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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 XXI"? 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 deixe desanimar pelas palavras da moda. 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
Ir para a trilha- 1
Introdução à ciência de dados
LivreComeçaremos 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.
O que é ciência de dados?50 xpPor que ciência de dados?50 xpAcompanhar o fluxo de trabalho50 xpAplicações da ciência de dados50 xpPesquisa de investimentos50 xpAtribuição de projeto de ciência de dados100 xpFunções e ferramentas da ciência de dados50 xpEdição de um anúncio de emprego50 xpAdequação das habilidades aos empregos100 xpClassificação de tarefas de dados100 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.
Fontes de dados50 xpClassificação de fontes de dados100 xpFrequências de asma50 xpTipos de dados50 xpClassificação de tipos de dados100 xpPontuação do promotor líquido50 xpRastreador de atividades50 xpArmazenamento e recuperação de dados50 xpPlataformas de nuvem50 xpConsulta a um banco de dados50 xpQue tipo de banco de dados?100 xpData Pipelines50 xpCaracterísticas do pipeline de dados50 xpExtrair Transformar Carregar100 xp - 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, lidar com valores ausentes e outliers. Em seguida, você aprenderá sobre visualização, outra ferramenta essencial para explorar seus dados e transmitir suas descobertas.
- 4
Experimentação e previsão
Neste capítulo final, discutiremos a experimentação e a previsão! Começando com experimentos, abordaremos os testes 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.
Testes A/B50 xpCriação de um fluxo de trabalho de teste A/B100 xpSignificado estatístico50 xpResultados intermediários50 xpPrevisão de séries temporais50 xpClassificação de dados de séries temporais100 xpInterpretar um gráfico de série temporal50 xpAprendizado de máquina supervisionado50 xpQuando usar o aprendizado supervisionado100 xpRecursos e rótulos50 xpAvaliação do modelo50 xpAgrupamento50 xpSupervisionado vs. não supervisionado100 xpSeleção do tamanho do cluster50 xpParabéns!50 xp
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