Você não é o único a pensar em fazer um curso de ciência de dados. A ciência de dados, que está crescendo rapidamente, é uma mistura de estatística e aprendizado de máquina. Este campo em crescimento é complexo e existem muitos cursos que podem ensinar tudo o que você precisa. Estes são os três cursos que você deve fazer para começar sua carreira. O primeiro curso se concentra na análise exploratória de dados, enquanto o segundo se concentra mais no aprendizado de máquina.
A ciência de dados é um subcampo da ciência da computação.
A ciência de dados surgiu da ciência da computação. Peter Naur, um dos pioneiros em ciência de dados, descreveu os aspectos fundamentais da ciência de dados em 1974 em um livro. Em uma conferência de 1996, a Federação Internacional de Sociedades Classificadoras (IFCS), usou pela primeira vez o termo “ciência de dados”. William S. Cleveland, autor de 2001 da International Statistical Review, introduziu a ciência de dados como uma disciplina distinta. Ele sugeriu que as estatísticas poderiam ser estendidas além das áreas tradicionais de análise técnica e aplicação. A ciência de dados desenvolveu-se rapidamente a partir desses começos humildes para uma ferramenta de pesquisa em rápido crescimento.
Os cientistas de dados são responsáveis por analisar grandes quantidades de dados e criar modelos preditivos. A ciência de dados usa aprendizado de máquina, inteligência artificial e outros métodos estatísticos para analisar dados e tomar decisões informadas. Os cientistas de dados são responsáveis por desenvolver e aplicar modelos matemáticos e estatísticos que resolvam problemas do mundo real. Os cientistas de dados também são responsáveis por criar a base para a tomada de decisões orientada por dados. A ciência de dados é um campo gratificante e de rápido crescimento.
Existem algumas semelhanças entre ciência da computação e ciência de dados. Ambos são essenciais para a computação moderna. O primeiro trata da teoria e prática da computação moderna e inclui codificação e hardware básico. A ciência de dados, no entanto, está preocupada com dados gerados por diferentes setores ao redor do mundo. Os cientistas da computação são especialistas em computação; Os cientistas de dados concentram-se na ciência de dados e em como ela pode ser estruturada e analisada. Este campo é crucial no mundo da tecnologia de hoje. Este campo pode ajudar a salvar o meio ambiente e levar a invenções incríveis.
A ciência de dados é uma interdisciplinaridade que se baseia em abordagens matemáticas e estatísticas. É necessário combinar grandes quantidades de dados e produzir modelos acionáveis, preditivos ou descritivos. Big data é uma área complexa que requer insights criativos de grandes quantidades de informações. Big data é muitas vezes grande demais para ser armazenado em um computador. Essas habilidades tornam a ciência de dados uma ótima escolha.
A ciência da computação é um campo amplo que abrange a pesquisa teórica sobre as funções dos computadores, protocolos de rede, dados e outros tópicos relacionados. A ciência de dados, no entanto, é a aplicação de habilidades matemáticas, estatísticas e outras a diferentes tipos de dados. À medida que empresas e indivíduos usam dados para tomar melhores decisões de negócios, esse campo está crescendo rapidamente. A ciência da computação é um campo em expansão que tem muitas facetas. O que torna a ciência de dados única?
A ciência de dados e a ciência da computação estão se tornando cada vez mais interligadas. Os cientistas de dados desenvolvem aplicativos que permitem que a análise de dados seja possível. Os cientistas de dados usam algoritmos baseados em ciência da computação que preveem o resultado da coleta de dados e analisam tendências e padrões. A codificação é parte integrante de um programa de ciência de dados de alta qualidade. Para uma carreira de sucesso, você precisa ser um cientista de dados e engenheiro de computação altamente qualificado. Algumas das melhores faculdades de engenharia oferecem programas de certificação internacional e oportunidades de aprendizado de valor agregado.
Faz parte das estatísticas
Estatística é um ramo da matemática que oferece ferramentas e métodos programáticos para analisar e interpretar dados. Esses aplicativos incluem coleta e análise de dados, projeto de experimentos e determinação de valores para questões específicas. Esses métodos são usados por estatísticos em quase todos os setores: finanças, medicina e governo. Embora alguns possam argumentar que a ciência de dados e a estatística são distintas, elas têm muitas semelhanças que podem ser combinadas para tomar melhores decisões.
