Cursos de Ciência de Dados
Ciência de Dados é o campo que transforma dados brutos em insights significativos e decisões inteligentes. Nesta categoria, você aprenderá a coletar, processar, analisar, visualizar e modelar dados utilizando ferramentas como Python, SQL, aprendizado de máquina e plataformas de BI — preparando-o para desafios reais orientados por dados.
4.4
Avaliado com base em 276 avaliações.
6,414 AprendizesJá matriculado
Habilidades adquiridas:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingAbordagens de Detecção de ObjetosActivation Function AnalysisActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAjuste de HiperparâmetrosAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmos Multi-Armed BanditAlgoritmos genéticosAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Análise de Justiça e ViésAnálise de SériesAnálise de componentes principais (PCA)Aplicação de RNNs em tarefas de PLN (análise de sentimento)Applied Calibration WorkflowsApproximate ReasoningApproximation TheoryAprendizado de Máquina com scikit-learnAprendizado por Diferença TemporalAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationAvaliação de PromptsBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCatastrophic Forgetting AnalysisCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clusterização hierárquica e dendrogramasCodificação de featuresCoefficient VisualizationCommittee-Based QueryingCompreensão de RNNs, LSTMs e GRUsCompression Trade-off ReasoningConceitos de Privacidade de DadosConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsConsciência RegulatóriaConstrução de pipelinesContinual Learning TheoryConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovariância e decomposição espectralCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: tratamento de ruído e formas irregularesData Access PatternsData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDecomposição de MatrizesDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescida do GradienteDescriptive StatisticsDesenvolvimento e avaliação de modelos de ponta a pontaDesign de Saída EstruturadaDetecção de outliersDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Distance CollapseDistribuições de ProbabilidadeDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEngenharia de featuresEnsemble Learning FundamentalsEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEscalonamento de featuresEstimator IntrospectionEstruturas de Dados em PythonEstruturas de IA ResponsávelEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFine-tuning Pre-trained ModelsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFundamentos de Aprendizado por ReforçoFundamentos de Engenharia de PromptsFundamentos de Ética em IAFundamentos do TensorFlowFundamentos e algoritmos de clusterizaçãoFunções e ConjuntosFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGAN FundamentalsGANsGaussian DistributionGeneralization BoundsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Geometry IntuitionHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIA GenerativaIdentity and Access ManagementImplementação de redes recorrentes em PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImputação de valores ausentesIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegraisInteligência de enxameIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: princípios e otimização de clustersKernel MethodsKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLimites e DerivadasLimits of LLM GeneralizationLimpeza de dadosLinear Algebra FoundationsLinear Algebra for Deep LearningLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsManifold IntuitionManipulação de Linguagem NaturalManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMarkov Random FieldsMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMedidas EstatísticasMembership FunctionsMinimum-Norm SolutionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Scaling ConceptsModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModelos de Classificação em PythonModelos de DifusãoModelos de Mistura Gaussiana: clusterização probabilísticaMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsMultinomial DistributionMultivariate AnalysisMétodos de Programação DinâmicaMétricas de Avaliação para IA GenerativaNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeuroevoluçãoNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Normalização de dados e métricas de distânciaNoções Básicas de GymnasiumNoções básicas de PyTorchODE Formulations in Generative ModelsOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOtimização evolutivaOtimização por enxame de partículasOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPGM Inference and LearningParameter Space GeometryPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryPrincípios de TransparênciaProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsProcessamento de Imagens com OpenCVProcessamento de Linguagem NaturalProcessamento de séries temporais e dados sequenciaisProgramação em PythonPrompt-Based GeneralizationPrompting com Poucos ExemplosPrompting de Papel e ContextoPrompting em Cadeia de PensamentoPré-processamento de DadosQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRedes NeuraisRedes Neurais ConvolucionaisRedes neuraisRedução de dimensionalidadeRefinamento de PromptsRegras de ProbabilidadeRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regressão Linear com PythonRegressão LogísticaReliability DiagramsReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsResponsabilidade em IARetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLScore MatchingSeleção de featuresSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSistemas imunes artificiaisSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStress Testing ML ModelsSubword Tokenization AlgorithmsTemporal ValidationTeorema de BayesTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTokenization TheoryTomada de Decisão ÉticaTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformação de dadosTransformações LinearesTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformersTratamento de dados ausentes e categóricosTree-Based ForecastingTreinamento e Avaliação de ModelosTreinamento e avaliação de modelosTriple Scoring FunctionsTécnicas de Monte CarloUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAEsVC DimensionVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingVetores e MatrizesVocabulary OptimizationWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test Application
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Tipo de lição
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Introduction to Neural Networks with Python
4 horas 25 capítulosAvançado
5 ESTUDANDO AGORA
Habilidades adquiridas: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
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Introduction to Machine Learning with Python
4 horas 32 capítulosIntermediário
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Introduction to NLP with Python
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Linear Regression with Python
2 horas 19 capítulosIntermediário
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Habilidades adquiridas: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
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Classification with Python
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2 ESTUDANDO AGORA
Habilidades adquiridas: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
curso
Cluster Analysis with Python
4 horas 34 capítulosIntermediário
1 ESTUDANDO AGORA
Habilidades adquiridas: Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering
curso
Recurrent Neural Networks with Python
3 horas 22 capítulosIntermediário
2 ESTUDANDO AGORA
Habilidades adquiridas: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation
curso
Mathematics for Data Science with Python
5 horas 51 capítulosIniciante
15 ESTUDANDO AGORA
Habilidades adquiridas: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions
curso
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 hora 12 capítulosIniciante
5 ESTUDANDO AGORA
Habilidades adquiridas: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
curso
Prompt Engineering Basics
1 hora 9 capítulosIniciante
4 ESTUDANDO AGORA
Habilidades adquiridas: Prompt Engineering Fundamentals , Role and Context Prompting , Few-Shot Prompting , Chain-of-Thought Prompting , Structured Output Design , Prompt Refinement , Prompt Evaluation
curso
PyTorch Essentials
3 horas 20 capítulosAvançado
3 ESTUDANDO AGORA
Habilidades adquiridas: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
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Oportunidades de carreiraSaiba mais sobre as profissões mais populares, salários médios e empresas que buscam ativamente especialistas nesta área.
Cientista de Dados
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Engenheiro de PLN
Engenheiro de Deep Learning
Pesquisador de IA
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(Média nos EUA)
Empresas contratantes
*Fonte: Glassdoor
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Incluindo 30 de 30 melhores faculdades dos EUA
Cursos de Ciência de Dados: Informações e Perguntas Principais
Introdução aos Cursos de Ciência de Dados
Oferecemos uma ampla variedade de cursos para todos os aspectos da ciência de dados, incluindo visualização de dados (como "Visualização definitiva com Python"), manipulação de dados com Python (como "Ultimate NumPy" ou "Técnicas Avançadas em pandas"), SQL (como "Introdução ao SQL") e aprendizado de máquina (como "Introdução ao ML com scikit-learn" ou "Introdução a Redes Neurais").
Benefícios dos nossos cursos de Ciência de Dados
Oferecemos aos nossos clientes um currículo abrangente, experiência prática e instrutores especialistas.
Oportunidades de carreira após a conclusão dos cursos de Ciência de Dados
Após concluir o curso de ciência de dados, você poderá iniciar carreira em diversas posições orientadas por dados, incluindo cientista de dados, analista de dados, analista de aprendizado de máquina, analista de inteligência de negócios, engenheiro de dados, entre outros.
