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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
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
Desenvolvimento de software
Curso
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Machine learning
Curso
Aprenda a criar aplicativos de IA usando as funções LLM integradas do Snowflake Cortex para análise de texto, geração e fluxos de trabalho em várias etapas.
Inteligência artificial
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
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
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
Saiba como projetar visualizações e relatórios do Power BI pensando nos usuários.
Visualização de dados
Curso
Este curso vai te mostrar como integrar dados espaciais no seu fluxo de trabalho de Ciência de Dados em Python.
Manipulação de dados
Curso
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Probabilidade e estatística
Curso
Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.
Probabilidade e estatística
Curso
O R Markdown é uma linguagem de formatação fácil de usar para criar relatórios dinâmicos a partir do código R.
Relatórios
Curso
Explore regras de associação em análise de cesta de mercado com Python, com dados de livrarias e recomendações de filmes.
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
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
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
Este curso apresenta o agrupamento e a redução de dimensionalidade em R sob a ótica do aprendizado de máquina.
Machine learning
Curso
Analise dados de texto no R usando o framework Tidy.
Manipulação de dados
Curso
Esse curso ensina as principais ideias do machine learning, como construir e avaliar modelos preditivos.
Machine learning
Curso
O curso Modelo Linear Generalizado amplia sua caixa de ferramentas de regressão para incluir regressão logística e de Poisson.
Probabilidade e estatística
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
Neste curso, os alunos vão aprender a escrever consultas que sejam eficientes e fáceis de ler e entender.
Desenvolvimento de software
Curso
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda a implementar estratégias de trading personalizadas no Python, testá-las e avaliar seu desempenho.
Finanças aplicadas
Curso
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
Preparação de dados
Curso
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
Desenvolvimento de software
Curso
Leve suas habilidades de criação de relatórios para o próximo nível com as funções estatísticas integradas do Tableau.
Probabilidade e estatística
Curso
Você vai usar técnicas de Gestão de Receita Líquida no Excel para uma empresa de bens de consumo de alta rotatividade.
Finanças aplicadas
Curso
Neste curso conceitual (sem código), conheça os quatro principais tipos de bancos NoSQL e plataformas populares.
Engenharia 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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