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Matemática para Profissionais de Finanças
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Aprenda habilidades matemáticas essenciais para finanças com exercícios práticos no Excel e exemplos reais.
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Mergulhe no mundo da transformação digital e prepare-se para ser um agente de mudança num cenário digital que está sempre mudando.
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Domine o gerenciamento estratégico de dados para obter excelência nos negócios.
Gerenciamento de dados
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Aprenda arquitetura de MLOps, técnicas de CI/CD/CM/CT e automação para implantar sistemas de ML que geram valor contínuo.
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Fortaleça suas habilidades em ciência de decisão criando frameworks orientados por dados e implementando soluções eficientes.
Letramento em dados
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Aprenda as diferenças entre processamento em lote e streaming, como escalar sistemas de streaming e seus usos reais.
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Aprenda conceitos financeiros importantes, como investimento de capital, WACC e valor para o acionista.
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Conheça o Google Cloud Platform (GCP) com este curso sobre armazenamento, gerenciamento de dados e modernização de negócios usando o GCP.
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Domine os dados! Aprenda habilidades para indivíduos e organizações, entenda comportamentos e crie uma cultura fluente em dados.
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Melhore suas habilidades de tomada de decisão com modelos de decisão, métodos de análise, gerenciamento de riscos e técnicas de otimização.
Letramento em dados
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Aprenda como os computadores funcionam, crie algoritmos eficientes e explore a teoria computacional para resolver problemas do mundo real.
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Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
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Aprenda sobre avaliação de empresas com aplicações reais e estudos de caso usando fluxos de caixa descontados (DCF).
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Explore diferentes paradigmas de programação, como imperativo e declarativo, procedural, funcional e orientado a objetos.
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Descubra todo o potencial dos seus dados aprendendo a identificar e reduzir preconceitos para fazer análises precisas e criar modelos confiáveis.
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Explore o GDPR por meio de casos reais sobre direitos de dados, violações e desafios de conformidade.
Gerenciamento de dados
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Aprenda sobre MLOps, incluindo ferramentas e práticas para automatizar e escalar aplicações de aprendizado de máquina.
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Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
Inteligência artificial
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Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
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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.
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