Plano de Estudo
Trilha de ciência de dados - Do básico ao avançado
59 cursos
Ementa criada por um cientista de dados: 1 - Curso avançado de ciência de dados; 2 - Introdução à Inteligência artificial (IA + ML + DL); 3 - Introdução à Análise de dados BI - "Analytics".
Passo a passo
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Conteúdo do plano
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Curso Excel: domine o editor de planilhas -
Curso Funções com Excel: operações matemáticas e filtros -
Curso Análise de dados: cálculos, padrões e estratégias com Excel -
Curso Excel procv: lógica booleana e busca por valores -
Curso Excel: tabelas dinâmicas e dashboards -
Curso Excel: simulação e análise de cenários -
Curso Expressões regulares: capturando textos de forma mágica -
Curso Data Analysis: Google Sheets -
Curso Data Analysis: previsões com Google Sheets -
Curso Data Analysis: estatística com Google Sheets -
Curso Data Visualization: técnicas de visualização com Google Sheets -
Curso Matemática: iniciando em álgebra linear e vetores -
Curso Matemática: Operações com Matrizes -
Curso Matemática: álgebra linear e vetores no R3 -
Curso Data Science: analise e visualização de dados -
Curso Python para Data Science: linguagem e Numpy -
Curso Python para Data Science: Funções, Pacotes e Pandas -
Curso Python Pandas: tratando e analisando dados -
Curso Python Pandas: técnicas avançadas -
Curso Pandas: formatos diferentes de entrada e saída (IO) -
Curso Data Science: análise de series temporais -
Curso Matemática: Cálculo de derivadas -
Curso Matemática: derivadas no Rn -
Curso Data Science: modelos de regressão por baixo dos panos -
Curso Regressão linear: testando relações e prevendo resultados -
Curso Regressão: implemente uma rede neural com numpy -
Curso Python Scikit-Learn: regressão, classificação e clustering -
Curso Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem -
Curso Clustering: extraindo padrões de dados -
Curso Data Visualization: criação de gráficos com o Matplotlib -
Curso Data Visualization: explorando com Seaborn -
Curso Estatística com Python: frequências e medidas -
Curso Estatística com Python: probabilidade e amostragem -
Curso Estatística com Python: testes de hipóteses -
Curso Estatística com Python: Correlação e Regressão -
Curso Data Science: testes estatísticos com Python -
Curso Análise de experimentos: testes, mapas de cores e análises dos dados. -
Curso Árvores de Decisão: aprofundando em modelos de Machine Learning -
Curso Data Science: análises para saúde e medicina -
Curso Machine Learning: classificação com SKLearn -
Curso Machine Learning: classificação por trás dos panos -
Curso Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões -
Curso Machine Learning: validação de modelos -
Curso Clustering: k-means, DBSCAN e mean shift -
Curso Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros -
Curso Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória -
Curso MLOps: Machine Learning e APIs -
Curso MLOps: deploy de modelos -
Curso Scraping com Python: coleta de dados na web -
Curso R: análise de dados -
Curso (I/O) com R: formatos diferentes de entrada e saída -
Curso Data Visualization parte 1: gráficos com uma variável -
Curso Data Visualization parte 2: gráficos com multivariáveis -
Curso Regressão Linear Simples em R: Correlação e Previsão -
Curso Programação em R: desenvolva dashboards online com Shiny -
Curso Dashboard com Tableau: conceitos essenciais -
Curso Tableau: preparação e transformação de dados -
Curso Tableau: funções e cálculos LoD -
Curso Tableau: gráficos simples e avançados
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