras, gerencie transações e lide com grandes conjuntos de dados de forma eficiente.
Desenvolvimento de software
Curso
Use a análise de sobrevivência para trabalhar com dados de tempo até o evento e prever o tempo de sobrevivência.
Probabilidade e estatística
Curso
Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.
Probabilidade e estatística
Curso
Especifique e ajuste modelos GARCH para prever a volatilidade e o valor em risco que mudam com o tempo.
Finanças aplicadas
Curso
Diagnostique, visualize e trate dados ausentes com uma variedade de técnicas de imputação, com dicas para melhorar seus resultados.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda a projetar, automatizar e monitorar pipelines de previsão escaláveis em Python.
Machine learning
Curso
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a usar o pacote limma do Bioconductor para fazer análises de expressão gênica diferencial.
Probabilidade e estatística
Curso
Saiba como reduzir o tempo de treinamento de grandes modelos de linguagem com o Accelerator e o Trainer para treinamento distribuído
Inteligência artificial
Curso
Descubra o poder da simulação de eventos discretos para otimizar processos e criar gêmeos digitais com SimPy em Python.
Probabilidade e estatística
Curso
In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.
Probabilidade e estatística
Curso
Learn to analyze and model customer choice data in R.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a usar métodos de estimativa bayesiana para fazer melhores inferências sobre modelos de regressão linear.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a lidar com informações confidenciais usando técnicas que protegem a privacidade.
Machine learning
Curso
Analise gráficos de séries temporais, use gráficos bipartidos e aprenda a resolver problemas avançados em análise de redes.
Probabilidade e estatística
Curso
In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.
Probabilidade e estatística
Curso
Quer saber como funcionam os modelos por trás de produtos como o Google Tradutor?
Inteligência artificial
Curso
Aprenda a escrever código escalável para trabalhar com big data no R usando os pacotes bigmemory e iotools.
Desenvolvimento de software
Curso
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Nuvem
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.