SQL e Banco de Dados
- Curso SQL com MySQL: manipule e consulte dados
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Curso Consultas SQL: avançando no SQL com MySQL
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Curso Consultas SQL no Oracle: Projeções, Seleções, Joins e Views
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Curso Comandos DML: manipulação de dados com MySQL
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Curso Procedures SQL: executando código no 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 Modelagem de banco de dados: NoSQL
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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: SQL com Microsoft SQL Server 2019
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Curso SQL Server: consultas avançadas com Microsoft SQL Server 2017
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Curso SQL Server: Manipulação de dados com Microsoft SQL Server 2017
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Curso SQL Server: T-SQL com Microsoft SQL Server 2017
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Curso SQL Server: administração do Microsoft SQL Server 2017
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Curso SQL Server: persistindo e recuperando documentos JSON
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Curso SQL Server e XML: persistindo XML de maneira eficiente
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Curso SQL com Oracle: manipule e consulte dados
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Curso Introdução ao SQL com Oracle: manipule e consulte dados
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Curso Manipulação de dados no Oracle: 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 Modelagem de banco de dados: entidades, relacionamentos e atributos
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Curso Modelagem de banco de dados relacional: Álgebra Relacional
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Curso Modelagem de banco de dados relacional: normalização
Engenharia de Dados
Data Science
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Curso Data Science: analise e visualização de dados.
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Curso Python para Data Science: linguagem e Numpy
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Curso Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas
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Curso Python para Data Science
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Curso Python Pandas: tratando e analisando dados
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Curso Python Pandas: técnicas avançadas
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Curso Python Scikit-Learn: regressão, classificação e clustering
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Curso Pandas: formatos diferentes de entrada e saída (IO)
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Curso Scraping com Python: coleta de dados na web
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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 SAS parte 1: manipulando bases de dados
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Curso SAS parte 2: interagindo bases de dados
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Curso Data Science: modelos de regressão por baixo dos panos
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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 Parte 1: trabalhando com dados Geoespaciais
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Curso GeoPandas Parte 2: visualização com mapas interativos
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Curso Reconhecimento de imagens: Twitter e Computer Vision API
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Curso R: análise de dados
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Curso (I/O) com R: formatos diferentes de entrada e saída
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Curso Regressão Linear Simples em R: Correlação e Previsão
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Curso Análise de série temporal: COVID-19
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Curso Previsões de série temporal: COVID-19
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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 Oracle ADS: análise de dados na nuvem
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: explorando com Seaborn
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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 QGIS: trabalhando com dados geoespaciais
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Curso Programação em R: desenvolva dashboards online com Shiny
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Curso Oracle Analytics: visualizando dados
Machine Learning
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Curso Machine Learning: classificação com SKLearn
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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 com R: classificação de focos de dengue
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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: avançando com tipos diferentes de classificação
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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 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 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 AWS SageMaker: Machine Learning em produção
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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
Excel
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Curso Excel: domine o editor de planilhas
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Curso Funções com Excel: operações matemáticas e filtros
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Curso Excel procv: lógica booleana e busca por valores
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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: personalizando e automatizando tarefas com VBA
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Curso Excel: criação de macros e automatização de tarefas
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Curso Excel: tabelas dinâmicas e dashboards
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Curso Excel VBA: automatize tarefas diárias mesmo não sendo programador
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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
Business Intelligence
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Curso Business Intelligence: trabalhando com Data Warehouse
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Curso ETL com Integration Services: modelo de dados
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Curso ETL com Integration Services: transformação de dados
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Curso Consultas Multidimensionais: MDX com SQL Server
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Curso OLAP com SQL Server: construção do Data Warehouse
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Curso Report Analysis com Power BI: gerando relatórios empresariais
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Curso Report Analysis com Pentaho: gerando relatórios empresariais
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Curso Modelos de ETL: Pentaho Data Integration
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Curso Transformação com ETL: Pentaho Data Integration
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Curso OLAP com Pentaho: construção do Data Mart
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Curso Consultas Multidimensionais: MDX com Pentaho
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Curso Dashboard com Pentaho: visualize e analise os dados
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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 DAX e ETL com Power BI: carregando dados
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Curso Dashboard com Power BI: visualizando dados
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Curso Power BI Desktop: tratamento de dados no Power Query
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Curso Power BI: entendendo as fórmulas DAX
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Curso Power BI: explorando recursos visuais
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Curso Power BI Desktop: construindo meu primeiro dashboard
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Curso Google Data Studio: explorando ferramenta
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Curso Google Data Studio: acessando o MySQL
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Curso Google Data Studio: filtros e funções
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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
NoSQL
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Curso Redis I: armazenando chaves e valores
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Curso Redis II: estruturas e recursos na sua base NoSQL
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Curso MongoDB: uma alternativa aos bancos relacionais tradicionais
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Curso Elasticsearch: pesquisando e analisando os seus dados
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Curso Elasticsearch 5: pesquisas avançadas
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Curso MongoDB: modelagem de dados
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Curso Modelagem MongoDB: relacionamentos e cardinalidade
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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
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Curso Datomic: geradores, schemas e índices
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Curso Elasticsearch: executando buscas inteligentes
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Curso Elasticsearch: análise, consultas e dashboard
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Curso BigQuery: o banco de dados da Google para Big Data
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Curso BigQuery: funções do BigQuery
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Curso BigQuery: manipulação de dados
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Curso Acesso ao Big Query: manipulação programático linguagens
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Curso Google BigQuery e Data Studio: projeto final
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
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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
Sabe quando você pode começar? Agora!
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