SQL e Banco de Dados
- Curso Consultas SQL: avançando no SQL com MySQL
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Curso Oracle Database: projeções, seleções, joins e views
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Curso Comandos DML: manipulação de dados com MySQL
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Curso Administração do MySQL: segurança e otimização do banco
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Curso Modelagem de banco de dados relacional: entendendo SQL
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Curso Modelagem de banco de dados relacional: modelagem lógica e física
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Curso MySQL e JSON: persistindo JSON de maneira eficiente
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Curso PostgreSQL
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Curso PostgreSQL: Views, Sub-Consultas e Funções
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Curso PostgreSQL: comandos DML e DDL
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Curso PostgreSQL: desenvolva com PL/pgSQL
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Curso PostgreSQL: Triggers, transações, erros e cursores
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Curso PostgreSQL: administração e otimização do banco
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Curso SQL Server: construção do Data Warehouse
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Curso Microsoft SQL Server 2022: consultas avançadas
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Curso Microsoft SQL Server 2022: manipulando dados
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Curso Microsoft SQL Server 2022: conhecendo o T-SQL
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Curso Microsoft SQL Server 2022: performance
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Curso SQL com Oracle Database: manipule e consulte dados
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Curso SQLite online: conhecendo instruções SQL
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Curso Oracle Database: manipulando dados com comandos DML
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Curso Administração do Oracle Database: criação e gerenciamento do banco
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Curso Administração do Oracle Database: segurança e otimização do banco
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Curso Desempenho do Oracle Database: análise do ambiente
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Curso Desempenho do Oracle Database: otimização de consultas
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Curso Oracle PL/SQL: procedures, funções e exceções
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Curso Oracle PL/SQL: dominando packages
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Curso Oracle PL/SQL: cursor e exceções
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Curso Modelagem de banco de dados relacional: álgebra relacional
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Curso Microsoft SQL Server 2022: conhecendo SQL
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Curso Microsoft SQL Server 2022: aprofundando em procedures e funções
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Curso Microsoft SQL Server 2022: administrando o banco de dados
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Curso Data Mart e Analysis Services: entendendo a linguagem de consultas MDX
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Curso AWS Data Lake: criando uma pipeline para ingestão de dados
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Curso AWS Data Lake: processando dados com AWS EMR
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Curso SQLite online: análise de dados com SQL
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Curso SQLite Online: executando consultas SQL
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Curso Realizando consultas com SQL: Joins, Views e transações
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Curso Google BigQuery: navegando na nuvem
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Curso Google BigQuery: dominando Strings e Data
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Curso Google BigQuery: dominando funções lógicas e numéricas
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Curso MySQL: conhecendo a ferramenta
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Curso MySQL: trabalhando com funções
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Curso MySQL: aplicado para análise de dados
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Curso MySQL: executando Procedures
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Curso Google BigQuery: manipulação de dados
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Curso Google Big Query: consultas avançadas
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Curso MySQL Administrator: configurando e monitorando o servidor
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Curso MySQL Administrator: criando índices e manipulando dados
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Curso Modelagem de dados: identificando entidades, atributos, relacionamentos
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Curso Modelagem de dados: desenvolvendo o modelo lógico
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Curso MySQL Administrator: gerenciando esquemas e usuários
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Curso Modelagem de dados: construindo o modelo físico
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Curso Modelagem de dados: aplicando a normalização
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Curso MySQL Administrator: backups e replicação de banco de dados
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Curso PostgreSQL: administração e monitoramento
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Curso Administração com PostgreSQL: backup e recuperação
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Curso Administração com PostgreSQL: desempenho e otimização
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Curso Administração com PostgreSQL: replicação e alta disponibilidade
Engenharia de Dados
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Curso Engenharia de Dados: organizando dados na AWS
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Curso Apache Beam: Data Pipeline com Python
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Curso Apache Airflow: orquestrando seu primeiro pipeline de dados
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Curso Apache Airflow: extração de dados
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Curso Apache Airflow: transformação de dados com Spark
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Curso Aprofundando no Airflow: Executores Local e Celery