As estatísticas estão bombando. De acordo com o Bureau of Labor Statistics, haverá 15.000 novos empregos no campo até 2029. O BLS prevê que o campo se expandirá em 35% na próxima década. Isso é muito mais rápido que a média. Há muitas maneiras de se envolver neste campo, com tantas aplicações.
O Departamento de Estatística e Ciência de Dados da Universidade de Cornell é um centro de pesquisa que realiza pesquisas em uma ampla variedade de campos. Este departamento realiza pesquisas em uma variedade de campos, incluindo matemática pura e áreas de ponta como genômica, finanças, políticas públicas e outras. Este departamento treina os alunos em aprendizado de máquina e estatística. Seus projetos de pesquisa muitas vezes promovem avanços fundamentais em áreas como genética e neurociência. Todos os dias, o campo da estatística e ciências de dados está se expandindo em escopo e aplicações.
A ciência de dados, quando combinada com programação, nos permite analisar grandes quantidades de dados e usar os resultados para resolver problemas do mundo real. Esses resultados são então realimentados nos sistemas operacionais. Usando dados do Wide-field Infrared Survey Explorer, o cometa NEOWISE foi encontrado. Mineração de dados é um termo usado no campo da tecnologia da informação. Ambos os campos possuem muitas ferramentas e técnicas que podem ser usadas para analisar grandes quantidades de dados.
Fortes habilidades matemáticas são necessárias para o campo da estatística. Os estatísticos são capazes de analisar grandes quantidades de dados e apresentá-los em um formato compreensível para os outros. A ciência de dados requer perspicácia nos negócios, pensamento crítico e excelentes habilidades de comunicação interpessoal. Os alunos nesta área devem ter conhecimentos de matemática e estatística. Linguagens de programação, como programação de computadores, também são úteis. A ciência de dados requer uma ampla gama de habilidades.
A ciência de dados é uma disciplina metodológica que se concentra no desenvolvimento de ferramentas e métodos para conduzir investigações empíricas. O principal objetivo da ciência de dados é identificar os pontos fortes e fracos em diferentes abordagens para aprender sobre a realidade. Os cientistas de dados usam dados para tomar melhores decisões. A estatística tem muitas aplicações. À medida que a ciência de dados cresce em popularidade, o mesmo acontece com o alcance de suas aplicações. Suas aplicações são virtualmente ilimitadas.
Faz parte do aprendizado de máquina
A ciência de dados é um campo de interdisciplinaridade que usa uma variedade de métodos científicos, algoritmos, sistemas e técnicas para dar sentido a grandes quantidades de dados. Este campo visa extrair as informações apropriadas de grandes quantidades de dados e orientar a tomada de decisões em tecnologia e ciência. O aprendizado de máquina pode ser usado para detectar tendências e padrões nos dados. Os cientistas de dados devem ser proficientes em estatística, linguagens de programação, ferramentas de big data e outros tópicos relevantes.
A inteligência artificial é baseada no aprendizado de máquina. Este ramo da ciência da computação pode ser usado para automatizar tarefas que, de outra forma, exigiriam muito esforço humano e tomar decisões sem qualquer intervenção humana. Os algoritmos de aprendizado de máquina tornaram possível detectar fraudes, evitar grandes perdas monetárias, realizar análises de sentimentos e muitas outras coisas. A ciência de dados pode melhorar a vida de indivíduos, empresas, governos e nações ao redor do mundo. A ciência de dados permite que as empresas analisem e prevejam tendências futuras usando seus dados de negócios.
A ciência de dados pode ser usada pelas empresas para analisar dados e melhorar seus produtos e serviços. O aprendizado de máquina pode ser usado para criar sistemas de recomendação que reconhecem amigos e identificam a localização das imagens. A ciência de dados é usada para fornecer recomendações em muitos jogos hoje. Os jogos de ciência de dados podem ser atualizados à medida que os jogadores progridem nos níveis. Os aplicativos de ciência de dados incluem PriceRunner, Junglee e Shopzilla. Eles extraem dados de sites relevantes para tomar decisões informadas sobre a próxima compra.
