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      Estatisticamente vamos descobrir como classificar os tipos mais comum de dados

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      Trilha Data Warehouse com Data Marts e Power BI

      Aprofundando os estudos em Business Intelligence, aprendemos que um projeto de BI vai muito além de simplesmente conectar ferramentas de dashboards a bases de dados transacionais ou locais. Isso é especialmente verdadeiro em projetos de BI corporativos, onde é crucial que os números reportados sejam consistentes e confiáveis. O que vamos aprender? Nessa formação vamos construir indicadores de consulta, focando não apenas nas aplicações, mas nas bases de dados. Neste contexto, vamos nos concentrar não no Data Warehouse, mas em uma base de dados específica conhecida como Data Mart. Vamos explorar como os Data Marts são criados e como desenvolver métodos eficientes para consultar e extrair seus valores. Então, vamos embarcar nesta jornada!

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    Inteligência Artificial

    Carreira AI-Native Software Engineering

    A forma como escrevemos código mudou e não é mais só sobre digitar mais rápido. Com IA, a execução ficou rápida, mas o pensamento, o contexto e as decisões ficaram ainda mais importantes. Saber programar continua essencial, mas saber trabalhar com ferramentas de IA virou o diferencial. Nesta trilha, você vai aprender como integrar IA no seu fluxo real de desenvolvimento: do setup ao PR, passando por front-end, back-end, projetos complexos e código legado. Mais do que gerar código, você vai entender como revisar, testar, estruturar e escalar o uso da IA com responsabilidade. Ao final, você será capaz de usar ferramentas de IA como uma verdadeira parceira de desenvolvimento com senso crítico, segurança e autonomia e entregando features completas prontas para produção.

  • TrilhasDados

    Trilha Estatística com Python

    Aprofunde seus conhecimentos em estatística de uma forma prática e utilizando Python, a estatística vem crescendo e auxiliando no desenvolvimento de novas áreas como a Ciência de Dados. A demanda por profissionais com domínio de estatística cresce na mesma proporção da necessidade das empresas tomarem decisões precisas e orientadas a dados. Por que estudar Estatística? Para aprender técnicas de análise de dados, estatística, modelagem na prática, escalar o crescimento e trazer novas oportunidades, seja na empresa onde você trabalha ou no seu próprio negócio. Na Formação Estatística com Python da Alura, você vai aprender estatística de forma aplicada utilizando a linguagem Python e diversas bibliotecas e ferramentas específicas para a estatística. Além disso, vai compreender como criar hipóteses e validá-las. Assim, você conseguirá justificar as análises feitas e mostrar para a empresa o quão importante é o papel do conhecimento em estatística. Se você quer aprofundar seus conhecimentos em estatística de uma forma prática e utilizando Python, esta formação é para você. Mergulhe de cabeça nos estudos!

  • TrilhasDados

    Trilha Praticando Python para Data Science

    Nesta jornada, você colocará em prática suas habilidades em Python, enfrentando desafios reais e desenvolvendo soluções eficientes. Python é uma linguagem poderosa e versátil, amplamente utilizada em áreas como análise de dados, automação, desenvolvimento de software e inteligência artificial. Durante as atividades, você trabalhará com ferramentas essenciais como pandas, seaborn e matplotlib, manipulando dados de forma eficiente e criando visualizações impactantes. Usando pandas, você explorará e transformará conjuntos de dados; com seaborn e matplotlib, criará gráficos claros e envolventes para analisar padrões e insights de maneira visual. Aqui, o foco é transformar conhecimento em ação, reforçando conceitos e técnicas avançadas por meio de exercícios práticos que simulam cenários do mundo real. Pronto para aplicar suas habilidades e elevar seu domínio do Python?

  • TrilhasDados

    Trilha Estatística com R

    Com o crescimento exponencial da quantidade de dados disponíveis, a estatística tem se tornado cada vez mais essencial no desenvolvimento de áreas emergentes como a Ciência de Dados. A procura por profissionais capacitados em estatística aumenta à medida que as empresas buscam tomar decisões fundamentadas e orientadas por dados. Por que aprender R? Para dominar técnicas de análise de dados, estatística e modelagem, impulsionar o crescimento e abrir novas oportunidades, seja no seu ambiente de trabalho atual ou em seu próprio negócio. O que você aprenderá Na formação Estatística com R da Alura, você vai aprender estatística de forma aplicada, utilizando a linguagem R e seus pacotes específicas para análise estatística. Você também aprenderá a formular hipóteses e testá-las efetivamente, permitindo que você justifique suas análises e demonstre a importância do domínio estatístico para a empresa. Se deseja aprofundar seus conhecimentos em estatística de maneira prática e utilizando R, este curso é ideal para você. Com projetos práticos em diversas áreas, esta formação foi cuidadosamente elaborada para capacitar você a enfrentar desafios reais de Estatística e Ciência de Dados, preparando-o para uma carreira nesta área em expansão.

