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Simulações de Monte Carlo em Python
- IntermediárioNível de habilidade
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- 151 avaliações
Aprenda a criar e executar suas próprias simulações de Monte Carlo usando Python!
Probabilidade e estatística
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 criar e executar suas próprias simulações de Monte Carlo usando Python!
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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Este curso vai te dar as habilidades necessárias para analisar, visualizar e entender redes usando a biblioteca NetworkX.
Probabilidade e estatística
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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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Descubra maneiras de trabalhar com dados de data e hora no SQL Server para análise de séries temporais
Manipulação de dados
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Aprenda a mexer, visualizar e fazer testes estatísticos com uma série de estudos de caso de análise de RH.
Análise exploratória de dados
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Reforce seus conhecimentos dos tópicos de manipulação de séries temporais no R usando dados de estudos de caso reais.
Probabilidade e estatística
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Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.
Probabilidade e estatística
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This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Nuvem
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Garanta uma alta qualidade dos dados nos fluxos de trabalho de ciência de dados e engenharia de dados com a biblioteca Great Expectations do Python.
Engenharia de dados
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Aprenda o básico sobre como analisar, mexer e fazer cálculos com datas e horas no R.
Desenvolvimento de software
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No e-commerce, vender mais e reduzir custos é essencial. Analise dados de um pet shop online usando o Power BI.
Visualização de dados
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Aprenda a projetar e implementar triggers no SQL Server usando exemplos reais.
Desenvolvimento de software
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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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Aprenda as funções mais importantes para manipular, processar e transformar dados no SQL Server.
Manipulação de dados
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Aprenda a criar modelos de aprendizado profundo com o Keras.
Inteligência artificial
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Aprenda a escrever scripts que capturam e tratam erros e controlam diversas operações simultâneas.
Desenvolvimento de software
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Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.
Probabilidade e estatística
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Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
Inteligência artificial
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Neste estudo de caso em Power BI, enfrente um cenário real de análise de estoque usando DAX e visualizações.
Visualização de dados
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Aprenda a analisar e visualizar dados de rede com o pacote igraph e crie gráficos de rede interativos com o threejs.
Probabilidade e estatística
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Fine-tune Llama for custom tasks using TorchTune, and learn techniques for efficient fine-tuning such as quantization.
Inteligência artificial
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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 modelagem básica de negócios, incluindo fluxos de caixa, investimentos, anuidades, amortização de empréstimos e muito mais usando o Google Sheets.
Finanças aplicadas
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Explore o controle de versão de dados para o gerenciamento de dados de ML. Domine a configuração, automatize pipelines e avalie modelos com perfeição.
Machine learning
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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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Neste estudo de caso em Power BI, aplique conceitos de ETL e visualização em um cenário real de negócios.
Visualização de dados
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Aprenda a segmentar clientes em Python.
Manipulação de dados
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Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.
Probabilidade e estatística
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Aprenda sobre modelos GARCH, como implementá-los e calibrá-los com dados financeiros, desde ações até câmbio.
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.
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