Você está interessado em mergulhar no excitante mundo da ciência de dados? Não procure mais! Seja você um iniciante procurando explorar este campo dinâmico ou um profissional experiente procurando aprimorar suas habilidades, temos os melhores cursos online para você.
No mundo de hoje, os dados não são apenas uma coleção de números e números. É um recurso valioso que pode ser aplicado para impulsionar o sucesso dos negócios.
A demanda por Cientistas de Dados só aumentará à medida que as empresas continuarem a coletar grandes quantidades de dados. E sejamos honestos, quem não quer fazer parte de uma área que tem potencial para impactar tantos setores?
E atualmente é o melhor momento para obter conhecimento em ciência de dados para obter uma carreira emocionante e gratificante.
A Glassdoor informa que o salário base médio para um Cientista de Dados nos Estados Unidos é de $ 1.03.973 por ano, com os principais ganhadores ganhando mais de $ 180.000 anualmente.
Há uma série de recursos disponíveis online e pode ser difícil saber por onde começar. É por isso que é importante fazer um curso estruturado e bem organizado para dominar as habilidades necessárias para uma carreira de sucesso em Data Science.
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desafios
Aqui estão alguns desafios comuns que os indivíduos geralmente enfrentam ao fazer cursos de ciência de dados, juntamente com estratégias para superá-los:
Curva de aprendizado íngreme
A ciência de dados abrange uma ampla gama de conceitos e técnicas complexas, que podem ser esmagadoras para iniciantes. Superar esse desafio requer paciência e uma abordagem sistemática.
Comece com os fundamentos, entenda completamente os conceitos-chave e desenvolva-os gradualmente. Divida tópicos complexos em tópicos menores e pratique regularmente para reforçar seu aprendizado.
Fundo Matemático
A ciência de dados envolve vários conceitos matemáticos, como estatística, álgebra linear, cálculo e teoria da probabilidade. Para indivíduos sem uma sólida formação matemática, isso pode representar um desafio significativo. Para superar isso, dedique mais tempo para aprimorar os conceitos matemáticos necessários.
Procure tutoriais on-line, livros didáticos ou recursos complementares que expliquem esses conceitos em um contexto de ciência de dados. Além disso, pratique a aplicação desses conceitos a problemas de dados do mundo real.
Habilidades de programação
A proficiência em linguagens de programação como Python ou R é crucial para a ciência de dados. Basta começar aprendendo o básico da linguagem de programação escolhida, incluindo sintaxe, estruturas de dados e fluxo de controle. Utilize plataformas de codificação online, tutoriais e exercícios de codificação para praticar a escrita de código.
Neste artigo, fizemos o trabalho duro para você e reunimos uma lista de alguns dos melhores cursos de ciência de dados disponíveis online.
Vamos começar!
Certificado Profissional de Ciência de Dados IBM
Se você está realmente interessado em seguir uma carreira em ciência de dados ou aprendizado de máquina, este curso de certificação da IBM pode ser a escolha perfeita para você. Este programa de curso foi desenvolvido para ajudá-lo a desenvolver as habilidades relevantes necessárias para ter sucesso no campo da ciência de dados.
Esta série de 10 cursos inclui uma variedade de tarefas e projetos dos quais os alunos podem participar, como desenvolver um modelo de aprendizado de máquina, examinar dados de mídia social e desenvolver um painel de dados.
Essas tarefas dão aos alunos a oportunidade de aplicar as habilidades que aprenderam a problemas do mundo real e criar um portfólio de trabalho que eles podem mostrar a potenciais empregadores.
Além disso, os alunos receberão um Certificado Profissional do Coursera e um distintivo digital da IBM que demonstra seu domínio das habilidades aprendidas. Este programa é recomendado pela ACE®. Isso significa que, após a conclusão, os alunos podem ganhar até 12 créditos universitários.
Esta certificação é uma ótima maneira de obter uma vantagem competitiva no mercado de trabalho como um cientista de dados de nível básico com as habilidades mais recentes prontas para o trabalho.
O que você vai aprender?
- Os fundamentos da ciência de dados incluem análise de dados, visualização de dados e análise estatística.
- Como usar ferramentas e bibliotecas de código aberto, incluindo Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn e ScipPy.
- Construindo modelos preditivos usando algoritmos de aprendizado de máquina.
- Como trabalhar com bancos de dados e usar SQL para consultar dados.
- Aprendizagem aplicada por meio de laboratórios práticos no IBM Cloud usando ferramentas e conjuntos de dados do mundo real.
