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Análise Exploratória de Dados em R
- IntermediárioNível de habilidade
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Aprenda a usar técnicas gráficas e numéricas para começar a descobrir a estrutura de seus dados.
Análise exploratória de dados
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 usar técnicas gráficas e numéricas para começar a descobrir a estrutura de seus dados.
Análise exploratória de dados
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Preveja preços de imóveis e a taxa de cliques em anúncios aplicando, analisando e interpretando regressão no R.
Probabilidade e estatística
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Aprenda o básico sobre VMs, contêineres, Docker e Kubernetes. Entenda as diferenças para começar!
Desenvolvimento de software
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Aprenda os principais conceitos da programação orientada a objetos, desde classes e objetos básicos até tópicos avançados, como herança e polimorfismo.
Desenvolvimento de software
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Engenharia de dados
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Relatórios
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Neste curso, você aprenderá os fundamentos do Kubernetes e implantará e orquestrará contêineres usando Manifestos e instruções do kubectl.
Desenvolvimento de software
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Finanças aplicadas
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Saiba como limpar e preparar seus dados para o machine learning!
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Dá uma olhada nas técnicas mais recentes pra rodar o Llama LLM localmente e integrá-lo na sua pilha.
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Inteligência artificial
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Inteligência artificial
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Com base no seu conhecimento básico do Power Query in Excel, este curso intermediário leva você ao próximo nível de domínio da transformação de dados
Preparação de dados
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Crie novos atributos para melhorar o desempenho dos seus modelos de aprendizado de máquina.
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Preparação de dados
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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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Neste curso, você aprenderá os fundamentos do trabalho com dados de séries temporais.
Manipulação de dados
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Encontre tabelas, salve e gerencie novas tabelas e views e escreva SQL bem estruturado para responder questões de negócio.
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Aprenda a manipular e visualizar dados categóricos usando pandas e seaborn.
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Neste curso, você usará o T-SQL, a variante do SQL usada no SQL Server da Microsoft para análise de dados.
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Implemente configurações de projeto experimental e realize análises estatísticas robustas para chegar a conclusões precisas e válidas!
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Crie e implante apps web escaláveis e funções serverless no Azure, dominando segurança, monitoramento e automação.
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Neste curso, você aprenderá os detalhes dos classificadores lineares, como regressão logística e SVM.
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A programação em Bash permite que você crie pipelines de análise na nuvem e trabalhe com dados armazenados em vários arquivos.
Desenvolvimento de software
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Domine Apache Kafka! Dos conceitos fundamentais à arquitetura avançada, crie, gerencie e solucione problemas no Kafka para desafios reais de streaming de dados!
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Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
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Aprenda a criar relatórios e painéis em SQL e a aprimorar exploração, limpeza e validação de dados.
Relatórios
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Aprenda a recuperar e analisar informações da Internet usando a biblioteca Python scrapy.
Preparação 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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