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. 

O que é ciência de dados?

Fluxo de trabalho de segmentação de clientes

Criação de um chatbot de atendimento ao cliente

Aprimorando o site OKRs

Aplicações da ciência de dados

Atribuição de projeto de ciência de dados

Pesquisa de investimentos

Criação de uma equipe de ciência de dados

Interpretação de um sprint de equipe

Edição de um anúncio de emprego

Adequação das habilidades aos empregos

Classificação de tarefas de dados

Introdução à alfabetização de dados

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. 

Fontes de dados e riscos

Classificação de dados para segurança

Criação de eventos de dados da Web

Protegendo PII

Dados solicitados

Identificação do objetivo da pergunta

Validação do feedback do grupo focal

Net promoter score

Coleta de dados adicionais

Classificação de fontes de dados

Frequências de asma

Armazenamento e recuperação de dados

Plataformas de nuvem

Consulta a um banco de dados

Que tipo de banco de dados?

Coleta e armazenamento de dados

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. 

Painéis

Classificação dos elementos do painel

Aprimoramento de um painel

Escolhendo o DBMS correto

Análise ad hoc

Preenchimento de uma solicitação ad hoc

Classificação de solicitações

Teste A/B

Criação de um fluxo de trabalho de teste A/B

Tamanho da amostra

Resultados intermediários

Análise e visualização

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! 

Aprendizado de máquina supervisionado

Problemas

Painel

Quando usar o aprendizado supervisionado

Atributos e rótulos

Avaliação do modelo

Agrupamento

Supervisionado

Não supervisionado

Supervisionado vs. não supervisionado

Seleção do tamanho do grupo

Tópicos especiais em aprendizado de máquina

Tarefas

Previsão de séries temporais

Aprendizado de máquina tradicional

Classificação das tarefas de aprendizado de máquina

Análise de sentimento

Aprendizagem profunda e IA explicável

Aprendizagem profunda

IA explicável

Encontrar a solução correta

Devo usar a aprendizagem profunda?

Previsão

O que é ciência de dados e como você pode usá-la para fortalecer sua organização? Este curso ensinará a você quais são as habilidades necessárias em sua equipe de dados e como você pode estruturar essa equipe para atender às necessidades da sua organização. Os dados estão em toda parte! Este curso fornecerá a você uma compreensão das fontes de dados que sua empresa pode usar e como armazenar esses dados. Você também descobrirá maneiras de analisar e visualizar seus dados por meio de painéis e testes A/B. Para encerrar o curso, discutiremos tópicos interessantes sobre aprendizado de máquina, incluindo agrupamento, previsão de séries temporais, processamento de linguagem natural (NLP), aprendizado profundo e IA explicável! Ao longo do caminho, você aprenderá sobre uma variedade de aplicações da ciência de dados no mundo real e obterá uma melhor compreensão desses conceitos por meio de exercícios práticos.

<h2>Aprenda a usar a ciência de dados para os negócios</h2> 
O que é ciência de dados e como você pode usá-la para fortalecer sua organização? Este curso ensinará a você quais são as habilidades necessárias em sua equipe de dados e como você pode estruturar essa equipe para atender às necessidades da sua organização.
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Este curso também fornecerá a você uma compreensão das fontes de dados que sua empresa pode usar e como armazenar, analisar e visualizar esses dados.
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<h2>Entenda o fluxo de trabalho da ciência de dados</h2> 
Você começará com uma introdução à ciência de dados para empresas, analisando o fluxo de trabalho da ciência de dados e como aplicá-lo a problemas do mundo real. Você também explorará como funciona a coleta de dados, analisando como você pode obter e armazenar dados.
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<h2>Aprenda a analisar e visualizar seus dados</h2> 
Você também descobrirá maneiras de analisar e visualizar seus dados por meio de painéis e testes A/B. Para encerrar o curso, discutiremos tópicos interessantes sobre aprendizado de máquina, incluindo agrupamento, previsão de séries temporais, processamento de linguagem natural (PNL), aprendizado profundo e IA explicável.
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Ao longo do caminho, você aprenderá sobre uma variedade de aplicações da ciência de dados no mundo real e obterá uma melhor compreensão desses conceitos por meio de exercícios práticos.
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Esta é uma introdução ideal à ciência de dados para gerentes, dando a você a oportunidade de aprender sobre essa poderosa ferramenta de negócios.

Aprenda sobre ciência de dados para gestores e empresas e como usar dados para fortalecer sua organização.