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Curso
Aprenda métodos de ponta para integrar dados externos com LLMs usando Retrieval Augmented Generation (RAG) com LangChain.
Inteligência artificial
Curso
Aprenda a criar pipelines de dados eficazes, eficientes e confiáveis usando os princípios de extração, transformação e carregamento.
Engenharia de dados
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Crie relatórios impactantes com a Análise Exploratória de Dados do Power BI, revelando insights rápidos e agregando valor para a empresa.
Análise exploratória de dados
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Saiba como analisar uma tabela SQL e apresentar insights para a gerência.
Letramento em dados
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Saiba mais sobre os Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) e como eles estão mudando o mundo dos negócios.
Inteligência artificial
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Use suas habilidades para importar, analisar e visualizar dados de Recursos Humanos (RH) com o Power BI.
Manipulação de dados
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Conheça as principais arquiteturas de aprendizagem profunda, como CNNs, RNNs, LSTMs e GRUs, para modelar imagens e dados sequenciais.
Inteligência artificial
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Use suas habilidades atuais para criar narrativas alternativas com dados no Power BI, indo além dos painéis comuns.
Visualização de dados
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Descubra como se tornar um defensor de dados e manter os dados seguros e protegidos com este curso interativo fácil de entender para iniciantes.
Gerenciamento de dados
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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
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Neste curso, você aprenderá a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para regressão e classificação usando o scikit-learn.
Machine learning
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Saiba como combinar negócios, dados e IA e definir metas para impulsionar o sucesso com uma estratégia de IA efetivamente dimensionável.
Inteligência artificial
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Domine suas habilidades em NumPy aprendendo a criar, classificar, filtrar e atualizar matrizes usando o censo de árvores de NYC.
Manipulação de dados
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Melhore sua programação com IA — guie seu assistente de programação para escrever, testar e documentar códigos de forma eficaz.
Inteligência artificial
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Saiba como implementar e programar fluxos de trabalho de engenharia de dados.
Engenharia de dados
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Use IA generativa pra lidar com limpeza de dados, correção de duplicatas, nulos e formatação pra obter conjuntos de dados consistentes e precisos.
Inteligência artificial
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Aprenda práticas recomendadas para escrever funções complexas, reutilizáveis e de fácil manutenção, com boa documentação.
Desenvolvimento de software
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Aprenda o básico sobre governança de dados, seu propósito e como implementar um framework de governança.
Gerenciamento de dados
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Melhore suas habilidades no Excel com funções avançadas de referência, pesquisa e banco de dados usando exercícios práticos.
Manipulação de dados
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Aprimore seus relatórios com técnicas de análise de tendências, como séries temporais, árvores de decomposição e influenciadores-chave.
Manipulação de dados
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Aprimore suas habilidades no Tableau com análises e visualizações avançadas.
Visualização de dados
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Dê vida às Planilhas Google dominando habilidades fundamentais, como fórmulas, operações e referências a células.
Preparação de dados
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Build robust, production-grade APIs with FastAPI, mastering HTTP operations, validation, and async execution to create efficient data and ML pipelines.
Desenvolvimento de software
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Descubra as diferentes maneiras de aprimorar suas habilidades de importação de dados no Power BI.
Manipulação de dados
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Aprenda o básico sobre VMs, contêineres, Docker e Kubernetes. Entenda as diferenças para começar!
Desenvolvimento de software
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Aprimore suas habilidades no GitHub com um curso intermediário sobre projetos, administração e segurança avançada.
Desenvolvimento de software
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Integre aplicações de IA/LLM com APIs, bancos de dados e sistemas de arquivos mais facilmente do que nunca com o Model Context Protocol (MCP).
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Aplique IA em finanças para analisar dados, usar prompt com eficácia e automatizar fluxos de trabalho para decisões melhores.
Inteligência artificial
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Continue sua jornada de visualização de dados com técnicas práticas para incorporar medidas DAX e divulgação progressiva em seus relatórios.
Visualização de dados
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Use análise de regressão com statsmodels em Python para prever preços de imóveis e taxa de cliques em anúncios.
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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