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Understanding Digital Transformation
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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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Letramento em dados
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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.
Nuvem
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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.
Machine learning
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Solidify your decision science skills by designing data-informed frameworks and implementing efficient solutions.
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.
Engenharia de dados
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Aprenda conceitos financeiros importantes, como investimento de capital, WACC e valor para o acionista.
Finanças aplicadas
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Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
Gerenciamento de dados
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Domine o gerenciamento estratégico de dados para obter excelência nos negócios.
Gerenciamento de dados
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Domine os dados! Aprenda habilidades para indivíduos e organizações, entenda comportamentos e crie uma cultura fluente em dados.
Letramento em dados
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Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
Desenvolvimento de software
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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 sobre avaliação de empresas com aplicações reais e estudos de caso usando fluxos de caixa descontados (DCF).
Finanças aplicadas
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Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
Probabilidade e estatística
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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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Explore diferentes paradigmas de programação, como imperativo e declarativo, procedural, funcional e orientado a objetos.
Desenvolvimento de software
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Aprenda sobre MLOps, incluindo ferramentas e práticas para automatizar e escalar aplicações de aprendizado de máquina.
Machine learning
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Explore GDPR through real-world cases on data rights, breaches, and compliance challenges.
Gerenciamento 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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