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Aprenda como obter, explorar e comunicar-se com dados através de gráficos e estatísticas.
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41 comentários

  1. guiik
    Tem algum período pra resgatar ou fazer ou é só acessar o treinamento?
    1. joao_cadeiracertaAutor

      Que eu sabia, esse learning só tinham sido liberados gratuitos por causa da pandemia.

      Não sei se mudou algo, mas pode ser que encerre a qualquer momento novas incríveis.

      Se eu não me engano, era até final do ano, inicialmente..
  2. alfieenewmanO sabe tudo
    Ótima postagem. Parabéns
  3. game0ver
    Obrigada
  4. geison4
    Tem mais algum curso desse por ai?
    1. gvn.crz

      Na página do linkedin tem diversos outros cursos e minicursos lá, alguns pagos outros não.
    2. juliusrockii

      Na data science academy tem ótimos cursos. Alguns de graça
  5. geison4
    Vlw vou da uma olhada (y)
  6. rlb
    Alguém que entenda aí qual finalidade desse curso ? Em que poderíamos usar isso profissionalmente ?
  7. marcus_goncalves
    To fazendo, é bem interessante. Começa bem do inicio, não acho que vai conseguir se aprofundar muito..
  8. lazumabra
    Muito obrigado.
  9. sheronio
    Galera, não conheço o curso, mas vou dar um parecer enquanto um Cientista de Dados sobre os cursos "rápidos" que estão aí no mercado sugando dinheiro de geral.
    Muitos cursos de "Ciência de Dados" ensinam como brincar com banco de dados, como fazer um sumário, tirar dados descritivos ou até rodar um modelo de "machine learning". Eles te transformam em um brincalhão dos dados e tira toda a atenção do que realmente importa: Ciência e Dados. A capacidade de tirar insights de uma massa incrivelmente grande de informação incapaz de ser processada manualmente por uma pessoa. Em alguns casos, podemos até falar de encontrar causalidade.

    Basicamente, Cientista de Dados precisa de habilidades em desenho científico, estatística e engenharia de dados.

    Ciência se trata de aprender desenhos experimentais/quasi-experimentais/correlacionais, com validade interna e externa. É um debate filosófico-matemático sobre causalidade, correlação e amostragem que tentamos aplicar na realidade.

    Estatística basicamente é a ciência da amostra e do erro. Não há ciência de dados sem matemática. É sentar a bunda e estudar igual corno modelos paramétricos e não-paramétrico, amostras, viés, distribuição... Alguns defendem que Ciência de Dados nada mais é do que um nome bonitinho pra estatística.

    Engenharia de dados se trata mais da estruturação e habilidades de manusear os dados, como bancos correlacionados, dashboards, webscrapping, servidores, API e coisas do tipo.

    O que eu quero dizer com isso é: não se vira "cientista de dados" em um ano, tampouco do dia para a noite. Não existe Data Science de 0 a 100 em 30h. É preciso estudo, é preciso treino, é preciso calma.

    Se você está começando, aprenda uma linguagem high-level como Python ou R. Vá estudando estatística e aplicado com programação. Leia sobre ciência todos os dias, sobre modelagem e estudos sobre causalidade. Saiba SQL para facilitar sua vida. E aos poucos vá criando sua própria trilha.

    Boa sorte aos que estão começando. Não é fácil, principalmente para aqueles que não vieram de áreas das ciências duras (engenharia, matemática, estatística, física). É um caminho de muita persistência.
    1. geminhos

      O cara escreveu uma bíblia!

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