Opções em Ciência de Dados
Oferecemos uma ampla variedade de cursos para todos os aspectos da ciência de dados, incluindo visualização de dados (como "Visualização definitiva com Python"), manipulação de dados com Python (como "Ultimate NumPy" ou "Técnicas Avançadas em pandas"), SQL (como "Introdução ao SQL") e aprendizado de máquina (como "Introdução ao ML com scikit-learn" ou "Introdução a Redes Neurais").
Informações sobre Certificado
Após concluir qualquer um dos nossos cursos relacionados à ciência de dados, você receberá um certificado que valida suas habilidades e conhecimentos em ciência de dados.
Como escolher o curso de Ciência de Dados adequado?
É necessário avaliar seus objetivos, verificar os pré-requisitos e revisar o currículo do curso.
Qual é o melhor curso na categoria de Ciência de Dados?
Oferecemos diversos cursos de destaque na área de ciência de dados, entre os quais podemos destacar "Técnicas Avançadas em pandas", "Visualização definitiva com Python" e "Introdução ao ML com scikit-learn".
Por que devo considerar fazer um curso online de Ciência de Dados com sua empresa?
Oferecemos aos nossos clientes um currículo abrangente, experiência prática e instrutores especialistas.
Dicas para conclusão bem-sucedida do curso de Ciência de Dados
É importante manter-se organizado, aprender de forma ativa e praticar regularmente.
Qual é o custo do treinamento para os cursos de Ciência de Dados?
Oferecemos opções de preços flexíveis. Nosso Plano Pro começa em US$ 49 por mês ou US$ 99 por três meses, com economia no Plano Pro Anual por US$ 144. Nosso Plano Ultimate é US$ 59 por mês, US$ 147 por três meses ou US$ 299 ao ano. Cada plano inclui acesso a conteúdo elaborado por especialistas, desafios interativos e certificação.
Qual curso de Ciência de Dados é mais indicado para iniciantes?
Para iniciantes, boas opções podem ser "Introdução ao SQL" e "Primeiros Passos com Pandas".
Quais são as principais habilidades necessárias para se destacar em Ciência de Dados?
É recomendável ter experiência básica em programação e conhecimento fundamental em matemática.
Como a Ciência de Dados se compara ao Aprendizado de Máquina?
Ciência de Dados abrange todo o processo de trabalho com dados, enquanto aprendizado de máquina é um subconjunto da ciência de dados que lida especificamente com o desenvolvimento e aplicação de algoritmos que permitem que computadores aprendam e façam previsões com base em dados.
Qual o impacto da Ciência de Dados na indústria?
A Ciência de Dados impulsiona a inovação e a eficiência em diversos setores ao fornecer insights acionáveis, melhorar a tomada de decisões e otimizar processos. Por exemplo, auxilia empresas a entender tendências de mercado, comportamento do cliente e eficiência operacional.
Um curso de ciência de dados é difícil?
O nível de dificuldade pode variar dependendo do seu histórico e da complexidade do curso. Cursos que oferecem prática e suporte tornam o processo de aprendizagem mais acessível. Compreensão básica de estatística e programação pode facilitar o aprendizado.
Qual graduação é necessária para atuar em ciência de dados?
Embora um diploma específico nem sempre seja exigido, muitos cientistas de dados possuem formação em áreas como Ciência da Computação, Estatística, Matemática ou Engenharia. Algumas posições podem exigir pós-graduação ou certificações especializadas, mas experiência prática e habilidades também são altamente valorizadas.
O Que Nossos Usuários Dizem
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250+ Cursos bem avaliadosCertificados de conclusãoAssistente de IA em todos os cursos40+ hands-on Real-world projectsTrilhas de estudo personalizadasEspaços de trabalho ilimitadosPrincipais cursos em Ciência de Dados categoria
1. | Introdução às Redes Neurais com Python |  4 horas |  25 capítulos |
2. | Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python | 4 horas | 32 capítulos |
3. | Introdução ao PLN com Python | 5 horas | 29 capítulos |
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1. Introdução às Redes Neurais com Python
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