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Curso Aprofundando no Airflow: Executor Kubernetes
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Curso Spark: apresentando a ferramenta
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Curso Azure Data Lake: criando um pipeline de ingestão de dados
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Curso Spark: processamento de linguagem natural
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Curso Spark: trabalhando com regressão
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Curso Spark: sistema de recomendação
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Curso Spark: criando modelos de classificação
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Curso Databricks: conhecendo a ferramenta
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Curso Databricks: trabalhando com diversos formatos e tipos de arquivos
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Curso Databricks: análise de dados
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Curso Databricks e Data Factory: criando e orquestrando pipelines na nuvem
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Curso Databricks: construindo pipelines de dados com Airflow e Azure Databricks
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Curso Python e APIs: conhecendo a biblioteca Requests
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Curso Pipeline de dados: integrando Python com MongoDB e MySQL
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Curso Pipeline de dados: combinando Python e orientação a objeto
-
Curso AWS Data Lake: processando dados com AWS Glue
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Curso AWS Data Lake: análise de dados com Athena e Quicksight
-
Curso Governança de dados: conhecendo o ciclo de vida dos dados
-
Curso Governança de dados: explorando os conceitos fundamentais
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Curso Governança de dados: garantindo a qualidade de dados com a biblioteca Pydeequ
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Curso Governança de dados: usando metadados para compreender dados
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Curso Governança de dados: mapeando a origem e o destino com linhagem de dados
-
Curso Governança de dados: garantindo privacidade e proteção de dados para um futuro seguro
Data Science
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Curso Data Science: analise e visualização de dados
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Curso Python para Data Science: primeiros passos
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Curso Python para Data Science: trabalhando com funções, estruturas de dados e exceções
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Curso Python: análise de dados com SQL
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Curso Pandas: conhecendo a biblioteca
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Curso Pandas: transformação e manipulação de dados
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Curso Pandas: selecionando e agrupando dados
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Curso Pandas I/O: trabalhando com diferentes formatos de arquivos
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Curso Pandas: limpeza e tratamento de dados
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Curso Data Science: análise de series temporais
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Curso Data Analysis: Google Sheets
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Curso Data Analysis: previsões com Google Sheets
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Curso Data Analysis: estatística com Google Sheets
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Curso Data Science: análises para saúde e medicina
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Curso Data Science: visualização de dados para saúde e medicina
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Curso Geopandas: trabalhando com dados geoespaciais
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Curso Reconhecimento de imagens: Twitter e Computer Vision API
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Curso Clustering: extraindo padrões de dados
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Curso MLOps: Machine Learning e APIs
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Curso MLOps: deploy de modelos
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Curso Árvores de Decisão: aprofundando em modelos de Machine Learning
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Curso Data Mesh: uma abordagem distribuída para dados
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Curso Data Mesh: dados como produtos
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Curso Data Mesh: gerenciando controle e dependências
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Curso Data Mesh: infraestrutura e planos
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Curso Oracle ADS: análise de dados na nuvem
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Curso NumPy: análise numérica eficiente com Python
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Curso Data Visualization: criando gráficos com bibliotecas Python
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Curso Data Visualization: gráficos de comparação e distribuição
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Curso Data Visualization: gráficos de composição e relacionamento
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Curso Pesquisa operacional: entendendo as bases dos métodos de otimização
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Curso IA aumentada: prevendo atrasos de voos
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Curso Otimização: encontrando soluções inteiras em programação linear
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Curso R para Data Science: conhecendo a linguagem
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Curso R: utilizando e manipulando estruturas para análises de dados
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Curso R: utilizando o Tidyverse para diferentes formatos de dados
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Curso R para Data Science: aplicando Data Visualization com ggplot2
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Curso Otimização: aplicando a programação por restrições
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Curso Data Science: testando hipóteses
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Curso Data Science: testando relações com Regressão Linear
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Curso Data Science: explorando e analisando dados
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Curso Data Science: analisando e prevendo séries temporais
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Curso Data Science para Marketing: analisando e explorando dados
