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Cursos de dados, IA e nuvem

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10 Cursos

Curso

Introdução a Java

  • BásicoNível de habilidade
  • 4.8+
  • 2.244 avaliações

Aprenda Java do zero com este curso fácil para iniciantes, dominando conceitos e habilidades essenciais de programação.

Desenvolvimento de software

4 horas

Curso

Java intermediário

  • BásicoNível de habilidade
  • 4.8+
  • 1.240 avaliações

Aprenda a escrever código Java mais limpo e inteligente com métodos, fluxo de controle e loops.

Desenvolvimento de software

4 horas

Curso

Introdução à Programação Orientada a Objetos em Java

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.8+
  • 1.180 avaliações

Aprenda os principais conceitos da programação orientada a objetos, desde classes e objetos básicos até tópicos avançados, como herança e polimorfismo.

Desenvolvimento de software

4 horas

Curso

Tipos de Dados e Exceções em Java

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.8+
  • 650 avaliações

Domine objetos Java, o Collections Framework e o tratamento de exceções como um profissional, com logging incluído!

Desenvolvimento de software

4 horas

Curso

Entrada/Saída e Streams em Java

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.8+
  • 459 avaliações

Aprimore suas habilidades em Java aprendendo a lidar com arquivos, processar dados e criar código limpo e reutilizável com técnicas do mundo real.

Desenvolvimento de software

4 horas

Curso

Otimização de Código em Java

  • AvançadoNível de habilidade
  • 4.8+
  • 248 avaliações

Aprenda técnicas-chave para otimizar o desempenho do Java, da eficiência de algoritmos ao ajuste da JVM e multithreading.

Desenvolvimento de software

3 horas

Curso

Introdução a Testes em Java

  • AvançadoNível de habilidade
  • 4.8+
  • 205 avaliações

Aprenda a escrever testes eficazes em Java usando JUnit e Mockito para criar aplicações robustas e confiáveis com confiança.

Desenvolvimento de software

3 horas

Curso

Consultando um banco de dados PostgreSQL em Java

  • AvançadoNível de habilidade
  • 4.7+
  • 119 avaliações

Conecte Java ao PostgreSQL com JDBC. Escreva consultas seguras, gerencie transações e lide com grandes conjuntos de dados de forma eficiente.

Desenvolvimento de software

3 horas

Curso

Importando dados em Java

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.7+
  • 92 avaliações

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

3 horas

Curso

Limpeza de Dados em Java

  • IntermediárioNível de habilidade
  • 4.8+
  • 93 avaliações

Limpeza de dados mestres em Java usando métodos estatísticos, transformações e validação para aplicativos confiáveis.

Importação e limpeza de dados

4 horas

FAQs

O que é ciência 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.

Como posso aprender ciência de dados?

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.

Quais habilidades são necessárias para a ciência de dados?

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.

Para que posso usar a ciência de dados?

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.

A ciência de dados é uma boa carreira?

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.

É difícil se tornar um cientista de dados?

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.

É preciso saber programar para trabalhar com ciência de dados?

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.

Quanto tempo leva para se tornar um cientista de dados?

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.

Quais tópicos posso estudar dentro da ciência 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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