Curso
Ciência de dados para negócios
BásicoNível de habilidade
Atualizado 08/2024Iniciar Curso Gratuitamente
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TheoryData Literacy2 h14 vídeos51 Exercícios3,350 XP110K+Certificado de conclusão
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Experimentar DataCamp for BusinessDescrição do curso
Aprenda a usar a ciência de dados para os negócios
O que é ciência de dados e como você pode usá-la para fortalecer sua organização? Este curso ensinará a você quais são as habilidades necessárias em sua equipe de dados e como você pode estruturar essa equipe para atender às necessidades da sua organização.Este curso também fornecerá a você uma compreensão das fontes de dados que sua empresa pode usar e como armazenar, analisar e visualizar esses dados.
Entenda o fluxo de trabalho da ciência de dados
Você começará com uma introdução à ciência de dados para empresas, analisando o fluxo de trabalho da ciência de dados e como aplicá-lo a problemas do mundo real. Você também explorará como funciona a coleta de dados, analisando como você pode obter e armazenar dados.Aprenda a analisar e visualizar seus dados
Você também descobrirá maneiras de analisar e visualizar seus dados por meio de painéis e testes A/B. Para encerrar o curso, discutiremos tópicos interessantes sobre aprendizado de máquina, incluindo agrupamento, previsão de séries temporais, processamento de linguagem natural (PNL), aprendizado profundo e IA explicável.Ao longo do caminho, você aprenderá sobre uma variedade de aplicações da ciência de dados no mundo real e obterá uma melhor compreensão desses conceitos por meio de exercícios práticos.
Esta é uma introdução ideal à ciência de dados para gerentes, dando a você a oportunidade de aprender sobre essa poderosa ferramenta de negócios.
Pré-requisitos
Não há pré-requisitos para esse curso1
Introduction to Data Science
We'll start the course by defining what data science is. We'll cover the data science workflow, and how data science is applied to real-world business problems. We'll finish the chapter by learning about ways to structure your data team to meet your organization's needs.
2
Data Collection and Storage
Now that we understand the data science workflow, we'll dive deeper into the first step: data collection. We'll learn about the different data sources your company can draw from, and how to store that data once it's collected.
3
Analysis and Visualization
In this chapter, we'll discuss ways to explore and visualize data through dashboards. We'll discuss the elements of a dashboard and how to make a directed request for a dashboard. This chapter will also cover making ad hoc data requests and A/B tests, which are a powerful analytics tool that de-risk decision-making.
4
Prediction
In this final chapter, we'll discuss the buzziest topic in data science: machine learning! We'll cover supervised and unsupervised machine learning, and clustering. Then, we'll move on to special topics in machine learning, including time series prediction, natural language processing, deep learning, and explainable AI!
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