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Curso R: utilizando o Tidyverse e transformando dados com dplyr
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Curso R: aplicando a análise descritiva com R
Data Visualization
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Curso Data Visualization parte 1: gráficos com uma variável
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Curso Data Visualization parte 2: gráficos com multivariáveis
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Curso Data Visualization: criação de gráficos com o Matplotlib
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Curso Data Visualization: técnicas de visualização com Google Sheets
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Curso Data Visualization: estilização de tabelas com Python
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Curso Programação em R: desenvolva dashboards online com Shiny
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Curso Oracle Analytics: visualizando dados
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Curso Streamlit: construindo um dashboard interativo
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Curso Dados geográficos: visualização de mapas com Folium
Machine Learning
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Curso Machine Learning: validação de modelos
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Curso Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros
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Curso Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória
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Curso Machine Learning: classificação por trás dos panos
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Curso Linguagem Natural parte 1: NLP com análise de sentimento
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Curso Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento
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Curso NLP: regex e modelos de linguagem
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Curso Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP
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Curso Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python
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Curso Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões
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Curso Machine Learning: Credit Scoring
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Curso Machine Learning com Oracle ADS: produtividade na criação de modelos
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Curso CD4ML: Entrega Contínua para Machine Learning
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Curso Deep Learning parte 1: Keras
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Curso Deep Learning parte 2: como a rede aprende
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Curso Deep Learning: previsão com Keras
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Curso Data Analytics: Machine Learning com Google Cloud Platform
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Curso Data Analytics: Machine Learning no Marketing Digital
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Curso Visão computacional: detecção de texto em placas de carro
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Curso Visão Computacional: reconhecimento de texto com OCR e OpenCV
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Curso Visão computacional: Hand Tracking com OpenCV
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Curso Visão Computacional: detecção de movimento com OpenCV
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Curso Visão Computacional: análise facial
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Curso Classificação: construindo modelos semi-supervisionados
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Curso Redes Neurais: Deep Learning com PyTorch
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Curso Redes Neurais Convolucionais: Deep Learning com PyTorch
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Curso Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch
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Curso Redes Neurais Recorrentes: Deep Learning com Pytorch
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Curso Corretor Ortográfico em Python: aplicando técnicas de NLP
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Curso Análise e Classificação de Faces: visão Computacional com OpenCV
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Curso Modelos preditivos em dados: detecção de fraude
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Curso Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means
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Curso Word2Vec: interpretação da linguagem humana com Word embedding
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Curso Word2Vec: treinamento de Word Embedding
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Curso Clusterização de dados: segmentação de clientes
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Curso MLflow: gestão do ciclo de vidas de modelos de ML
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Curso Análise de componentes principais: elaboração de rankings com o PCA
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Curso Regressão com Sklearn: desenvolvimento, previsão e otimização
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Curso Aprendizado não supervisionado: primeiras técnicas e métodos
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Curso Keras: primeiros passos em redes neurais
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Curso Continuous Delivery for Machine Learning: completando o Pipeline
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Curso Databricks: criando um sistema de recomendação
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Curso Classificação: validação de modelos e métricas de avaliação
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Curso Classificação: selecionando features
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Curso Classificação: resolvendo problemas multiclasse
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Curso Classificação: aprendendo a classificar dados com Machine Learning
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Curso Classificação: melhorando o desempenho com XGBoost
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Curso Classificação: combinando classificadores para a melhoria de performance
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Curso Classificação: otimizando modelos de machine learning
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Curso IA aumentada: aprimorando técnicas de otimização em um problema prático
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Curso IA aumentada: entendendo e praticando otimização com OR-Tools
