Exploração de Dados
Projeto ciência de dados: plataforma de análise de reviews com chatbot
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CURSOS E FORMAÇÕES
Exploração de Dados
Aprenda a trabalhar com dados. Do Excel ao Python e Machine Learning. Use os principais bancos SQL do mercado e faça análises de dados com business intelligence. Pandas, SciKitLearn, Jupyter e mais.
Cursos e formações de Exploração de Dados
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Data Science: testes estatísticos com Python
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Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem
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Estatística com Python: probabilidade e amostragem
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Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados
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Estatística com Python: testes de hipóteses
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Estatística com Python: Correlação e Regressão
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Data Science: análises para saúde e medicina
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Data Science: visualização de dados para saúde e medicina
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Data Analysis: Google Sheets
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Data Analysis: previsões com Google Sheets
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Data Analysis: estatística com Google Sheets
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NumPy: análise numérica eficiente com Python
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Pandas: conhecendo a biblioteca
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Pandas I/O: trabalhando com diferentes formatos de arquivos
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Pandas: selecionando e agrupando dados
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Pandas: transformação e manipulação de dados
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Pandas: limpeza e tratamento de dados
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Python: análise de dados com SQL
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Geopandas: trabalhando com dados geoespaciais
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Dados geográficos: visualização de mapas com Folium
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Data Science: explorando e analisando dados
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Data Science: testando hipóteses
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Data Science: testando relações com Regressão Linear
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R para Data Science: conhecendo a linguagem
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R: utilizando e manipulando estruturas para análises de dados
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R: utilizando o Tidyverse para diferentes formatos de dados
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R: utilizando o Tidyverse e transformando dados com dplyr
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R para Data Science: aplicando Data Visualization com ggplot2
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Estatística com R: resumindo e analisando dados
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Estatística com R: aplicando a probabilidade e a amostragem dos dados
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Estatística com R: aplicando testes de hipóteses
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Estatísticas com R: correlação e regressão
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Estatísticas com R: testando modelos de regressão
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Estatística com Python: resumindo e analisando dados
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Polars: analisando dados de forma eficiente
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Polars: manipulando tabelas
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Polars: explorando seleção e agrupamentos
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Polars: limpando e tratando dados
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Polars: explorando polars com Rust
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Praticando Pandas: normalizando arquivos JSON
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Praticando Pandas: criando tabulações com groupby
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Praticando Pandas: realizando operações
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Praticando Pandas: trabalhando com dados nulos
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Praticando Pandas: criando tabulações com pivot_table
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Estatística avançada: comparação entre grupos
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Projeto Análise de Dados: organização, tratamento e visualização
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Projeto Análise de Dados: Cibersegurança Orientada por Dados
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Projeto Análise de Dados: criação de dashboards interativos com SQL, BigQuery e Power BI
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Estatística com Python: frequências e medidas
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Pandas: analisar e preparar dados para decisões de negócio
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Estatística: métodos e práticas para dados
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Visualização de dados: criar gráficos estratégicos com Python
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Data Science: análise de series temporais
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Data Science: analisando e prevendo séries temporais
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Árvores de Decisão: aprofundando em modelos de Machine Learning
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Clustering: extraindo padrões de dados
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Oracle ADS: análise de dados na nuvem
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