Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
ou
Curso
Domine as operações básicas do spaCy e treine modelos de processamento de linguagem natural. Extraia informações de dados não estruturados e reconheça padrões.
Machine learning
Curso
Comece a desenvolver modelos de aprendizado profundo usando Keras.
Inteligência artificial
Curso
Aprenda técnicas para extrair informações de textos e processá-las em um formato adequado para aprendizado de máquina.
Machine learning
Curso
Use as sofisticadas ferramentas de visualização do Seaborn para criar visualizações bonitas e informativas com facilidade.
Visualização de dados
Curso
Aprenda técnicas para ajuste automatizado de hiperparâmetros em Python, incluindo Grid, Random e Informed Search.
Machine learning
Curso
Prepare-se para suas próximas entrevistas de programação em Python.
Desenvolvimento de software
Curso
Com Python e NumPy, aprenda os conceitos financeiros mais fundamentais.
Finanças aplicadas
Curso
Aprenda a criar agentes inteligentes que raciocinam, agem e resolvem tarefas do mundo real usando Python.
Inteligência artificial
Curso
Aprenda a resolver problemas reais de otimização usando SciPy e PuLP do Python, cobrindo tudo, desde otimização básica até otimização restrita e complexa.
Desenvolvimento de software
Curso
Aproveite o poder do Python e do PuLP para otimizar as cadeias de abastecimento.
Análise exploratória de dados
Curso
Junte texto, imagens, áudio e vídeo com os modelos de IA mais recentes da Hugging Face e crie novas imagens e vídeos!
Inteligência artificial
Curso
Aprenda a mexer e analisar dados estruturados de forma flexível com o MongoDB.
Engenharia de dados
Curso
Descubra se clientes estão satisfeitos ou insatisfeitos aprendendo a realizar uma análise de sentimento ponta a ponta.
Machine learning
Curso
Aprenda os fundamentos das redes neurais e como criar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
Machine learning
Curso
Aprenda tudo sobre as vantagens da análise de dados bayesiana e aplique-a em vários casos de uso do mundo real!
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda sobre modelos ARIMA em Python e torne-se um especialista em análise de séries temporais.
Machine learning
Curso
Garanta uma alta qualidade dos dados nos fluxos de trabalho de ciência de dados e engenharia de dados com a biblioteca Great Expectations do Python.
Engenharia de dados
Curso
Aprimore a precisão e confiabilidade dos sistemas RAG com Graph RAG e hybrid RAG.
Inteligência artificial
Curso
Aprenda os fundamentos de explorar, manipular e medir dados de imagens biomédicas.
Manipulação de dados
Curso
Este curso aborda o que você precisa para criar um sistema básico de monitoramento de aprendizado de máquina em Python.
Machine learning
Curso
Aprenda a criar e executar suas próprias simulações de Monte Carlo usando Python!
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a construir visualizações atraentes e impactantes que ajudam a comunicar resultados com eficiência e eficácia.
Visualização de dados
Curso
Este curso vai te dar as habilidades necessárias para analisar, visualizar e entender redes usando a biblioteca NetworkX.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda como participar e vencer competições no Kaggle.
Machine learning
Curso
Aprenda a identificar, analisar, remover e imputar dados ausentes em Python.
Manipulação de dados
Curso
Aprenda a analisar demonstrações financeiras com Python: calcule índices, avalie a saúde financeira e apresente análises.
Finanças aplicadas
Curso
Aprenda a executar as duas principais tarefas da inferência estatística: estimativa de parâmetros e teste de hipóteses.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda a criar painéis interativos e cheios de insights com o Dash e o Plotly.
Visualização de dados
Curso
Aprenda a detectar fraudes usando Python.
Machine learning
Curso
Esse curso é pra quem usa R e quer aprender Python rapidinho!
Desenvolvimento de software
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.
Progrida onde estiver com nossos cursos no celular e desafios diários de programação de 5 minutos.