Como usar Ciência de Dados para Virar uma Referência no Mercado de Trabalho

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Ementa do Ciência de Dados Impressionador:
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Caso prefira o vídeo em formato de texto:https://www.hashtagtreinamentos.com/c...

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Quer aprender como usar Ciência de Dados para Virar uma Referência no Mercado de Trabalho?
Nessa aula eu não só vou te mostrar o que é ciência de dados como vou te apresentar o Ciência de Dados Impressionador!

Vou te explicar o que é ciência de dados, vou te mostrar algumas das vagas para essa área e quais os salários médios para um cientista de dados, analista de dados e até engenheiro de dados.
Inclusive, vou te explicar a diferença entre esses 3 para que você não tenha mais dúvidas. Além disso, vou te falar onde você encontra ciência de dados, e está em mais lugares do que você imagina!

Vou te mostrar quais são os 3 pilares de ciência de dados e quais os 6 passos que você precisa na construção de um projeto em ciência de dados!

Para finalizar eu vou te apresentar o Ciência de Dados Impressionador, que é o nosso curso completo de ciência de dados que vai te ensinar o que você precisa para se destacar no mercado de trabalho e até mudar de área se for esse o seu caso!

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Conteúdo da Aula

00:00 Introdução
00:25 Qual o objetivo dessa aula?
01:46 Se você já tentou...
02:33 Para quem é essa Aula?
02:56 Quem sou eu?
03:20 Orientações
04:51 De onde tirei isso tudo?
05:31 Por que agora?
05:54 E as empresas?
06:19 E as vagas?
07:18 Então o que fizemos?
07:57 E como isso te ajuda?
08:55 O que é Ciência de Dados?
09:52 Ciência de Dados x Análise de Dados x Engenharia de Dados
10:21 O que é Análise de Dados?
10:44 O que é Engenharia de Dados?
11:42 Onde está Ciência de Dados? Aplicações de Ciência de Dados
16:55 Ciência de Dados
18:16 3 Pilares/Ferramentas de Ciência de Dados
18:41 1º Pilar - Tecnologia
19:35 2º Pilar – Negócios
20:20 3º Pilar – Matemática/Estatística
21:12 Como usar os 3 Pilares? Passos de Ciência de Dados
21:30 Passo 1 – Entendimento de Negócios
23:02 Passo 2 – