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Curso
Aprenda a criar dashboards interativos com R usando o poderoso pacote shinydashboard. Crie visualizações dinâmicas e envolventes para seu público.
Relatórios
Curso
Diagnostique, visualize e trate dados ausentes com uma variedade de técnicas de imputação, com dicas para melhorar seus resultados.
Manipulação de dados
Curso
Aproveite o poder das ferramentas tidyverse para criar gráficos com qualidade de publicação e relatórios personalizados que mostram seus resultados.
Visualização de dados
Curso
Aprenda a otimizar seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina com tidymodels.
Machine learning
Curso
Explore regras de associação na análise de cesta de mercado no R, usando dados de varejo e criando recomendações de filmes.
Manipulação de dados
Curso
Aplique seus conhecimentos em finanças e R para testar, analisar e otimizar portfólios financeiros.
Finanças aplicadas
Curso
Aplique modelagem estatística em um cenário real para modelar risco de crédito com regressão logística e árvores de decisão.
Finanças aplicadas
Curso
Aprenda a ler, explorar e mexer com dados espaciais e depois use suas habilidades para criar mapas informativos usando R.
Visualização de dados
Curso
Aprenda a criar mapas web interativos com facilidade usando leaflet.
Visualização de dados
Curso
Neste curso, você vai aprender técnicas para fazer inferência estatística em dados numéricos.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a detectar fraudes com análises no R.
Machine learning
Curso
Trabalhe com séries de retorno de fatores de risco, estude suas propriedades empíricas e estime o valor em risco (VaR).
Finanças aplicadas
Curso
Aprenda a usar o plotly no R para criar visualizações de dados interativas e melhorar a narrativa dos seus dados.
Visualização de dados
Curso
Este curso vai apresentar a máquina de vetores de suporte (SVM) usando uma abordagem visual e intuitiva.
Machine learning
Curso
Domine conceitos básicos sobre manipulação de dados, como filtragem, seleção e cálculo de estatísticas por grupo usando data.table.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda a usar R para modelar, avaliar títulos de renda fixa e protegê-los contra variações nas taxas de juros.
Finanças aplicadas
Curso
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda a mexer, visualizar e fazer testes estatísticos com uma série de estudos de caso de análise de RH.
Análise exploratória de dados
Curso
Aprofunde suas habilidades em finanças com R para testar, analisar e otimizar portfólios financeiros.
Finanças aplicadas
Curso
Aprenda a resumir e manipular listas com facilidade usando o pacote purrr.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda a criar e avaliar modelos de mensuração usados para confirmar a estrutura de uma escala ou questionário.
Probabilidade e estatística
Curso
Neste curso, você vai aprender a usar técnicas estatísticas para trabalhar com dados categóricos.
Probabilidade e estatística
Curso
Neste curso, você vai aprender a usar a ciência de dados para várias tarefas comuns de marketing.
Machine learning
Curso
Aprenda a migrar seus conhecimentos de SAS para o R e analisar dados com essa linguagem gratuita e poderosa.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda a técnica bag of words para mineração de texto com R.
Machine learning
Curso
Aprenda a usar o pacote limma do Bioconductor para fazer análises de expressão gênica diferencial.
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
Os GAMs modelam relações nos dados como funções não lineares que são super adaptáveis a diferentes tipos de problemas de ciência de dados.
Probabilidade e estatística
Curso
Reforce seus conhecimentos dos tópicos de manipulação de séries temporais no R usando dados de estudos de caso reais.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda o básico de testes A/B em R, incluindo como projetar experimentos, analisar dados, prever resultados e apresentar resultados por meio de visualizações.
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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