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Detecção de Fraudes em Python
- IntermediárioNível de habilidade
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Aprenda a detectar fraudes usando Python.
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Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Aprenda a detectar fraudes usando Python.
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Aprenda sobre gerenciamento de risco, valor em risco e mais, aplicados à crise financeira de 2008 usando Python.
Finanças aplicadas
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Este curso aborda o que você precisa para criar um sistema básico de monitoramento de aprendizado de máquina em Python.
Machine learning
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Com Python e NumPy, aprenda os conceitos financeiros mais fundamentais.
Finanças aplicadas
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Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
Inteligência artificial
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Aprenda conceitos de probabilidade: variáveis aleatórias, média, variância, distribuições e probabilidade condicional.
Probabilidade e estatística
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Este curso vai te mostrar como integrar dados espaciais no seu fluxo de trabalho de Ciência de Dados em Python.
Manipulação de dados
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Aprenda a realizar regressão linear e logística com múltiplas variáveis explicativas.
Probabilidade e estatística
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Aprenda os fundamentos das redes neurais e como criar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
Machine learning
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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
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Aprenda a carregar, transformar e transcrever fala de arquivos de áudio brutos em Python.
Manipulação de dados
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Leve o Polars além com manipulação de texto, estatísticas móveis, junções de DataFrame e análises avançadas.
Manipulação de dados
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Aprenda a fazer análise de imagens usando Keras com Python, construindo, treinando e avaliando redes neurais convolucionais.
Inteligência artificial
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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
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Aprenda a mexer e analisar dados estruturados de forma flexível com o MongoDB.
Engenharia de dados
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Neste curso, você vai aprender a usar e apresentar modelos de regressão logística para fazer previsões.
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Aprenda a modelar e prever valores de dados de ações usando modelos lineares, árvores de decisão, florestas aleatórias e redes neurais.
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Aprenda a construir visualizações atraentes e impactantes que ajudam a comunicar resultados com eficiência e eficácia.
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Este curso vai te dar as habilidades necessárias para analisar, visualizar e entender redes usando a biblioteca NetworkX.
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Aprenda sobre modelos ARIMA em Python e torne-se um especialista em análise de séries temporais.
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Aprenda a calcular métricas de risco e desempenho e a montar um portfólio ótimo para o equilíbrio entre risco e retorno.
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Aproveite o poder do Python e do PuLP para otimizar as cadeias de abastecimento.
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Aprenda tudo sobre as vantagens da análise de dados bayesiana e aplique-a em vários casos de uso do mundo real!
Probabilidade e estatística
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Explore regras de associação em análise de cesta de mercado com Python, com dados de livrarias e recomendações de filmes.
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Aprenda a criar modelos avançados de aprendizado de máquina em Python com técnicas como bagging, boosting e stacking.
Machine learning
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Aprenda a criar visualizações atraentes de dados geoespaciais em Python usando o pacote geopandas e os mapas folium.
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Crie aplicativos reais com Python — pratique usando OOP e princípios de engenharia de software para escrever código limpo e fácil de manter.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a criar e executar suas próprias simulações de Monte Carlo usando Python!
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Detecte anomalias em análises de dados e amplie seu kit de ferramentas estatístico em Python neste curso de quatro horas.
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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