Os algoritmos de aprendizado de máquina são usados para ensinar robôs e computadores a explorar o mundo. Um algoritmo de aprendizado de máquina são redes neurais, por exemplo. Esses algoritmos usam grandes quantidades de dados para identificar padrões e regras. Existem muitos tipos de redes neurais. Cada um é melhor para uma tarefa específica. A ciência de dados é o estudo de como treinar esses algoritmos para produzir modelos precisos para conjuntos de dados específicos. Este é um campo de interdisciplinaridade que tem muitas aplicações.
A ciência de dados já está sendo usada em muitos setores. Os recursos preditivos da ciência de dados demonstraram otimizar o planejamento estratégico e melhorar os processos de produção. Hoje, grandes corporações e startups coletam dados para aumentar sua receita. Quanto mais dados eles coletam, mais insights eles podem obter. Os cientistas de dados podem usar análises preditivas, como pontuação de leads para informar as decisões de negócios. O que é ciência de dados?
Os algoritmos de aprendizado de máquina melhoraram sua capacidade de produzir resultados úteis. Eles ainda requerem humanos para refiná-los e constrangê-los. Os algoritmos de aprendizado de máquina não são capazes de fazer todo o trabalho no setor bancário. Um programa ainda pode exigir um programador ou engenheiro para refinamento. Embora os algoritmos de aprendizado de máquina às vezes sejam mais complicados do que as soluções tradicionais, eles também são frequentemente usados em muitos setores.
A importância da Data Science no mundo atual, impulsionado pela tecnologia, não pode ser superestimada, pois o mundo depende de informações e armazena dados para a maioria de suas atividades do dia a dia. Você não precisa ouvir que a informação é a nova moeda do mundo.
Capstone de ciência de dados aplicada (IBM)
Este curso oferece uma visão sobre o que é ciência de dados e experiências com exemplos de simulações e estudos de caso que ajudariam imensamente os alunos a aprender as chamadas API RESTful para a API Foursquare e recuperar informações de dados sobre locais em diferentes bairros em todo o mundo. O Applied Data Science Capstone é um curso exclusivo oferecido pela IBM no catálogo do Coursera.
Você aprenderá como usar a biblioteca Folium para mapear dados geoespaciais e comunicar facilmente seus resultados.
Você receberá um Certificado após a conclusão do curso, que vem com um crachá digital da IBM.
Uma boa vantagem do curso é que ele contém legendas em muitos dos principais idiomas do mundo, como francês, português, chinês, italiano, espanhol, russo e até árabe. Você também pode aprender no seu ritmo, o que significa melhor compreensão.
O curso vem em quatro segmentos (4)
- Introdução
- API do Foursquare
- Segmentação e agrupamento de vizinhanças
- A batalha dos bairros
- A Batalha de Bairros (parte final)
Genomic Data Science (Johns Hopkins University)
A Genomic Data Science faz parte da especialização em Genomic Data Science oferecida pela Johns Hopkins University. Como um pré-requisito de ciência de dados, você obtém conhecimento profundo e conjunto de habilidades em Programação Python, Bioinformática, Biopyton e Genômica. Com mais de 100.000 alunos matriculados neste curso oferecido no Coursera, o curso oferece um pacote completo
Você aprenderá recursos mais recentes que o ajudarão a analisar e compreender melhor os experimentos de sequenciamento de última geração, como Python, Galaxy e Bioconductor. Este curso é ideal para biólogos moleculares ou cientistas que precisam de experiência com métodos computacionais de ciência de dados.
Durante a sessão do curso, você poderá experimentar alguns projetos para se qualificar e ganhar um certificado compartilhável
O esboço do curso contido nesta seção inclui;
- Introdução às tecnologias genômicas
- Genomic Data Science com Galaxy
- Python para ciência de dados genômicos
- Algoritmos para sequenciamento de DNA
- Ferramentas de linha de comando para ciência de dados genômicos
- Biocondutor para Ciência de Dados Genômicos
- Estatísticas para ciência de dados genômicos
Ciência de dados para inovação empresarial (EIT Digital)
Se você faz parte da administração corporativa e de nível médio, este curso será ideal para você, pois permitirá que você promova a criatividade baseada em dados. Os tópicos abordam tópicos e perspectivas importantes sobre o uso de dados. Também inclui mineração de dados, abordagens de aprendizado de máquina, prós e contras e problemas de aplicabilidade funcional.
