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Marketing Analytics para Negócios
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Descubra como os analistas de marketing usam dados para entender os clientes e impulsionar o crescimento dos negócios.
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Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Liderança
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Saiba como criar tabelas dinâmicas e organizar rapidamente milhares de pontos de dados com apenas alguns cliques.
Manipulação de dados
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Master AI for marketing to plan smarter campaigns, create quality content, and build custom AI agents.
Inteligência artificial
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Descubra o Alteryx para transformação de dados, dominando Crosstab, Transpose e otimização de fluxo de trabalho neste curso interativo.
Manipulação de dados
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Aprenda a fazer previsões sobre o futuro usando previsão de séries temporais em R, incluindo modelos ARIMA e métodos de suavização exponencial.
Probabilidade e estatística
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Conheça os serviços do Azure, como Computação, Armazenamento e Automação, com atividades práticas.
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Organize os dados usando uniões, junções, análise e otimização de desempenho no Alteryx.
Manipulação de dados
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Aprenda a usar técnicas estatísticas com planilhas para trabalhar melhor com seus dados e extrair insights deles.
Probabilidade e estatística
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Aprenda validação de dados no Excel para aumentar a precisão, criar listas suspensas e gerenciar estoque e pedidos.
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Colabore com IA para tornar recrutamento, people ops e engajamento em políticas mais rápidos e justos.
Inteligência artificial
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Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
Finanças aplicadas
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Entenda bem os princípios do GDPR e como criar processos que estejam de acordo com ele neste curso completo.
Letramento em dados
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Expanda seu vocabulário do Google Sheets mergulhando mais fundo nos tipos de dados, incluindo dados numéricos, dados lógicos e dados ausentes.
Preparação de dados
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Use um chatbot para criar um plano de estudos sob medida e desenvolver habilidades com prompts simples e eficazes.
Inteligência artificial
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Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
Finanças aplicadas
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Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
Manipulação de dados
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Create visualizations and dynamic dashboards with Databricks, turning raw data into clear and actionable insights.
Visualização de dados
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Desenvolva habilidades em SQL escrevendo prompts de IA que geram consultas para classificar, agrupar, filtrar e categorizar dados.
Manipulação de dados
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This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
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Como levar dados ao Microsoft Fabric: Pipelines, Dataflows, Shortcuts, modelos semânticos, segurança e atualização de modelos.
Outros
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Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
Engenharia de dados
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Aprimore suas habilidades em Oracle SQL, incluindo noções básicas de SQL, agregação, combinação e personalização de dados.
Manipulação de dados
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Crie uma estratégia de entrada no mercado com IA generativa: identifique setores-alvo, gere leads e otimize palavras-chave do site.
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Ajude uma empresa fictícia neste estudo em Power BI usando Power Query, DAX e painéis para identificar cargos em demanda.
Manipulação de dados
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Aprenda o básico sobre visualização de dados usando o Google Sheets.
Visualização de dados
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Aprenda a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para fazer previsões de classificação e regressão com tidymodels.
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Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
Inteligência artificial
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Neste curso, você vai aprender a usar e apresentar modelos de regressão logística para fazer previsões.
Machine learning
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Neste curso, você vai aprender conceitos de variáveis aleatórias, distribuições e condicionamento.
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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