Certificado Profissional de Harvard em Ciência de Dados
Este é um curso de certificação profissional oferecido pela Harvard University na plataforma edx.
Este programa levará suas habilidades de ciência de dados para o próximo nível, ajudando você a implementar algoritmos de ML e obter conhecimento aprofundado de conceitos fundamentais de ciência de dados por meio de estudos de caso do mundo real motivadores.
Você obterá habilidades fundamentais de programação em R e aprenderá conceitos estatísticos como probabilidade, inferência e modelagem.
Este curso é mais do que apenas uma coleção de habilidades técnicas.
Você ganhará experiência em técnicas como visualização de dados e manipulação de dados com ggplot2 /dplyr.
Você também se familiarizará com ferramentas essenciais para a prática de cientistas de dados, como Unix/Linux, Git e RStudio.
Mas isso não é tudo.
Os estudos de caso do curso são projetados para inspirar e ajudá-lo a aprender, respondendo a perguntas específicas por meio da análise de dados. Você explorará tópicos como tendências em saúde e economia mundiais, taxas de criminalidade nos EUA e muito mais.
Habilidades que você ganhará
- Algoritmos de aprendizado de máquina
- Git e GitHub
- programação R
- conceitos relacionados a probabilidade
Python para ciência de dados e ML
É um dos cursos mais populares da plataforma Udemy. Lakhs de estudantes de todo o mundo se inscreveram neste curso e descobriram que ele é um recurso valioso para aprimorar suas habilidades em ciência de dados e aprendizado de máquina.
Este curso também abrange técnicas avançadas de visualização de dados usando bibliotecas como Matplotlib, seaborn e Plotly. Você aprenderá como criar visualizações impressionantes que darão vida aos seus dados e os tornarão mais fáceis de entender e analisar.
Mas a verdadeira emoção começa quando você mergulha no aprendizado de máquina com o SciKit Learn. Você aprenderá sobre uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina, como Random Forests, Decision Trees e muito mais.
Este curso oferece um excelente currículo que abrange vários tópicos relacionados a Data Science e Machine Learning. Inclui mais de 100 palestras em vídeo de alta definição que fornecem explicações e demonstrações detalhadas. Cadernos de código detalhados são fornecidos para cada palestra, o que permite que os alunos pratiquem e apliquem o que aprenderam.
O que você vai aprender?
Então, o que você está esperando? Inscreva-se neste curso hoje e dê o primeiro passo em direção a uma carreira empolgante em ciência de dados.
Especialização em Ciência de Dados
Este curso de especialização em Data Science é oferecido pela Johns Hopkins University. Há um total de 10 cursos nesta especialização. Ele foi projetado para equipar os alunos com os conceitos e ferramentas essenciais necessários para todo o pipeline de ciência de dados.
Um destaque deste curso de especialização é o Projeto Capstone, onde você terá a oportunidade de aplicar o que aprendeu construindo um produto de dados usando dados do mundo real. Essa experiência prática permite que você demonstre seu domínio do material e crie um portfólio que reflita suas habilidades.
Este curso é desenvolvido e ministrado por professores experientes da Johns Hopkins University. Você pode esperar instrução e orientação de alta qualidade durante todo o curso.
Nas atribuições do curso, você terá que realizar análises de regressão e usar modelos de regressão para obter insights mais profundos sobre seus dados, o que o ajudará a se tornar um verdadeiro cientista de dados.
O que você vai aprender?
- Aprendizado de máquina
- Análise de regressão
- GithubGenericName
- programação R
- análise de cluster
- Expressão Regular (REGEX)
Ciência de Dados com R e Python
Este curso é oferecido pela Oak Academy na plataforma Udemy. O conteúdo do curso pode ser amplamente dividido em duas partes.
Parte 1: R para Ciência de Dados
Na primeira parte do curso, você mergulhará no mundo da ciência de dados usando R. Você aprenderá como lidar efetivamente com grandes conjuntos de dados, manipular dados e obter insights significativos. O curso apresentará ferramentas essenciais em R que são comumente usadas em projetos de ciência de dados.
Parte 2: Python para Ciência de Dados
A segunda parte do curso se concentra na utilização do Python para análise de dados. Você aprenderá como analisar dados, criar visualizações e aplicar poderosos algoritmos de aprendizado de máquina. Você pode melhorar sua compreensão do Python e suas bibliotecas, incluindo NumPy, Pandas e Matplotlib, por meio de vários exercícios.
Leia também: Livros e cursos para aprender numpy
Ao final do curso, você pode esperar alcançar o seguinte:
- Proficiência em R e Python para tarefas de ciência de dados.