  • TrilhasGestão & Negócios

    Trilha Business Agility

    Estamos vivendo em um mundo onde as empresas precisam se reinventar a cada dia. Novas formas de trabalhar são criadas, novos modelos de negócios surgem, novos desafios aparecem no dia a dia das empresas. O que é business agility? Business Agility (agilidade comercial, em tradução livre) é a capacidade que as empresas podem desenvolver para se adaptar rapidamente às mudanças, entregando valor para seus clientes. Por que Business Agility é importante? Na Formação Business Agility você vai aprender como sua empresa pode se preparar para este cenário de incertezas e mudanças constantes, entender qual é o Mindset Ágil que as empresas precisam, como estruturar times ágeis e como mensurar resultados tanto para o negócio como para a operação. Por fim, quando Agile começa a dar resultados para a empresa, precisamos formar novos Agile Coaches para a nossa organização e além disso, precisamos aprender a escalar esse ambiente de agilidade para outros projetos e áreas. Tudo isso você aprenderá nessa formação. Vamos começar a transformar?

  • TrilhasDados

    Trilha Python para Data Science

    O que é Python? Python é uma linguagem de programação usada em aplicações da Web, desenvolvimento de software, ciência de dados e Machine Learning (aprendizado de máquina). Para pessoas desenvolvedoras é importante aprender Python por ser uma linguagem eficiente que se adapta a diversas plataformas. O que é Data Science Python? É a aplicação da linguagem Python para análise e captação de dados. Ou seja, utiliza a linguagem Python para descobrir padrões a partir do estudo de dados brutos. Por que aprender Python para Data Science? É importante fazer um curso de Python para Data Science, pois essa é uma das linguagens de programação mais utilizadas em projetos de Data Science, por ser fácil de utilizar e ter uma ampla quantidade de bibliotecas para lidar com dados. Por que você fará diferença no mercado de trabalho com o curso de Python? A demanda por pessoas especialistas em Python está crescendo gradativamente, e proporcionando oportunidades únicas. Dessa forma, os cursos de Python ajudam a preparar profissionais para compreender a linguagem e seu uso. Se você está buscando avançar profissionalmente, investir em um curso de Data Science online é essencial para alavancar sua carreira. O que você aprenderá no curso completo Python para Data Science? A formação de Python para Data Science, conta com mais de 60h de aula para você conhecer ferramentas e desenvolver habilidades fundamentais para analisar, manipular, agrupar e filtrar dados. Confira a seguir, alguns tópicos abordados no curso: Técnicas e ferramentas para se desenvolver na linguagem As técnicas avançadas e ferramentas são essenciais para aprimorar sua eficiência em Python. No curso de Python para data science você aprenderá os comandos básicos da linguagem, além de aprender a trabalhar com variáveis e manipular os tipos básicos de dados. Python para Data Science Python é uma linguagem de programação versátil para Data Science e desenvolvimento web. Nessa trilha de aprendizado, você aprenderá como usar Python para construir diferentes estruturas de repetição, trabalhar com estruturas de dados e relacionar as estruturas da linguagem de programação à construção de projetos. Biblioteca Pandas e NumPy As bibliotecas surgem como ferramentas para manipular e analisar dados. Com o curso Python para data science, você aprenderá como utilizar os principais recursos da biblioteca Pandas para desenvolver um projeto, realizar análises exploratórias e mais. Já com a NumPy, você aprenderá a explorar funções de agregação, gerar números aleatórios, além de ler e escrever dados. Seleção e agrupamento de dados As técnicas de seleção e agrupamento de dados são fundamentais e a linguagem Python oferece métodos para essa tarefa. Com a formação completa de Python para Data Science da Alura você poderá agrupar dados para criar tabelas, elaborar gráficos de análise de dados, além de aplicar filtros e seleção de dados usando a biblioteca Pandas. Agora que você já sabe como essa linguagem te ajuda a crescer na área de tecnologia, escolha o melhor plano para você e matricule-se nessa formação que faz parte dos cursos de Data Science para se destacar na carreira de Dados!

  • TrilhasDados

    Trilha Dominando o Power BI

    Dado que você já fez a formação Power BI e conhece suas possibilidades de implementação, chegou o momento de entender de forma aprofundada como a ferramenta funciona por debaixo dos panos para encontrar soluções eficientes e desenvolver visuais elegantes. O que aprenderemos? Você aprenderá a utilizar as linguagens M e DAX para consumir APIs, modelar dados, desenvolver métricas aplicadas ao negócio e proteger os dados através do RLS. Além disso, utilizaremos conceitos de Design e conhecimentos de front-end e programação para desenvolver visuais profissionais de forma customizada.

  • CarreirasDevOps

    Carreira AI Agent Ops

    Um caminho estruturado em níveis e diversas práticas evoluindo da IA como ferramenta de produtividade até a orquestração de agentes autônomos que operam, protegem e otimizam sua infraestrutura.

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