Este exercício faz parte do curso
Iniciaremos o curso definindo o que é ciência de dados. Abordaremos o fluxo de trabalho da ciência de dados e como ela é aplicada a problemas do mundo real. Terminaremos o capítulo aprendendo sobre maneiras de estruturar sua equipe de dados para atender às necessidades da sua organização.
Agora que entendemos o fluxo de trabalho da ciência de dados, vamos nos aprofundar na primeira etapa: coleta e armazenamento de dados. Aprenderemos sobre as diferentes fontes de dados que sua empresa pode utilizar e como armazenar esses dados depois de coletados.
Neste capítulo, discutiremos maneiras de explorar e visualizar dados por meio de painéis. Discutiremos os elementos de um painel e como fazer uma solicitação direcionada para um painel. Este capítulo também abordará a realização de solicitações de dados ad hoc e testes A/B, que são uma poderosa ferramenta de análise que reduz o risco de tomada de decisões.
Neste capítulo final, discutiremos o tópico mais badalado da ciência de dados: aprendizado de máquina! Abordaremos o aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado e o agrupamento. Em seguida, passaremos a tópicos especiais em aprendizado de máquina, incluindo previsão de séries temporais, processamento de linguagem natural, aprendizado profundo e IA explicável!
Exercício atual