- A capacidade de criar visualizações de dados informativas e visualmente atraentes.
- Compreensão e aplicação prática de poderosos algoritmos de aprendizado de máquina.
- Competência no uso de bibliotecas essenciais, como NumPy, Pandas, matplotlib e alignverse.
Certificado profissional de análise de dados do Google
O Certificado Profissional de Google Data Analytics oferecido no Coursera é um excelente programa desenvolvido para fornecer treinamento profissional na área de análise de dados.
Esta série de certificados consiste em 8 cursos que fornecem aos alunos as habilidades sob demanda necessárias para cargos de nível básico em análise de dados, independentemente da experiência anterior.
Ao longo deste programa de certificação, você terá a oportunidade de aprender com os funcionários do Google que construíram suas carreiras com bases sólidas em análise de dados. O currículo é bem estruturado para garantir que você obtenha as habilidades e conhecimentos necessários para o sucesso no campo.
Você pode concluir todo o curso de certificação em menos de seis meses com um compromisso de menos de 10 horas por semana. soa bem, certo?
Após a conclusão, você estará preparado para várias funções, incluindo analista de dados júnior ou associado, administrador de banco de dados e muito mais.
O programa inclui mais de 180 horas de instrução e inúmeras avaliações baseadas na prática que simulam cenários de análise de dados do mundo real. Essas avaliações são importantes para desenvolver as habilidades essenciais para o sucesso no local de trabalho.
O conteúdo é altamente interativo e desenvolvido exclusivamente por funcionários experientes do Google que passaram décadas trabalhando em análise de dados. Você se envolverá com uma variedade de materiais de aprendizado, como vídeos, avaliações e laboratórios práticos, para se familiarizar com as ferramentas e habilidades analíticas necessárias para trabalhar com dados.
Habilidades que você ganhará
- Visualização de Dados (DataViz)
- Solução de problemas
- Planilha
- Linguagem de consulta estruturada (SQL)
- Coleção de dados
Programa Nanodegree Cientista de Dados
O programa Data Scientist Nanodegree oferecido pela Udacity é um programa avançado projetado para fornecer aos alunos as habilidades e conhecimentos necessários para exercer as funções de Cientista de Dados.
Antes de iniciar o programa, é benéfico atender aos seguintes pré-requisitos:
Python: É necessária proficiência em programação Python, incluindo a capacidade de escrever funções, criar aplicativos básicos e familiaridade com bibliotecas comuns, como NumPy e Pandas.
Além disso, os alunos devem ter experiência com programação SQL, incluindo consulta a bancos de dados e uso de junções, agregações e subconsultas. Conforto com o uso do Terminal e do GitHub também é vantajoso.
Probabilidade e Estatística: É necessário um conhecimento sólido de estatística descritiva, como cálculo de medidas de centro e dispersão. O conhecimento de estatísticas inferenciais, como distribuições amostrais e testes de hipóteses, também é necessário.
Organização e visualização de dados: os alunos devem ter experiência em acessar vários tipos de fontes de dados, como bancos de dados, arquivos CSV e arquivos JSON. A proficiência em limpeza e transformação de dados usando bibliotecas como pandas e Scikit-learn é importante.
O conhecimento de técnicas de visualização de dados usando ferramentas como Matplotlib também é valioso. Além disso, os alunos devem estar familiarizados com métodos de visualização de análise de dados exploratórios e explicativos.
O tempo estimado para concluir o programa é de quatro meses, durante os quais os alunos se envolverão em projetos práticos desenvolvidos por especialistas do setor. Por meio desses projetos, os participantes terão a oportunidade de trabalhar em pipelines de dados do mundo real, projetar experimentos, criar sistemas de recomendação e implantar soluções para a nuvem.
Este programa Nanodegree é particularmente adequado para indivíduos que já possuem alguma experiência em aprendizado de máquina.
Tableau 2022 AZ
Este curso foi desenvolvido para fornecer a você as habilidades necessárias para se tornar um usuário proficiente do Tableau.
Começando com os fundamentos, você aprenderá como navegar no software Tableau, conectá-lo a arquivos de dados e exportar planilhas. Você estudará extração de dados e análise de séries temporais para descobrir tendências e criar previsões precisas.
Ao concluir este curso, você estará equipado com as habilidades de um usuário proficiente do Tableau e de um cientista de dados. Você poderá extrair informações de dados, analisar questões complexas e visualizar seus resultados com facilidade.
Esteja você trabalhando com dados científicos ou com o objetivo de melhorar os lucros dos negócios por meio da previsão de tendências, este curso o capacita a coletar, examinar e apresentar dados de maneira eficaz.
