SQL e Banco de Dados
- Curso Introdução ao SQL com MySQL: Manipule e consulte dados
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Curso Consultas SQL: Avançando no SQL com MySQL
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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: Entidades, relacionamentos e atributos
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Curso Modelagem de banco de dados relacional: Modelo e Álgebra Relacional
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Curso Modelagem de banco de dados relacional: Diagrama ER e Modelo Relacional
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Curso Modelagem de banco de dados relacional: Normalização
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Curso Modelagem de banco de dados relacional: Entendendo SQL
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Curso Modelagem de banco de dados: Começando com NoSQL
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Curso MySQL e JSON: Persistindo JSON de maneira eficiente
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Curso PostgreSQL: Primeiros passos com SQL
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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: Introdução ao SQL com Microsoft SQL Server 2017
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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 Introdução ao SQL com Oracle: Manipule e consulte dados
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Curso Consultas SQL no Oracle: Projeções, Seleções, Joins e Views
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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
Data Science
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Curso Data Science: Primeiros passos
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Curso Python para Data Science: Introdução à linguagem e Numpy
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Curso Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas básico
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Curso Python Pandas: Tratando e analisando dados
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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: Introdução a análise de series temporais
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Curso Data analysis: introdução a séries temporais e análises
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Curso Data Analysis: Introdução com Google Sheets
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Curso Data Analysis: Previsões 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 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 Análise de dados: Introdução com R
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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 e visualização de dados: ciência de dados com R
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Curso Análise de série temporal: COVID-19
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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 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
Data Visualization
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Curso Data Visualization parte 1: introdução ao design de gráficos
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Curso Data Visualization parte 2: Escolhendo o melhor gráfico
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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: Explorando com rawgraphs
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Curso Data Visualization: criação de gráficos com o Matplotlib
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Curso QGIS: Trabalhando com dados geoespaciais
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Curso Programação em R: Desenvolva dashboards online com Shiny
Machine Learning
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Curso Machine Learning: Introdução a 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: Introdução a 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: Introdução a 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: Cluster com R
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Curso Regressão: Implemente uma rede neural com numpy
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Curso Deep Learning parte 1: Introdução com 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 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 Básico: k-means, DBSCAN e mean shift
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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 Chatbot parte 1: Começando com as conversas inteligentes usando o Watson
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Curso AWS SageMaker: Machine Learning em produção
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: Introdução 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
Business Intelligence
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Curso Business Intelligence: Introdução à inteligência empresarial
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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: Visualize e analise os seus dados
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Curso Power BI Desktop: Carregue, analise e visualize dados
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Curso DAX e ETL com Power BI: Carregando dados
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Curso Dashboard com Power BI: Construindo relatórios
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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 Google Data Studio: Introdução à ferramenta
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Curso Google Data Studio: Acessando o MySQL
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Curso Google Data Studio: Filtros e funções
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 Introdução ao 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 da dados da Google para Big Data
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Curso BigQuery: Funções do BigQuery
Matemática
Estatística
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Curso Estatística com Python parte 1: Frequências e Medidas
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Curso Estatística com Python parte 2: Probabilidade e Amostragem
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Curso Estatística com Python parte 3: Testes de hipóteses
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Curso Estatística com Python parte 4: Correlação e Regressão
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Curso Data Science: Introdução a testes estatísticos com Python
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Curso Estatística I: Entenda seus dados com R
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Curso Estatística II: Aprofundando em hipóteses e correlações
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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 Regras de associação: Market basket analysis com R
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Curso Estatística com R: Introdução à modelagem
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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 Introdução à experimentação: Análise de experimentos.
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
Thiago Gonçalves
Thainá Mariani
Sabe quando você pode começar? Agora!
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