O curso apresenta a ciência de dados, por que ela é essencial em vários setores, o valor que a ciência de dados pode gerar, o que o big data pode resolver, a distinção entre análise de dados de modelagem preditiva e descritiva e as funções da computação cognitiva. Este curso cobre, de um ponto de vista analítico, métodos supervisionados, não supervisionados e semissupervisionados que podem ser aprendidos a partir de processos de classificação, agrupamento e regressão; Modelos de dados NoSQL e inovações; e a função e o impacto de sistemas de computação em nuvem escalonáveis baseados em paradigmas analógicos e redutores de mapas.
Durante a sessão do curso, você experimentará alguns projetos para se qualificar e obter um certificado compartilhável.
Abaixo estão os módulos deste curso especializado;
- Introdução aos negócios orientados a dados
- Terminologia e conceitos básicos
- Métodos de ciência de dados para negócios
- Desafios e conclusões
Aprenda SQL Basics for Data Science Specialization (UCDAVIS University of California)
Este currículo de especialização é individualizado e estruturado para ajudá-lo a aprender habilidades profissionais únicas em um curto espaço de tempo. Oferecida pelo UCDAVIS, esta especialização requer pouca ou nenhuma experiência em programação, já que você aprenderá do zero sobre dados e consultas SQL.
Você irá cobrir tópicos vitais como fundamentos de SQL, SQL, análise, teste AB e computação distribuída usando Apache Spark.
Conforme você avança nesta seção, você aprenderá como escrever consultas, filtrar, classificar, resumir e até mesmo manipular dados. Usando o espaço de trabalho do bloco de dados, você será capaz de criar um pipeline de ponta a ponta que pode ler e transformar dados.
Os alunos que escolherem este curso poderão garantir um emprego em qualquer setor como Administrador de Banco de Dados ou Analista de Programa
Esses quatro (4) módulos neste curso especializado são;
- SQL para ciência de dados
- Organização de dados, análise e teste AB com SQL
- Computação Distribuída com Spark SQL
- SQL for Data Science Capstone Project
IBM Data Science (IBM)
A ciência de dados é uma das numerosas especializações em ciência de dados da IBM devido à sua longa tradição neste aspecto.
Como estudante, fazer este curso irá expô-lo à aplicação de dados na vida real. A experiência de vida projetada por meio deste curso online é um negócio real, pois você obterá informações valiosas sobre ciência de dados e linguagem de máquina: aplicativos e casos de uso. No final do curso, sua mentalidade teria mudado e você pensaria mais como um cientista de dados, pois seria capaz de aplicar o que aprendeu a problemas reais de ciência de dados.
Algumas das habilidades e softwares que você aprenderá a usar são Watson Studio, JupyterLab, GitHub e R Studio.
Este curso cobre as seguintes seções;
- O que é ciência de dados?
- Ferramentas para ciência de dados
- Metodologia de Ciência de Dados
- Python para ciência de dados e IA
- Bancos de dados e SQL para ciência de dados com Python
- Análise de dados com Python
- Visualização de dados com Python
- Aprendizado de máquina com Python
- Capstone da ciência de dados aplicada
Visualização de dados e painel com especialização R
Você não precisa ouvir que a informação é a nova moeda do mundo. Este é o curso oferecido pela John Hopkins University. Data Visualization & Dashboarding with R é um pacote de módulo cinco em um que se baseia em sua base de pré-requisito em dados. Os especialistas do setor irão ensiná-lo a visualizar dados usando trabalhos R. Você criará visualizações de dados estáticos e dinâmicos que poderá publicar na web.
Chegando ao final do esboço do curso, você se tornará um especialista em visualização de dados com um certificado verificado.
Abaixo estão os módulos que você encontrará nesta especialização;
- Primeiros passos com visualização de dados em R
- Visualização de dados em R com ggplot2
- Visualização de dados avançada com R
- Publicação de visualizações em R com painel brilhante e flexível
- Capstone de visualização de dados
Imagens de satélite, análise espacial em GIS (Universidade de Toronto)
Você está interessado nos princípios e estratégias de GIS e quer praticar por conta própria? Então este curso é para você. Esta é uma especialização perfeita para iniciantes em mapeamento e GIS. Um curso ministrado pela Universidade de Toronto por meio da plataforma de ensino à distância do Coursera é uma excelente oportunidade para aprender uma das mais diversas habilidades existentes no mercado. Você aprenderá a interpretar as habilidades de dados de mapas usando vários tipos de dados e abordagens para tratar de questões espaciais. Você também conhecerá o processamento do conjunto de dados usando várias formas de consulta para localizar os dados de que precisa para responder a uma consulta específica. Conforme você desenvolve a especialização do curso, você passará por técnicas e treinamento para analisar e usar dados vetoriais para encontrar correlações espaciais dentro e entre conjuntos de dados.