Participe deste curso agora e eleve suas habilidades no Tableau a novos patamares!
o que você vai aprender?
- Crie gráficos de barras, mapas, gráficos de dispersão, mapas de árvore e painéis interativos.
- Trabalhar com combinação de dados no Tableau
- Atribuindo funções geográficas a elementos de dados
- trabalhando com dados de séries temporais
SQL para Ciência de Dados
Este curso no Coursera é um excelente ponto de partida para qualquer pessoa interessada em analisar dados para fins de ciência de dados. Nenhum conhecimento prévio de SQL é necessário. Ele leva você do básico aos conceitos mais avançados que o ajudam a desenvolver as habilidades necessárias para extrair informações valiosas dos dados.
No início, você aprenderá os fundamentos do SQL, incluindo como escrever consultas para recuperar dados de tabelas. O curso gradualmente apresenta consultas mais complexas e ensina técnicas para filtrar e refinar seus resultados. Você trabalhará com diferentes tipos de dados, como strings e números, e ganhará experiência prática na manipulação de dados, criando novas tabelas e movendo dados entre elas.
Ao longo do curso, você se familiarizará com operadores SQL comuns e descobrirá como combinar dados de diferentes fontes. Tópicos avançados, como instruções de caso, governança de dados e criação de perfil, também são abordados, o que fornece uma compreensão clara do SQL para fins de ciência de dados.
Ele também inclui atribuições de programação do mundo real. Essas atribuições permitem que você pratique suas habilidades e analise conjuntos de dados reais. você também será capaz de usar o SQL de forma eficaz para análises direcionadas, interpretando a estrutura, o significado e os relacionamentos dentro dos dados.
Nenhum pré-requisito específico ou requisitos de software são necessários para este curso. Embora ter um editor de texto simples seja útil para o projeto final.
O que você vai aprender?
- Seleção de subconjunto de dados
- SQLite
- Filtragem e classificação de dados
- Manipulação de Strings
Ciência de dados com R
Este curso começa apresentando a prática da ciência de dados e familiarizando-o com os fundamentos da linguagem de programação R. Você entenderá como a ciência de dados pode ser aplicada para extrair informações valiosas de dados brutos.
Depois de ter uma base sólida, o curso se aprofunda no processo de transformação e limpeza de dados. Você aprenderá técnicas para lidar com dados confusos e não estruturados. Além disso, você descobrirá como criar estatísticas descritivas, que permitem resumir e obter insights de seus dados de forma eficaz.
Você aprenderá como construir modelos que podem descobrir relacionamentos dentro de seus dados e fazer previsões com base nesses relacionamentos. Esse conjunto de habilidades é particularmente valioso ao tentar descobrir padrões ocultos ou prever resultados futuros.
Como você já sabe, os algoritmos de aprendizado de máquina desempenham um papel vital na ciência de dados. E este curso fornece uma introdução a esses algoritmos de ML. Você descobrirá como aplicar técnicas de aprendizado de máquina usando R, o que permite fazer previsões e tirar conclusões de seus dados.
Compreender esses algoritmos permite que você resolva problemas complexos e descubra padrões valiosos em seus conjuntos de dados.
Por fim, o curso aborda a implantação de modelos R na produção. Você aprenderá como empacotar seu código, criar aplicativos interativos e compartilhar suas ideias com outras pessoas.
Esse conhecimento prático permite preencher a lacuna entre a análise de dados e a implementação no mundo real. Seja você um iniciante ou um profissional de dados experiente, este curso fornece o conhecimento e as técnicas necessárias para se destacar no campo da ciência de dados.
O que você vai aprender?
- Criação de modelos estatísticos e visualizações de dados
- Manipulando Big Data
- linguagem R
- algoritmos de ML
Conclusão
A ciência de dados é um campo prático e a experiência prática é necessária para o domínio. No entanto, acessar e trabalhar com conjuntos de dados do mundo real pode ser um desafio. Procure conjuntos de dados de código aberto disponíveis online ou por meio de plataformas como o Kaggle.
Participe de competições online, contribua para projetos de código aberto ou crie seus projetos usando dados disponíveis publicamente. Construir um portfólio de projetos de ciência de dados não apenas fornecerá uma experiência valiosa, mas também demonstrará suas habilidades para potenciais empregadores.
Espero que você tenha achado este artigo útil para aprender sobre vários cursos para aprender ciência de dados. Você também pode estar interessado em aprender sobre os melhores livros de ciência de dados para aprender desde a teoria até as aplicações práticas [2023 Edition].