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Página inicialTheoryEntendendo a ciência de dados

Entendendo a ciência de dados

Uma introdução à ciência de dados sem envolver codificação.

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2 Horas15 Videos48 Exercicios
599.694 AprendizesTrophyDeclaração de Realização

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Descrição do Curso

O que é a ciência de dados, por que ela é tão popular e por que a Harvard Business Review a aclamou como o "trabalho mais sexy do século 21"? Neste curso não técnico, você será apresentado a tudo o que sempre teve medo de perguntar sobre esse campo empolgante e de rápido crescimento, sem precisar escrever uma única linha de código. Por meio de exercícios práticos, você aprenderá sobre as diferentes funções do cientista de dados, tópicos fundamentais como testes A/B, análise de séries temporais e aprendizado de máquina, e como os cientistas de dados extraem conhecimento e insights de dados do mundo real. Portanto, não se desanime com o jargão. Comece a aprender, adquira habilidades nesse campo extremamente requisitado e descubra por que a ciência de dados é para todos!
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Compreensão dos tópicos de dados

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  1. 1

    Introdução à alfabetização de dados

    Grátis

    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 do mundo real. Finalizaremos o capítulo aprendendo sobre as diferentes funções no campo da ciência de dados.

    Reproduzir Capítulo Agora
    O que é ciência de dados?
    50 xp
    Por que ciência de dados?
    50 xp
    Seguindo o fluxo de trabalho
    50 xp
    Aplicações da ciência de dados
    50 xp
    Pesquisa de investimentos
    50 xp
    Atribuição de projeto de ciência de dados
    100 xp
    Funções e ferramentas da ciência de dados
    50 xp
    Edição de um anúncio de emprego
    50 xp
    Adequação das habilidades aos empregos
    100 xp
    Classificação de tarefas de dados
    100 xp
  2. 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.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 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 visualização, outra ferramenta essencial para explorar seus dados e comunicar suas descobertas.

    Reproduzir Capítulo Agora
  4. 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 a prever eventos futuros. Por fim, terminaremos com o aprendizado de máquina, analisando o aprendizado supervisionado e o agrupamento.

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Hadrien Lacroix HeadshotHadrien Lacroix

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