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Explore estruturas de dados, como listas vinculadas, pilhas, filas, tabelas de hash e gráficos; e algoritmos de pesquisa e classificação!
Desenvolvimento de software
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Ninguém gosta de planilhas! Dê vida aos seus dados, melhore suas apresentações e transforme dados técnicos em insights práticos.
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Aprenda a (des)dinamizar, transpor, anexar e unir tabelas. Use colunas personalizadas, linguagem M e o Editor Avançado.
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Aprenda sobre LLMOps, desde a concepção até a implantação, conheça o ciclo de vida e os desafios e veja como aplicar esses conceitos às suas aplicações.
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Aprenda sobre modularidade, documentação e testes automatizados para resolver problemas de ciência de dados de forma mais rápida e confiável.
Desenvolvimento de software
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Aprenda sobre governança de IA com a Collibra. Crie, incorpore e amplie uma IA responsável usando ferramentas, estruturas e fluxos de trabalho MLOps.
Inteligência artificial
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Desenvolva habilidades no Tidyverse aprendendo a transformar e manipular dados com o dplyr.
Manipulação de dados
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Melhore suas habilidades de importação de dados em Python e aprenda a trabalhar com dados da web e de APIs.
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Aprenda a produzir visualizações de dados impactantes e atraentes com o ggplot2, compreendendo a gramática dos gráficos.
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Aprenda a criar fluxos automatizados com n8n usando gatilhos, lógica, APIs e IA—sem precisar programar!
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Conheça o Docker e sua importância para profissionais de dados. Aprenda sobre contêineres e imagens Docker.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a arquitetura por trás dos modelos GPT e domine a criação avançada de prompts para liberar todo o potencial do chatGPT.
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Aprenda a gerar valor comercial com IA. Identifique oportunidades, crie provas de conceito, implemente soluções e desenvolva uma estratégia de IA.
Inteligência artificial
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Desenvolva suas habilidades estatísticas e aprenda a coletar, analisar e tirar conclusões precisas dos dados.
Probabilidade e estatística
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Você investigará um conjunto de dados de uma empresa fictícia chamada Databel no Excel e precisará descobrir por que os clientes estão mudando.
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Domine o GitHub Copilot para entender, escrever e refinar código com contexto, personalização e recursos inteligentes.
Inteligência artificial
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Saiba como traduzir perguntas comerciais em analíticas bem formuladas e selecionar as soluções analíticas corretas.
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Trust Claude Code with work you dont watch: steer long sessions, enforce rules with hooks, hand jobs off with routines and GitHub, and verify what comes back.
Inteligência artificial
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Com o Snowflake, você entra no mundo dinâmico da modelagem de dados!
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Entre no mundo do Alteryx Designer e saiba como navegar na ferramenta para carregar, preparar e agregar dados.
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As Data Analysis Expressions (DAX) elevam suas habilidades no Power BI ao criar funções personalizadas.
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Este curso apresenta o dbt para modelagem de dados, transformações, testes e criação de documentação.
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Desbloqueie aplicativos de IA mais avançados, como pesquisa semântica e mecanismos de recomendação, usando o modelo de incorporação da OpenAI!
Inteligência artificial
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Descubra como o MLOps leva modelos de ML de notebooks locais para modelos funcionais em produção que geram valor comercial real.
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Aprenda a usar o SQL Server para realizar e dominar tarefas comuns de manipulação de dados usando esse sistema de banco de dados.
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.
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