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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/data-science-para-desenvolvedor-do-dado-a-tomada-de-decisao/
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课程名称：数据科学：从数据到决策 课程概述： 在数据科学和大数据领域，市场并不存在危机。相反，企业越来越明白数据收集和分析过程对其商业决策的重要性。因此，对于能够分析数据并构建产生有价值知识的算法与模型的数据科学家需求持续增长。如果您是一名开发人员，想要迈出成为这门稀缺且备受推崇的数据科学职业的第一步，那么本课程将非常适合您。本课程详细指南了数据科学家需要掌握的概念、流程和工具，让初学者学习数据科学的主要技术。 课程内容包括： 1. 理解数据科学的全流程。 2. 掌握不同类型的数据分析（描述性、探索性、预测性）。 3. 学习构建和评估预测模型（机器学习）。 4. 探讨如何通过数据讲述故事并吸引受众（故事讲述）。 5. 识别数据科学领域的职业机会。 课程结构与时间： 该课程总时长为3小时，分为5个部分： 1. 介绍 - 什么是数据科学？/ 数据科学的应用 / 这是什么职业？/ 数据驱动的组织 2. 探索性分析 - 介绍 / 数据质量 / 基础统计 / 结果可视化 / 流程示例 3. 数据工程 - 分布式计算模型 / MapReduce / Dremel / BSP + Pregel / Spark 4. 机器学习 - 介绍 / 监督与非监督学习 / 模型与应用 / 评估 / Sci-kit 5. 故事讲述 - 介绍 / 故事讲述原则 / 数据可视化 此外，每个部分结束后都会有一个练习，让您实践在课程中学到的知识。
Não existe crise no mercado de Data Science e Big Data. Pelo contrário: as empresas estão começando a entender como os processos de coleta e análise de dados são cruciais para que tomem melhores decisões de negócios. Por isso, só aumenta a busca por cientistas de dados, profissionais especializados em analisar dados e construir algoritmos e modelos que geram conhecimento valioso para as empresas. Se você é um desenvolvedor interessado em dar os primeiros passos para se tornar um cientista de dados, profissão tão valorizada (e rara!) no mercado, este curso é perfeito para você. Fizemos um detalhado guia sobre os conceitos, processos e ferramentas que um cientista de dados precisa dominar. Aprenda as Principais Técnicas de Data Science neste Passo a Passo para Iniciantes Entenda qual é o processo de Data Science do início ao fim; Compreenda os diferentes tipos de análise de dados (descritiva, exploratória, preditiva); Aprenda a construir e avaliar modelos preditivos (Aprendizado de Máquina); Descubra como contar histórias a partir de dados e envolver audiências (Storytelling); Identifique oportunidades de carreira em Data Science. Estrutura do Curso e Carga Horária O curso tem duração de 3 horas e é dividido em 5 seções: Introdução - O que é Data Science? / Aplicações de Data Science / Que profissão é essa? / Organizações Data Driven Análise exploratória - Introdução / Qualidade dos dados / Estatística básica / Visualização de resultado / Ilustração do processo Engenharia de Dados - Modelo de computação distribuída / MapReduce / Dremel / BSP + Pregel / Spark Aprendizado de máquina - Introdução / Supervisionado e não supervisionado / Modelos e aplicações / Avaliação / Sci-kit Storytelling - Introdução / Princípios de storytelling / Visualização de dados Além disso, ao final de cada seção é proposto um exercício para que você coloque em prática todo o aprendizado adquirido com as aulas.