Os módulos que você encontrará nesta especialização são;
- Filtrando dados usando consultas
- Análise Vetorial
- Sensoriamento remoto como fonte de dados GIS
- Análise Raster
- Projeto: Análise Espacial
Ciência de dados aplicada com Python (Universidade de Michigan)
Como uma universidade importante, Michigan oferece aos alunos oportunidades em todo o mundo para aprender ciência de dados aplicada por meio da plataforma Coursera.
O curso fornecerá insights sobre ciência de dados, a aplicação de dados, técnicas e análise de dados.
Aprender este curso ampliará seu conhecimento e ganhará as habilidades necessárias, como Programação Python, Visualização de Dados, Algoritmos de Aprendizado de Máquina, Limpeza de Dados, Scikit-Aprenda, Mineração de Texto e muito mais.
Ciência de dados aplicada com Python é um currículo de cinco (5) cursos para alunos com conhecimento sólido (intermediário) de programação Python e sério sobre como aplicar a visualização de dados a cenários da vida real.
Encontre os módulos incluídos neste curso;
- Introdução à ciência de dados em Python
- Plotagem aplicada, gráficos e representação de dados em Python
- Aprendizado de máquina aplicado em Python
- Mineração de texto aplicada em Python
- Análise de rede social aplicada em Python
Excel Skills for Business: Intermediate (MACQUARIE University)
O Excel sempre fará parte dos negócios da empresa, pois é um software amplamente popular no espaço de trabalho. Este curso de excel oferecido pela MACQUARIE University é excelente, visto que é um valioso ativo fundamental para garantir um trabalho de TI.
A escolha deste curso no Coursera é ideal para uma nova entrada em TI. Você conhecerá os fundamentos do Excel como seus aplicativos de negócios, expandirá suas habilidades de conhecimento no gerenciamento de conjuntos de dados e criará relatórios significativos.
No final do curso, você estará pronto para caçar um emprego, pois terá obtido o conjunto de habilidades exigido no Microsoft Excel, concatenação, gráfico dinâmico e tabela.
Você obtém uma certificação compartilhável após o curso.
Abaixo estão os tópicos que você irá cobrir durante o curso;
- Trabalho com várias planilhas e pastas de trabalho
- Funções de texto e data
- Faixas Nomeadas
- Resumindo Dados
- Mesas
- Tabelas dinâmicas, gráficos e segmentação de dados
- Avaliação final
Analisando Big Data com SQL (CLOUDERA)
Analisar Big Data com SQL é o curso de banco de dados em demanda mais recente do catálogo do Coursera, e os alunos precisam aprender a habilidade para permanecerem relevantes na indústria de TI de hoje. Oferecido pela CLOUDERA, a análise de big data com SQL fornecerá uma compreensão aprofundada das funções SQL. Este curso se concentra mais nos motores SQL de big data APACHE Hive e APACHE Impala, o que significa que você aprenderá como explorar e consultar bancos de dados usando várias ferramentas. Você também se inclina para um grupo e agrega para fácil resposta às questões analíticas.
Como pré-requisito, uma máquina virtual deve ser instalada em seu computador para aprender este curso.
Este curso é ideal para alunos interessados em se aventurar no gerenciamento e administração de banco de dados, pois você aprenderá o básico das instruções SELECT, filtrar resultados, responder a perguntas analíticas e também trabalhar com classificação e limitação de saída
Habilidades que você aprenderá, mas não está limitado a, são Apache Impala, Big Data, SQL, Apache Hive, Apache Analysis e muitos mais.
Você receberá um Certificado após a conclusão, que pode ser compartilhado com os empregadores de mão de obra.
Os módulos abaixo são tópicos interessantes que você abordará neste curso;
- Orientação para SQL em Big Data
- SQL SELECT Essentials
- Filtrando Dados
- Filtrando Dados
- Agrupando e agregando dados
- Classificação e limitação de dados
- Combinando Dados
