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Curso
Aprenda como fazer com que os modelos GenAI realmente reflitam os valores humanos enquanto ganha experiência prática com LLMs avançados.
Inteligência artificial
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Visualize sazonalidade, tendências e outros padrões em seus dados de séries temporais.
Visualização de dados
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Crie fluxos de trabalho com inteligência artificial que podem planejar, pesquisar, lembrar e colaborar usando o LlamaIndex.
Inteligência artificial
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Aprenda a usar RNNs pra classificar o sentimento do texto, criar frases e traduzir textos entre idiomas.
Inteligência artificial
Curso
Crie equipes de IA que trabalhem em conjunto, automatizem fluxos de trabalho e gerem conteúdo com o CrewAI.
Inteligência artificial
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Aprenda a identificar, analisar, remover e imputar dados ausentes em Python.
Manipulação de dados
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Junte texto, imagens, áudio e vídeo com os modelos de IA mais recentes da Hugging Face e crie novas imagens e vídeos!
Inteligência artificial
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Prepare-se para sua próxima entrevista de estatística revisando conceitos como probabilidades condicionais, teste A/B, trade-off viés-variância e muito mais.
Probabilidade e estatística
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Inteligência artificial
Curso
Neste curso, você vai aprender a importar e gerenciar dados financeiros em Python usando várias ferramentas e fontes.
Finanças aplicadas
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Análise exploratória de dados
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Aprenda a executar as duas principais tarefas da inferência estatística: estimativa de parâmetros e teste de hipóteses.
Probabilidade e estatística
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Saiba como reduzir o tempo de treinamento de grandes modelos de linguagem com o Accelerator e o Trainer para treinamento distribuído
Inteligência artificial
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Aprenda sobre modelos GARCH, como implementá-los e calibrá-los com dados financeiros, desde ações até câmbio.
Finanças aplicadas
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Aprenda a criar pipelines robustos e duradouros, prontos para evoluir com o tempo.
Machine learning
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Reforce seus conhecimentos e prepare-se para entrevistas praticando perguntas de aprendizado de máquina em Python.
Machine learning
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Aprenda técnicas eficientes em pandas para otimizar seu código Python.
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Aprenda a importar, limpar e manipular dados de IoT no Python para deixá-los prontos para o aprendizado de máquina.
Manipulação de dados
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Explore os conceitos e aplicações de modelos lineares com Python e crie modelos para descrever, prever e extrair insights de padrões de dados.
Probabilidade e estatística
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Neste curso, você vai aprender a coletar dados do Twitter e analisar textos, redes e origem geográfica do Twitter.
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Domine o RAG com o Weaviate! Incorpore texto e imagens para recuperação e experimente a pesquisa vetorial, BM25 e híbrida.
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Esse curso é pra quem usa R e quer aprender Python rapidinho!
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Amplie sua caixa de ferramentas de regressão com os modelos logístico e de Poisson e aprenda a treiná-los, entendê-los e validá-los, além de fazer previsões.
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Crie um agente de IA para saúde usando o Haystack, uma estrutura de código aberto para organizar LLMs e componentes externos.
Inteligência artificial
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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