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Tipos de Dados e Exceções em Java
- IntermediárioNível de habilidade
- 4.7+
- 744 avaliações
Domine objetos Java, o Collections Framework e o tratamento de exceções como um profissional, com logging incluído!
Desenvolvimento de software
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Curso
Domine objetos Java, o Collections Framework e o tratamento de exceções como um profissional, com logging incluído!
Desenvolvimento de software
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Crie pipelines de dados de ponta a ponta - da limpeza e agregação ao streaming e à orquestração.
Engenharia de dados
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Transforme praticamente qualquer conjunto de dados em um formato organizado para facilitar a análise.
Manipulação de dados
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Adquira as habilidades essenciais usando Scikit-learn, SHAP e LIME para testar e criar sistemas de IA transparentes, confiáveis e responsáveis.
Inteligência artificial
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Reorganize DataFrame de um formato amplo para um formato longo, empilhe e desempilhe linhas e colunas e organize DataFrame com vários índices.
Manipulação de dados
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Neste curso, você aprenderá os conceitos básicos de aprendizado de máquina para classificação.
Machine learning
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Neste curso de quatro horas, você aprenderá os fundamentos da análise de dados de séries temporais em Python.
Probabilidade e estatística
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Aprenda os fundamentos das redes neurais e como criar modelos de aprendizado profundo usando o Keras 2.0 em Python.
Inteligência artificial
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Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.
Inteligência artificial
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Aprenda a implementar estratégias de trading personalizadas no Python, testá-las e avaliar seu desempenho.
Finanças aplicadas
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This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Nuvem
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Descubra o poder do BigQuery: entenda o básico, faça consultas e otimize fluxos de trabalho para uma análise de dados eficiente.
Engenharia de dados
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Crie um assistente de suporte ao cliente passo a passo com o Kit de Desenvolvimento de Agentes (ADK) do Google.
Inteligência artificial
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Aprenda a limpar dados da forma mais rápida e precisa possível para ajudar você a passar de dados brutos para insights incríveis.
Preparação de dados
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Aprenda a processar, transformar e manipular imagens conforme suas necessidades.
Machine learning
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Domine compilações em várias etapas, ferramentas de rede Docker e Docker Compose para otimizar aplicativos em contêineres!
Desenvolvimento de software
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Avalie risco e retorno de carteiras, crie carteiras de ações ponderadas pelo valor de mercado e preveja e faça hedge do risco de mercado com cenários.
Finanças aplicadas
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Aprenda a usar facetas, sistemas de coordenadas e estatísticas no ggplot2 para criar gráficos explicativos e impactantes.
Visualização de dados
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Aprenda a escrever código R mais rápido, descubra benchmarking e profiling e desvende os segredos da programação paralela.
Desenvolvimento de software
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Crie código pronto para produção com o Cursor. Aprenda sobre prompts de IA, refatoração, testes e fluxos de trabalho avançados.
Inteligência artificial
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Aprimore suas habilidades em Java aprendendo a lidar com arquivos, processar dados e criar código limpo e reutilizável com técnicas do mundo real.
Desenvolvimento de software
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Mergulhe no mundo do aprendizado de máquina e descubra como projetar, treinar e implantar modelos completos.
Machine learning
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O R Markdown é uma linguagem de formatação fácil de usar para criar relatórios dinâmicos a partir do código R.
Relatórios
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Aprenda os fundamentos do gradient boosting e crie modelos de ML de ponta com XGBoost para classificação e regressão.
Machine learning
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Aprenda a usar testes A/B em Python para executar e analisar experimentos. Domine p-values, checagens e análises para orientar decisões de negócio.
Probabilidade e estatística
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Domine a amostragem para obter estatísticas mais precisas com menos dados.
Probabilidade e estatística
Curso
Conheça o aprendizado não supervisionado por meio de técnicas como agrupamento hierárquico e k-means usando a biblioteca SciPy.
Machine learning
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Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
Inteligência artificial
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Saiba como preparar dados de solicitação de crédito, aplicar ML e regras de negócios para reduzir riscos e garantir a lucratividade.
Finanças aplicadas
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Saiba como projetar visualizações e relatórios do Power BI pensando nos usuários.
Visualização 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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