A Ciência de Dados está na vanguarda da inovação tecnológica. Esta Skill Tree oferece uma exploração abrangente e amigável para iniciantes do mundo da análise e interpretação de dados. Ao seguir um roteiro bem estruturado, você aprenderá conceitos e ferramentas essenciais através de cursos práticos, sem vídeos. Exercícios práticos no playground interativo fortalecerão suas habilidades em análise estatística, machine learning e visualização de dados.
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Início Rápido com Python
Início Rápido com Python
Iniciante
LinuxPython
Domine os fundamentos do Python neste curso prático, projetado para iniciantes. Aprenda conceitos essenciais como tipos de dados, estruturas de controle, funções, módulos e estruturas de dados através de laboratórios interativos e desafios práticos. Perfeito para quem está começando sua jornada na programação Python.
Neste curso, você aprenderá o que é a Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) e bancos de dados, os fundamentos da gestão de banco de dados, como configurar e configurar o MySQL e como obter o cliente MySQL para se conectar a um Servidor MySQL.
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PostgreSQL para Iniciantes
Iniciante
PostgreSQLDatabase
Neste curso, aprenda os fundamentos do PostgreSQL, desde a instalação até as operações de dados, incluindo gerenciamento de banco de dados, criação de tabelas e consultas simples.
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Início Rápido com NumPy
Iniciante
NumPyPython
Este curso ensinará os fundamentos do NumPy, uma biblioteca que suporta muitas operações matemáticas.
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Início Rápido com Pandas
Iniciante
PandasPython
Este curso foi projetado para iniciantes que desejam começar a analisar dados com Pandas. Ele cobre os fundamentos do Pandas, incluindo estruturas de dados, manipulação de dados e visualização de dados.
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Início Rápido com Matplotlib
Iniciante
MatplotlibPython
Este curso é um tutorial rápido sobre Matplotlib, uma biblioteca Python para desenhar gráficos 2D e 3D. Ele foi projetado para que você comece a usar o Matplotlib rapidamente.
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Início Rápido com scikit-learn
Iniciante
scikit-learnMachine Learning
Neste curso, aprenderemos como usar scikit-learn para construir modelos preditivos a partir de dados. Exploraremos os conceitos básicos de machine learning e veremos como usar scikit-learn para resolver problemas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Também aprenderemos como avaliar modelos, ajustar parâmetros e evitar armadilhas comuns. Trabalharemos com exemplos de problemas de machine learning usando conjuntos de dados do mundo real.
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Progresso: de Habilidades de Ciência de Dados Adquiridas