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Curso IA aumentada: adicionando a dimensão de tempo ao problema de voos
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Curso TensorFlow: implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)
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Curso Otimização: implementando a programação linear
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Curso Dash: construindo dashboards para modelos de Machine Learning
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Curso Otimização: aplicando programação não linear
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Curso Regressão: aprimorando os resultados com XGBoost
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Curso Regressão: construindo Árvores de Regressão
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Curso Regressão: realizando previsão de séries temporais com statsmodels
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Curso Regressão: prevendo séries temporais com Prophet
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Curso Data Science: transformando variáveis para uma Regressão Linear
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Curso Séries temporais: detectando anomalias e realizando previsões
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Curso Machine Learning: classificação com SKLearn
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Curso Clusterização: lidando com dados sem rótulo
Excel
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Curso Funções com Excel: operações matemáticas e filtros
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Curso Excel: simulação e análise de cenários
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Curso Análise de dados: cálculos, padrões e estratégias com Excel
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Curso Excel: domine o editor de planilhas
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Curso Excel: aprendendo lógica booleana e busca por valores
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Curso Excel: utilizando tabelas dinâmicas e gráficos dinâmicos
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Curso Excel: automatizando tarefas com Macros
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Curso Excel aplicado ao mercado financeiro: construindo dashboards e realizando consultas
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Curso Excel VBA: criando Formulários para facilitar a entrada de dados nas planilhas
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Curso Excel VBA 3: criando conexão com o Outlook Application
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Curso Excel VBA 4: criando conexão com Access
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Curso BI com Excel: criando bancos de dados com planilhas
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Curso BI com Excel: criando um Dashboard sem complicação
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Curso BI com Excel: criando Dashboard com Power Pivot
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Curso BI com Excel: conhecendo o Power Query
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Curso BI com Excel: dashboard com Power Query
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Curso BI com Excel: trabalhando com tabelas dinâmicas com Power Pivot
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Curso Recursos Visuais com Excel: explorando gráficos e formatos
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Curso VBA: automatizando tarefas diárias sem ser Dev
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Curso VBA: manipulação e limpeza de dados
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Curso VBA: fazendo um cadastro personalizado
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Curso VBA: automatizando a comparação entre planilhas e dados
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Curso VBA : integrando Outlook com IA's
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Curso VBA: aplicando IA para automação e análise de dados
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Curso Análise financeira eficiente: automatize o Excel com Power Query e Power Pivot
Business Intelligence
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Curso Modelagem do Data Warehouse: atributos, hierarquia e indicadores
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Curso Report Analysis com Power BI: gerando relatórios empresariais
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Curso Dashboard com Tableau: conceitos essenciais
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Curso Tableau: preparação e transformação de dados
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Curso Tableau: funções e cálculos LoD
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Curso Tableau: gráficos simples e avançados
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Curso Tableau: construindo dashboards e histórias
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Curso Tableau: como trabalhar com mapas
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Curso Tableau: executando um projeto de BI
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Curso Qlik Sense: conhecendo a ferramenta
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Curso Qlik Sense: manipulando dados
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Curso Qlik Sense: analisando dados
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Curso Qlik Sense: expressões avançadas
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Curso Qlik Sense: conexões SQL
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Curso Qlik Sense: histórias e gráficos
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Curso Dashboard com Power BI: visualizando dados
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Curso Power BI Desktop: realizando ETL no Power Query
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Curso Power BI: mergulhando na linguagem M
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Curso Power BI: Report Builder
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Curso Power BI: conhecendo o serviço
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Curso Power BI: explorando recursos visuais
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Curso Power BI: modelagem de dados
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Curso Power BI: aplicando DAX ao negócio
-
Curso Power BI: DAX contextos e iteração
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Curso Power BI: aprofundando na linguagem DAX
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Curso Power BI: aplicando a RLS
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Curso Power BI: criando visuais customizados
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Curso Power BI: construindo cálculos com Dax
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Curso Power BI: visualizando e analisando dados
