Curso
Programação orientada a objetos em Python
- AvançadoNível de habilidade
- 4.7+
- 811 avaliações
Aprenda a criar classes e usar herança e polimorfismo para reutilizar e otimizar seu código.
Desenvolvimento de software
Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
ou
Curso
Aprenda a criar classes e usar herança e polimorfismo para reutilizar e otimizar seu código.
Desenvolvimento de software
Curso
Aprenda a usar técnicas gráficas e numéricas para começar a descobrir a estrutura de seus dados.
Análise exploratória de dados
Curso
Entenda os fundamentos do aprendizado de máquina e como ele é aplicado no mundo dos negócios.
Machine learning
Curso
Saiba mais sobre o poder do Databricks Lakehouse e ajude você a ampliar suas habilidades de engenharia de dados e machine learning.
Engenharia de dados
Curso
Explore o Databricks Lakehouse — da arquitetura medallion e clusters até governança, compartilhamento e implantação.
Engenharia de dados
Curso
Aprenda a fazer análises financeiras ou aplicar seus conhecimentos usando visualizações de dados no Power BI.
Finanças aplicadas
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Descubra como tomar melhores decisões comerciais aplicando estruturas práticas de dados, sem necessidade de programar.
Liderança
Curso
Domine os principais conceitos do gerenciamento de dados, das etapas do ciclo de vida até segurança e governança.
Gerenciamento de dados
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Comece a usar o Sigma! Aprenda a criar e personalizar painéis simples e interativos para análises em tempo real.
Manipulação de dados
Curso
Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
Engenharia de dados
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Crie e implante apps web escaláveis e funções serverless no Azure, dominando segurança, monitoramento e automação.
Nuvem
Curso
Aprenda a usar IA como parceira sênior de engenharia para análise de código, otimização de desempenho, segurança e decisões de arquitetura de software.
Inteligência artificial
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Implemente configurações de projeto experimental e realize análises estatísticas robustas para chegar a conclusões precisas e válidas!
Probabilidade e estatística
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Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Inteligência artificial
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Entenda o papel e os desafios práticos da Inteligência Artificial Explicável (XAI) com este curso para iniciantes.
Inteligência artificial
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Neste curso, você usará o T-SQL, a variante do SQL usada no SQL Server da Microsoft para análise de dados.
Desenvolvimento de software
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Saiba como usar o MLflow para simplificar o desenvolvimento de aplicativos de ML, com rastreamento, projetos, modelos e registro de modelos.
Machine learning
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You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
Inteligência artificial
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Aprenda a unir dados de várias tabelas com dplyr para responder a perguntas mais complexas.
Manipulação de dados
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Nesta Introdução ao DevOps, você vai dominar os fundamentos do DevOps e aprender os principais conceitos, ferramentas e técnicas para melhorar a produtividade.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a recuperar e analisar informações da Internet usando a biblioteca Python scrapy.
Preparação de dados
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Aprenda a usar técnicas estatísticas com planilhas para trabalhar melhor com seus dados e extrair insights deles.
Probabilidade e estatística
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Use o PyTorch em imagens e aproveite os modelos de aprendizado profundo pra detectar objetos com caixas delimitadoras e gerar segmentação de imagens.
Inteligência artificial
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Leve suas habilidades em DBT para o próximo nível com este curso prático feito para engenheiros de dados e profissionais de análise.
Engenharia de dados
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Domine a preparação, limpeza e análise de dados no Alteryx Designer, seja você um analista novato ou experiente.
Preparação de dados
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Neste curso, você aprenderá os detalhes dos classificadores lineares, como regressão logística e SVM.
Machine learning
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Aprenda a gerenciar dados no Databricks com o Delta Lake, incluindo transações ACID, aplicação de esquema e segurança.
Gerenciamento de dados
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Desenvolva suas habilidades em OOP com descritores, herança multinível e classes base abstratas!
Desenvolvimento de software
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Aprenda a criar relatórios e painéis em SQL e a aprimorar exploração, limpeza e validação de dados.
Relatórios
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Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
Engenharia 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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