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Importing and Managing Financial Data in Python
- IntermediárioNível de habilidade
- 4.7+
- 58 avaliações
Neste curso, você vai aprender a importar e gerenciar dados financeiros em Python usando várias ferramentas e fontes.
Finanças aplicadas
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Neste curso, você vai aprender a importar e gerenciar dados financeiros em Python usando várias ferramentas e fontes.
Finanças aplicadas
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Neste curso, você vai aprender sobre o básico do desenho experimental, uma parte essencial de qualquer análise de dados.
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Use a análise de expressão diferencial do RNA-Seq para identificar genes que podem ser importantes para diferentes doenças ou condições.
Probabilidade e estatística
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Pratique Power BI com nosso estudo de caso sobre saúde. analise dados, descubra insights de eficiência e crie um painel.
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Probabilidade e estatística
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Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
Engenharia de dados
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Machine learning
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Visualização de dados
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Preparação de dados
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Preparação de dados
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Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
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Visualização de dados
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Machine learning
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Manipulação de dados
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Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
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Saiba mais sobre o AWS Boto e como usar a tecnologia em nuvem para otimizar seu fluxo de trabalho de dados.
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Inteligência artificial
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Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
Visualização de dados
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In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
Finanças aplicadas
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Probabilidade e estatística
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Visualização de dados
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Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
Finanças aplicadas
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.
Continue progredindo em qualquer lugar com nossos cursos para celular e desafios diários de programação de 5 minutos.