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Introdução ao Apache Airflow em Python
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Saiba como implementar e programar fluxos de trabalho de engenharia de dados.
Engenharia de dados
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Saiba como implementar e programar fluxos de trabalho de engenharia de dados.
Engenharia de dados
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Aprenda a usar as ferramentas GPT com confiança e responsabilidade. Descubra como funcionam, como criar prompts e avaliar resultados.
Inteligência artificial
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Aprimore suas habilidades no Tableau com análises e visualizações avançadas.
Visualização de dados
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Aprenda Databricks SQL para engenharia de dados, análise e fluxos de trabalho de dados em tempo real na arquitetura lakehouse.
Engenharia 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 implantar e manter ativos no Power BI, dominando a interface do Power BI Service e recursos como Workspaces.
Manipulação de dados
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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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Aprenda modelagem financeira no Excel, incluindo fluxo de caixa, análise de cenários, valor temporal e orçamento de capital.
Finanças aplicadas
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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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Melhore suas habilidades em alfabetização de dados analisando políticas de trabalho remoto.
Letramento em dados
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Domine a análise de texto com técnicas essenciais de PLN, desde o pré-processamento até modelos avançados de transformadores.
Inteligência artificial
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Aprimore seus conhecimentos de Python para finanças, aprendendo a usar datetime, instruções if, DataFrames e muito mais.
Finanças aplicadas
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Trust Claude Code with work you dont watch: steer long sessions, enforce rules with hooks, hand jobs off with routines and GitHub, and verify what comes back.
Inteligência artificial
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Aprenda a consultar SQL com IA escrevendo prompts, gerando consultas e analisando dados para resolver problemas do mundo real.
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Aplique IA em finanças para analisar dados, usar prompt com eficácia e automatizar fluxos de trabalho para decisões melhores.
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Desenvolvimento de software
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Crie apresentações do PowerPoint com o Microsoft Copilot. Transforme documentos em slides, gere visuais e notas do apresentador.
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Quer passar mais tempo analisando e menos tempo formatando gráficos? Crie painel de marketing interativo e alinhado à marca com dados brutos no Claude Cowork.
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Análise exploratória de dados
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Neste curso rápido, você aprenderá sobre o mundo da engenharia de dados, abordando ferramentas e tópicos como ETL e computação em nuvem.
Engenharia de dados
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Engenharia de dados
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Crie APIs robustas e prontas para produção com FastAPI, dominando operações HTTP, validação e execução assíncrona para pipelines eficientes de dados e ML.
Desenvolvimento de software
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Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
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Aprenda Power Automate: crie fluxos na nuvem com conectores Microsoft 365, conteúdo dinâmico, expressões, aprovações e assistência de IA do Copilot.
Inteligência artificial
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Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
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Inteligência artificial
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Painéis são essenciais em um mundo guiado por dados. Com os painéis do Tableau, você pode aumentar seu impacto no desempenho dos negócios.
Visualização 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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