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Modelos multimodais com Hugging Face
- IntermediárioNível de habilidade
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- 178 avaliações
Junte texto, imagens, áudio e vídeo com os modelos de IA mais recentes da Hugging Face e crie novas imagens e vídeos!
Inteligência artificial
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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Inteligência artificial
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Aprenda a dominar dados brutos e desorganizados no PostgreSQL para extrair insights precisos.
Preparação de dados
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Descubra como usar a demonstração de resultados e o balanço patrimonial no Power BI
Finanças aplicadas
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Aprenda tudo sobre as vantagens da análise de dados bayesiana e aplique-a em vários casos de uso do mundo real!
Probabilidade e estatística
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Aprenda a usar scripts Python no Power BI para preparar dados, fazer visualizações e calcular coeficientes de correlação.
Manipulação de dados
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Aprenda a criar, proteger e gerenciar APIs com o Azure API Management por meio de prática prática.
Nuvem
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Explore regras de associação em análise de cesta de mercado com Python, com dados de livrarias e recomendações de filmes.
Machine learning
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Segurança do Azure
Nuvem
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Este curso apresenta o agrupamento e a redução de dimensionalidade em R sob a ótica do aprendizado de máquina.
Machine learning
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Aprenda a modelar e prever valores de dados de ações usando modelos lineares, árvores de decisão, florestas aleatórias e redes neurais.
Machine learning
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Crie equipes de IA que trabalhem em conjunto, automatizem fluxos de trabalho e gerem conteúdo com o CrewAI.
Inteligência artificial
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Aprenda a analisar dados ao longo do tempo com séries temporais no Power BI, usando dados reais e técnicas práticas.
Visualização de dados
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Aprenda a resolver problemas reais de otimização usando SciPy e PuLP do Python, cobrindo tudo, desde otimização básica até otimização restrita e complexa.
Desenvolvimento de software
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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Nuvem
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Aproveite o poder do Python e do PuLP para otimizar as cadeias de abastecimento.
Análise exploratória de dados
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Desenvolvimento de software
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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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Aprenda a construir visualizações atraentes e impactantes que ajudam a comunicar resultados com eficiência e eficácia.
Visualização de dados
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Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Inteligência artificial
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Aprenda a prever eventos futuros usando regressão linear, modelos aditivos generalizados, florestas aleatórias e xgboost.
Machine learning
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Aprenda as principais técnicas necessárias para extrair insights importantes de dados de séries temporais.
Probabilidade e estatística
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Detecte anomalias em análises de dados e amplie seu kit de ferramentas estatístico em Python neste curso de quatro horas.
Probabilidade e estatística
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Aprenda a criar e executar suas próprias simulações de Monte Carlo usando Python!
Probabilidade e estatística
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Aprenda a mexer e analisar dados estruturados de forma flexível com o MongoDB.
Engenharia de dados
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Aprenda a projetar arquiteturas orientadas a eventos escaláveis no Azure usando serviços de mensagens e integrações reais.
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Domine a manipulação de dados de séries temporais no R, incluindo importação, resumo e subconjuntos, com zoo, lubridate e xts.
Manipulação de dados
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Aprenda a monitorar, diagnosticar e otimizar aplicativos do Azure usando o Azure Monitor, o Application Insights e o Log Analytics.
Nuvem
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Aprenda a importar, mexer e transformar dados em Java usando a biblioteca Tablesaw. Trabalhe com arquivos CSV, estruturas tabulares e formatos JSON complexos.
Desenvolvimento de software
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Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Inteligência artificial
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Aprenda a escolher, criar e proteger armazenamentos de dados AWS, incluindo DynamoDB e S3, por meio de exercicio práticos no console e cenários reais.
Nuvem
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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