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Curso Power BI Desktop: construindo meu primeiro dashboard
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Curso Google Data Studio: Parâmetros e Big Query
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Curso MicroStrategy Workstation: conhecendo a ferramenta
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Curso MicroStrategy Workstation: transformações e métricas
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Curso MicroStrategy Workstation: elaborando uma apresentação
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Curso Looker Studio: criando o primeiro relatório
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Curso Looker Studio: visualização de dados
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Curso Looker Studio: trabalhando com funções e filtros
-
Curso Looker Studio: parâmetros e combinações de dados
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Curso Data Warehouse e Integration Services: carregando dados dimensionais
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Curso Data Warehouse e Integration Services: carregando fatos e dimensão tempo
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Curso Data Mart e Analysis Services: construindo um modelo OLAP multidimensional
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Curso Data Mart e Analysis Services: trabalhando com KPIs
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Curso Data Lake e Integration Services: construindo e carregando as dimensões
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Curso Data Lake e Integration Services: construindo e carregando o tempo e as fatos
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Curso Data Storytelling: criando narrativas com Excel
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Curso Data Storytelling: investigando e apresentando dados com Tableau
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Curso Python e Power BI: analisando dados do mercado financeiro
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Curso Dashboards e Power BI: usando modelos OLAP multidimensionais
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Curso Power Apps: descobrindo o poder da automação LowCode
NoSQL
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Curso MongoDB: conhecendo um banco de dados NoSQL
-
Curso MongoDB: validando dados
-
Curso MongoDB: modelagem de dados
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Curso MongoDB: realizando consultas
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Curso MongoDB: segurança e disponibilidade dos dados
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Curso Datomic: um banco cronológico
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Curso Datomic Queries: avançando com o modelo e pesquisas
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Curso Datomic: Schemas e Regras
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Curso Datomic: Bindings, transaction functions e filters
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Curso Datomic: banco filtrado e histórico
-
Curso Datomic: geradores, schemas e índices
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Curso Acesso ao Big Query: manipulação programático linguagens
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Curso MongoDB: trabalhando com armazenamento, backups e otimização de consulta
Estatística
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Curso Estatística com Python: frequências e medidas
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Curso Estatística com Python: probabilidade e amostragem
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Curso Estatística com Python: testes de hipóteses
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Curso Estatística com Python: Correlação e Regressão
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Curso Data Science: testes estatísticos com Python
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Curso Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem
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Curso Regressão linear: testando relações e prevendo resultados
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Curso Estatística com R: crie e compare modelos estatísticos
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Curso Estatística com R: frequências e medidas
-
Curso Estatística com R: probabilidade e amostragem
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Curso Estatística com R: testes de hipóteses
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Curso Estatística com R: correlação e regressão
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Curso Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados.
Por onde começar com Data Science
O início de sua carreira em Data Science pode acontecer por diversos caminhos, desde a profissionalização do uso do Excel, da organização e limpeza de dados de bases SQL e NoSQL até a aplicação de análise exploratória e estatística para obter insights com business intelligence. O último passo seria conseguir predizer comportamentos com machine learning e inteligência artificial.
Apesar de todos esses assuntos serem cobertos pelo guarda-chuva da ciência de dados, podemos dividi-los nessasgrandes áreas:
Ciência de dados: é a responsável por trazer insights. Dado um conjunto de dados (o data set), como a geolocalização do comércio de um bairro, o que podemos concluir sobre a localização dos restaurantes com mais tempo de vida? Isso pode ser feito com dados em um arquivo do Excel, além de macros VBAs, mas normalmente estamos falando de uma grande quantidade de dados, a tal Big Data.
Análise exploratória de dados: são os métodos usados para visualizar nossos dados ([data visualization](data visualization)) e começar a fazer perguntas, utilizando testes de hipótese.
Machine Learning: é quando criamos modelos treinados para prever alguma ação, fazer uma previsão. Depois que conhecemos bem um dataset, esses modelos nascem para poder nos auxiliar em tomadas de decisão. Um exemplo: já sabemos onde estão os restaurantes com mais longo tempo de vida do nosso bairro, será possível desenvolver um modelo para predizer o tempo de vida de um restaurante em um novo ponto?
Aprendizado supervisionado e não supervisionado, redes neurais, regressões lineares e algoritmos genéticos são passos que aparecem mais a frente, junto com um entendimento essencial de estatística. Você pode ouvir o nosso podcast sobre data science para entender mais sobre a diferença entre todas essas opções!
Líderes da Escola Data Science
Guilherme Silveira
Chief Education Officer na AluraDavid Neves
Tech lead da Escola de Dados na AluraRodrigo Dias
Cientista de Dados, Estatístico e DesenvolvedorNadia Oliveira
Tech Lead no Scuba Team
Comece a estudar agora na maior escola de tecnologia do país
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