Curso
Análise de Séries Temporais em R
- IntermediárioNível de habilidade
- 4.8+
- 89 avaliações
Aprenda as principais técnicas necessárias para extrair insights importantes de dados de séries temporais.
Probabilidade e estatística
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
ou
Curso
Aprenda as principais técnicas necessárias para extrair insights importantes de dados de séries temporais.
Probabilidade e estatística
Curso
Descubra se clientes estão satisfeitos ou insatisfeitos aprendendo a realizar uma análise de sentimento ponta a ponta.
Machine learning
Curso
Neste curso, os alunos vão aprender a escrever consultas que sejam eficientes e fáceis de ler e entender.
Desenvolvimento de software
Curso
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine learning
Curso
Domine a manipulação de dados de séries temporais no R, incluindo importação, resumo e subconjuntos, com zoo, lubridate e xts.
Manipulação de dados
Curso
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Probabilidade e estatística
Curso
Entenda o conceito de redução de dimensionalidade nos seus dados e domine as técnicas para fazer isso no Python.
Machine learning
Curso
Mude para uma mentalidade MLOps, que permite treinar, documentar, manter e dimensionar seus modelos de machine learning para atingir seu potencial máximo.
Machine learning
Curso
Este curso é uma introdução à álgebra linear, um dos tópicos matemáticos mais importantes que sustentam a ciência de dados.
Probabilidade e estatística
Curso
Aprenda técnicas para extrair informações de textos e processá-las em um formato adequado para aprendizado de máquina.
Machine learning
Curso
Aprenda a criar painéis interativos e cheios de insights com o Dash e o Plotly.
Visualização de dados
Curso
Aprenda a usar os pacotes essenciais do Bioconductor para bioinformática usando conjuntos de dados de vírus, fungos, seres humanos e plantas!
Probabilidade e estatística
Curso
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Finanças aplicadas
Curso
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
Curso
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Manipulação de dados
Curso
Neste curso conceitual (sem código), conheça os quatro principais tipos de bancos NoSQL e plataformas populares.
Engenharia de dados
Curso
Learn to manipulate and analyze flexibly structured data with MongoDB.
Engenharia de dados
Curso
Entenda os desafios de monitorar modelos de ML em produção, como desvio de dados e de conceito, e métodos para evitar a degradação do modelo.
Machine learning
Curso
O R Markdown é uma linguagem de formatação fácil de usar para criar relatórios dinâmicos a partir do código R.
Relatórios
Curso
Aprenda os fundamentos de explorar, manipular e medir dados de imagens biomédicas.
Manipulação de dados
Curso
Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.
Probabilidade e estatística
Curso
Saiba como projetar visualizações e relatórios do Power BI pensando nos usuários.
Visualização de dados
Curso
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Manipulação de dados
Curso
Use as sofisticadas ferramentas de visualização do Seaborn para criar visualizações bonitas e informativas com facilidade.
Visualização de dados
Curso
Aprenda a detectar fraudes usando Python.
Machine learning
Curso
Aprenda a tirar conclusões sobre uma população a partir de uma amostra de dados por meio de um processo chamado inferência estatística.
Probabilidade e estatística
Curso
Descubra diferentes tipos de modelagem de dados, incluindo para previsão, e aprenda a fazer regressão linear e medidas de avaliação de modelos no Tidyverse.
Probabilidade e estatística
Curso
Neste curso, você vai aprender sobre o básico do desenho experimental, uma parte essencial de qualquer análise de dados.
Probabilidade e estatística
Curso
Leve suas habilidades de criação de relatórios para o próximo nível com as funções estatísticas integradas do Tableau.
Probabilidade e estatística
Curso
Analise dados em qualquer formato. Sejam arquivos simples, softwares estatísticos, bancos de dados ou dados diretamente da web.
Preparação 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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