Tutoriais em vídeo
Desafios de codificação
Cursos em R, Python, Estatística, SQL, Power BI, Tableau e mais
Moonbeam Exchange, Open Data Science, DataCamp, Data Science Kit, Athena, Metaflow, QueryCraft, Mito, Roe AI, Streamlit são as ferramentas Data Science mais bem pagas / gratuitas.
A Ciência de Dados é um campo interdisciplinar que combina métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. Ela engloba várias técnicas da matemática, estatística, ciência da computação e ciência da informação para analisar grandes volumes de dados e descobrir padrões, correlações e tendências. A Ciência de Dados ganhou importância significativa nos últimos anos devido ao crescimento exponencial de dados gerados por empresas, redes sociais e dispositivos de IoT.
Recursos principais
|
Preço
|
Como usar
| |
---|---|---|---|
DataCamp | Tutoriais em vídeo | Comece a aprender gratuitamente criando uma conta. Escolha entre uma ampla variedade de cursos em Python, R, SQL, Power BI, Tableau e mais. Complete cursos interativos, pratique com desafios diários de codificação e aplique suas habilidades a problemas do mundo real. | |
clickworker | Treinamento de dados em IA | Use o princípio de crowdsourcing com o poder de >6M Clickworkers | |
fast.ai | Cursos práticos de Deep Learning para programadores | Para usar o fast.ai, você pode começar explorando seus cursos e materiais educacionais. Eles oferecem cursos práticos de deep learning para programadores, onde você pode aprender como construir e treinar redes neurais usando frameworks populares como o PyTorch. Além disso, você pode acessar o blog deles, que apresenta artigos sobre ética em IA, avanços técnicos e aplicações do mundo real. O site também oferece recursos para cientistas de dados, incluindo bibliotecas e ferramentas que podem aprimorar seu fluxo de trabalho. | |
Vocareum | Laboratórios virtuais para educação superior | 1. Crie uma conta no site do Vocareum. 2. Escolha o laboratório ou curso desejado. 3. Acesse o ambiente de laboratório virtual. 4. Siga as instruções e complete as atividades de laboratório. 5. Envie seu trabalho para avaliação e análise. | |
AiOnlinecourse | Aprendizado de Máquina | Explore tutoriais, questionários e projetos para aprimorar o conhecimento em IA. | |
CodePal | Geração de código com inteligência artificial a partir de linguagem simples | Para usar o CodePal, basta inserir palavras simples ou descrições do código que você deseja gerar na entrada de texto. Selecione a linguagem de programação ou tecnologia em que deseja gerar o código. A ferramenta com inteligência artificial irá então gerar código funcional com base em sua entrada. Você também pode utilizar outras ferramentas e ajudantes disponíveis na plataforma para analisar, revisar, refatorar e simplificar o código, entre outras tarefas. | |
Tredence | Consultoria de IA | Mova ideias da experimentação para a realidade com nossos aceleradores | |
Open Data Science | Fóruns comunitários | Para usar o Open Data Science, basta se inscrever em uma conta no site e participar das várias trilhas, competições e projetos. | |
Quadratic | Colaboração em tempo real | Para usar o Quadratic, basta abri-lo em seu navegador da web. Ele suporta nativamente Python, Fórmulas e IA. Você pode colaborar em tempo real com outras pessoas e realizar análises de alto desempenho. | |
Obviously AI | Construir modelos de IA em minutos | Para usar o Obviously AI, siga estas etapas: 1. Inscreva-se no site do Obviously AI. 2. Faça o upload de seus dados tabulares e selecione a variável alvo. 3. Escolha o tipo de modelo de previsão que deseja criar (classificação, regressão ou séries temporais). 4. Clique no botão 'Construir modelo' para gerar um modelo de IA com base em seus dados. 5. Explore os resultados e previsões do modelo. 6. Se desejar, implante o modelo com um único clique para criar aplicativos da web ou integre-o em suas ferramentas existentes usando APIs REST em tempo real. |
Marketing: Segmentação de clientes, análise de sentimento e previsão de abandono.
Finanças: Detecção de fraudes, avaliação de riscos e negociação algorítmica.
Saúde: Diagnóstico de doenças, descoberta de medicamentos e previsão de resultados de pacientes.
Manufatura: Manutenção preditiva, controle de qualidade e otimização da cadeia de suprimentos.
A Ciência de Dados recebeu críticas positivas de profissionais e organizações em diversas indústrias. Os usuários elogiam sua capacidade de extrair insights valiosos de dados complexos e orientar a tomada de decisões informadas. No entanto, alguns usuários observam a curva de aprendizado acentuada e a necessidade de desenvolvimento contínuo de habilidades para acompanhar o campo em constante evolução. No geral, a ciência de dados é considerada como uma disciplina transformadora que oferece um potencial imenso para negócios e a sociedade como um todo.
Uma empresa de varejo analisa o histórico de compras dos clientes para recomendar produtos personalizados.
Um provedor de saúde prevê o risco de readmissão de pacientes com base em registros médicos e dados demográficos.
Uma instituição financeira detecta transações fraudulentas usando algoritmos de detecção de anomalias.
Para implementar a Ciência de Dados, siga estes passos: 1. Definir o problema e os objetivos. 2. Coletar e pré-processar dados relevantes. 3. Realizar análise exploratória de dados para obter insights. 4. Selecionar e aplicar modelos estatísticos apropriados ou algoritmos de aprendizado de máquina. 5. Avaliar e validar os modelos. 6. Visualizar e comunicar os resultados. 7. Implementar e manter a solução de ciência de dados. Os pré-requisitos incluem conhecimento de linguagens de programação (por exemplo, Python, R), conceitos estatísticos e técnicas de aprendizado de máquina.
Tomada de decisão orientada por dados
Descoberta de padrões e insights ocultos
Melhoria da eficiência operacional e redução de custos
Aprimoramento da experiência do cliente e personalização
Detecção de fraudes e gerenciamento de riscos