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Introdução ao Python
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Domine os fundamentos da análise de dados com Python em quatro horas e explore pacotes populares.
Desenvolvimento de software
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Domine os fundamentos da análise de dados com Python em quatro horas e explore pacotes populares.
Desenvolvimento de software
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Domine os conceitos básicos do Power BI e aprenda a usar o software de visualização de dados para criar relatórios impactantes.
Visualização de dados
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Aprenda a criar e consultar bancos de dados relacionais usando SQL em apenas duas horas.
Manipulação de dados
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Saiba como escrever prompts eficazes com o ChatGPT para aplicar em seu fluxo de trabalho hoje mesmo.
Inteligência artificial
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Explore a ética da IA, com foco em princípios, justiça, redução de vieses e confiança no design de IA.
Inteligência artificial
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Aprenda os fundamentos dos agentes de IA, seus componentes e aplicações reais — sem precisar programar.
Inteligência artificial
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Domine os conceitos básicos de análise de dados em R, incluindo vetores, listas e quadros de dados, e pratique o R com conjuntos de dados reais.
Desenvolvimento de software
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Descubra o que é IA e como usá-la de forma responsável para um trabalho mais inteligente e produtivo!
Inteligência artificial
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Aumente o nível de suas habilidades em ciência de dados criando visualizações usando Matplotlib e manipulando DataFrames com pandas.
Desenvolvimento de software
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Uma introdução à ciência de dados sem programação.
Letramento em dados
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Com exercícios práticos em cada etapa, aprenda tudo o que você precisa saber para analisar dados usando seu próprio código SQL ainda hoje.
Manipulação de dados
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Domine os conceitos básicos do Excel e aprenda a usar essa ferramenta para realizar análises impactantes.
Manipulação de dados
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Aprofunde seu conhecimento em SQL e aprenda a unir tabelas, aplicar a teoria dos conjuntos relacionais e trabalhar com subconsultas.
Manipulação de dados
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Comece a criar aplicativos com IA usando a API da OpenAI e conheça a tecnologia por trás de aplicativos de IA populares, como o ChatGPT.
Inteligência artificial
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Saiba como importar, tratar dados, calcular estatísticas e criar visualizações com o pandas.
Manipulação de dados
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Uma introdução sem código à computação em nuvem, abrangendo principais conceitos, terminologia e ferramentas.
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Domine os fundamentos da programação em Python. Você não precisa ter conhecimento prévio!
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Aprimore suas habilidades em aprendizado de máquina com scikit-learn e dados reais. Aprenda a fazer previsões poderosas em Python!
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Aprenda os conceitos básicos da Inteligência Artificial, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, PNL, IA generativa e outros.
Inteligência artificial
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Aprenda a usar o ChatGPT, com práticas recomendadas para criar prompts e casos de uso comercial comuns para a poderosa ferramenta de IA.
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Introdução aos dados neste curso prático. Aprenda tipos de dados, estruturas, ética de dados e mais.
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Aprenda a analisar dados com tabelas dinâmicas e funções lógicas intermediárias antes de passar para ferramentas como análise hipotética e previsão.
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Aprimore seu conhecimento em Power BI aprendendo os fundamentos de DAX, como colunas calculadas, tabelas e medidas.
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Uma introdução ao aprendizado de máquina sem programação.
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Os dados estão em toda parte, o que torna a alfabetização em dados uma habilidade essencial para a vida.
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Domine consultas SQL complexas no PostgreSQL para responder várias perguntas de ciência de dados e preparar conjuntos de dados robustos.
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Comece sua jornada no Tableau com nosso curso Introdução ao Tableau. Descubra os conceitos básicos do Tableau, como seus recursos e painéis.
Visualização de dados
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O Power BI é uma poderosa ferramenta de visualização de dados que pode ser usada em relatórios e painéis.
Visualização 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.