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Introdução à Visualização de Dados com ggplot2
- BásicoNível de habilidade
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Aprenda a produzir visualizações de dados impactantes e atraentes com o ggplot2, compreendendo a gramática dos gráficos.
Visualização de dados
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Aprenda a produzir visualizações de dados impactantes e atraentes com o ggplot2, compreendendo a gramática dos gráficos.
Visualização de dados
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Descubra como o banco de dados vetorial Pinecone está revolucionando o desenvolvimento de aplicativos de IA!
Inteligência artificial
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Consolide e amplie seu conhecimento de tipos de dados Python como listas, dicionários e tuplas para resolver problemas de Data Science.
Desenvolvimento de software
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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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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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Aprenda modelagem financeira no Excel, incluindo fluxo de caixa, análise de cenários, valor temporal e orçamento de capital.
Finanças aplicadas
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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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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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Saiba como e quando usar testes de hipóteses comuns, como testes t, testes de proporção e testes de qui-quadrado em Python.
Probabilidade e estatística
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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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Use análise de regressão com statsmodels em Python para prever preços de imóveis e taxa de cliques em anúncios.
Probabilidade e estatística
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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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Aprenda a escrever código Java mais limpo e inteligente com métodos, fluxo de controle e loops.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a tirar conclusões com dados limitados usando Python e estatística: amostragem aleatória, estratificada e por grupos.
Probabilidade e estatística
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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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Explore fundamentos da gestão da qualidade de dados: principais conceitos, dimensões e técnicas para monitorar e melhorar a qualidade de dados.
Gerenciamento de dados
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Aprimore suas habilidades no Tableau com análises e visualizações avançadas.
Visualização de dados
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Crie sistemas multiagentes poderosos aplicando padrões emergentes de design de agentes na estrutura LangGraph.
Inteligência artificial
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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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Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
Visualização de dados
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Aprenda rápido o básico do Excel: navegue pelas planilhas, use fórmulas, analise dados e crie seus primeiros gráficos!
Manipulação de dados
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Saiba como limpar e preparar seus dados para o machine learning!
Machine learning
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Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
Inteligência artificial
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Aprenda a trabalhar com datas e horários em Python.
Desenvolvimento de software
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Neste curso, você aprenderá os fundamentos do Kubernetes e implantará e orquestrará contêineres usando Manifestos e instruções do kubectl.
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.
Inteligência artificial
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Para entender os principais casos de uso do Fabric, você conhecerá várias ferramentas nas sete experiências do Fabric.
Outros
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Crie apresentações do PowerPoint com o Microsoft Copilot. Transforme documentos em slides, gere visuais e notas do apresentador.
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.
Manipulação de dados
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Dê vida às Planilhas Google dominando habilidades fundamentais, como fórmulas, operações e referências a células.
Preparação 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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