Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
O que é ciência de dados, por que está tão em alta e por que a Harvard Business Review a chamou de "a profissão mais sexy do século XXI"? Neste curso não técnico, você vai conhecer tudo o que sempre quis saber sobre essa área empolgante e em rápido crescimento, sem precisar escrever uma única linha de código. Com exercícios práticos, você vai aprender sobre as diferentes funções do cientista de dados, tópicos fundamentais como testes A/B, análise de séries temporais e aprendizado de máquina, e como cientistas de dados extraem conhecimento e insights de dados reais. Então não se deixe intimidar pelos termos da moda. Comece a aprender, desenvolva habilidades nessa área tão demandada e descubra por que ciência de dados é para todos!Os vídeos têm transcrições ao vivo, que você encontra ao clicar em "Mostrar transcrição" no canto inferior esquerdo dos vídeos.O glossário do curso está à direita, na seção de recursos.Para obter créditos de CPE, você precisa concluir o curso e alcançar 70% na avaliação qualificada. Você pode acessar a avaliação clicando no aviso de créditos de CPE à direita.
Pré-requisitos
Não há pré-requisitos para este curso
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Introdução à ciência de dados
Iniciaremos o curso definindo o que é ciência de dados. Abordaremos o fluxo de trabalho da ciência de dados e como ela é aplicada a problemas reais. Finalizaremos o capítulo aprendendo sobre as diferentes funções no campo da ciência de dados.
- O que é ciência de dados?50 XP
- Ciência de dados em todo lugar!50 XP
- Importância da ciência de dados50 XP
- Aplicações da ciência de dados50 XP
- Dose diária de ciência de dados50 XP
- A ciência por trás dos assistentes inteligentes50 XP
- Funções e ferramentas de ciência de dados50 XP
- Selecionando a pessoa certa50 XP
- A função de um cientista de dados50 XP
2
Coleta e armazenamento de dados
Agora que entendemos o fluxo de trabalho da ciência de dados, vamos nos aprofundar na primeira etapa: coleta e armazenamento de dados. Aprenderemos sobre as diferentes fontes de dados que podem ser utilizadas, a aparência desses dados, como armazená-los depois de coletados e como um pipeline de dados pode automatizar o processo.
3
Preparação, exploração e visualização
A preparação dos dados é fundamental: os cientistas de dados passam 80% do tempo limpando e manipulando dados e apenas 20% do tempo analisando-os de fato. Este capítulo mostrará como diagnosticar problemas em seus dados e lidar com valores faltantes ou discrepantes. Em seguida, você aprenderá sobre a visualização, outra ferramenta essencial para explorar seus dados e comunicar suas descobertas.
4
Experimentação e previsão
Neste capítulo final, discutiremos a experimentação e a previsão. Começando com experimentos, abordaremos o teste A/B e passaremos para a previsão de séries temporais, onde aprenderemos sobre previsão de eventos futuros. Por fim, terminaremos com aprendizado de máquina, examinando o aprendizado supervisionado e o agrupamento.
Entendendo a ciência de dados
Curso
concluído
