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.
4.7
Avaliado com base em 7 avaliações.
62 AprendizesJá matriculado
Habilidades adquiridas:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingAbordagens de Detecção de ObjetosActive 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 WorkflowsAprendizado de Máquina com scikit-learnAprendizado por Diferença TemporalAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationAvaliação de PromptsBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian OptimizationBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering 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 DadosConsciência RegulatóriaConstrução de pipelinesConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovariância e decomposição espectralCross-validation techniquesDBSCAN: tratamento de ruído e formas irregularesData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDecomposição de MatrizesDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescida do GradienteDescriptive StatisticsDesenvolvimento e avaliação de modelos de ponta a pontaDesign de Saída EstruturadaDetecção de outliersDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Distribuições de ProbabilidadeDocument Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEngenharia de featuresEnsemble Learning FundamentalsEntropy and Rate–Distortion AnalysisEscalonamento de featuresEstruturas de Dados em PythonEstruturas de IA ResponsávelEthical AI PrinciplesExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFailure Analysis in RAGFairness 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 Matching in PythonGAN FundamentalsGANsGeometric InterpretabilityGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIA GenerativaImplementação de redes recorrentes em PyTorchImputação de valores ausentesIn-Context Learning TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegraisInteligência de enxameIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means: princípios e otimização de clustersKnowledge 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 ModelingLimites e DerivadasLimits of LLM GeneralizationLimpeza de dadosLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsManifold IntuitionManipulação de Linguagem NaturalManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMean-CenteringMedidas EstatísticasModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModelos de Classificação em PythonModelos de DifusãoModelos de Mistura Gaussiana: clusterização probabilísticaMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisMétodos de Programação DinâmicaMétricas de Avaliação para IA GenerativaNeural Network Compression TheoryNeuroevoluçãoNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Normalização de dados e métricas de distânciaNoções Básicas de GymnasiumNoções básicas de PyTorchODE Formulations in Generative ModelsOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOtimização evolutivaOtimização por enxame de partículasOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrincípios de TransparênciaProbabilistic Model CalibrationProcessamento 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 DiagramsResponsabilidade em IARetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling StrategiesSampling Strategies in MLScore MatchingSeleção de featuresSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSimilarity Scoring for GraphsSistemas imunes artificiaisSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationTemporal ValidationTeorema de BayesTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTime Series AnalysisTime Series WindowingTomada 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 CollapseVAEsVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVector and Raster Data HandlingVetores e MatrizesWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test Application
Mostrar MaisFaça um pequeno teste e aproxime-se dos seus objetivos!
80,000
Estudantes já concluíram com sucesso os cursos e estão aplicando suas habilidades no local de trabalho
92%
Usuários acham nossos cursos úteis
Cursos
Cursos
Navegar Ciência de Dados cursos e projetos
4 horas
25 capítulos
4 horas 32 capítulos
5 horas 29 capítulos
2 horas 16 capítulos
2 horas 19 capítulos
3 horas 24 capítulos
4 horas 34 capítulos
3 horas 22 capítulos
4 horas 29 capítulos
4 horas 21 capítulos
6 horas 37 capítulos
3 horas 20 capítulos
Nível
Tipo de lição
Tecnologias
curso
Introduction to Neural Networks with Python
4 horas 25 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
curso
Introduction to Machine Learning with Python
4 horas 32 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
curso
Introduction to NLP with Python
5 horas 29 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: Natural Language Processing, Natural Language Handling
curso
Introduction to TensorFlow
2 horas 16 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
curso
Linear Regression with Python
2 horas 19 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
curso
Classification with Python
3 horas 24 capítulosIntermediário
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
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
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
Computer Vision Essentials with Python
4 horas 29 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
curso
Deep Generative Models with Python
4 horas 21 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
curso
Introduction to Reinforcement Learning with Python
6 horas 37 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
curso
PyTorch Essentials
3 horas 20 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
Escolha um caminho de carreiraProgramas abrangentes para dominar um caminho de carreira
Somente para Ultimate
7 Cursos
182 Tarefas
Vantagens do Codefinity
Aprendizado assistido por IA
Abrace a fascinação das habilidades tecnológicas! Nosso assistente de IA fornece feedback em tempo real, dicas personalizadas e explicações de erros, capacitando você a aprender com confiança.
Espaços de trabalho
Com os Espaços de Trabalho, você pode criar e compartilhar projetos diretamente em nossa plataforma. Preparamos modelos para sua conveniência
Trilhas de aprendizado
Assuma o controle do desenvolvimento de sua carreira e comece seu caminho para dominar as tecnologias mais recentes
Projetos do mundo real
Projetos do mundo real elevam seu portfólio, mostrando habilidades práticas para impressionar potenciais empregadores
Por que o Codefinity se destaca
Conteúdo em vídeo
Materiais para download
Certificados renomados
Ambiente de aprendizado interativo
Correção de erros
Assistente de IA
Acesso a todo o conteúdo com uma assinatura
Codefinity
Plataformas de aprendizado por vídeo
Codefinity
Plataformas de aprendizado por vídeo
Conteúdo em vídeo
Materiais para download
Certificados renomados
Ambiente de aprendizado interativo
Correção de erros
Assistente de IA
Acesso a todo o conteúdo com uma assinatura
Oportunidades de carreiraSaiba mais sobre as profissões mais populares, salários médios e empresas que buscam ativamente especialistas nesta área.
Cientista de Dados
Analista de Big Data
Engenheiro de PLN
Engenheiro de Deep Learning
Pesquisador de IA
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Salário anual
(Média nos EUA)
Empresas contratantes
*Fonte: Glassdoor
Escolhido por estudantes das melhores escolas
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
Junte-se 1,5+ milhões avançando em habilidades de IA e dados na Codefinity
Pronto para começar?
ProMelhor oferta introdutória$12 /mêsCobrado anualmente
250+ Cursos bem avaliadosCertificados de conclusãoAssistente de IA em todos os cursos
40+ hands-on Real-world projectsTrilhas de estudo personalizadasEspaços de trabalho ilimitadosUltimateTudo que você precisa para impulsionar sua carreira$25 /mêsCobrado anualmente
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 |
4. | Introdução ao TensorFlow | 2 horas | 16 capítulos |
5. | Regressão Linear com Python | 2 horas | 19 capítulos |
1. Introdução às Redes Neurais com Python
Horas
Capítulos2. Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python
HorasCapítulos3. Introdução ao PLN com Python
HorasCapítulos4. Introdução ao TensorFlow
HorasCapítulos5. Regressão Linear com Python
HorasCapítulosTópicos relacionados no blog
Data Analytics
Data Science
by Kyryl SidakData Scientist, ML Engineer
Data Visualization
Data Analytics
Data Manipulation
Excel
by Anastasiia TsurkanBackend Developer
Artificial Intelligence
Exploring IT Professions
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
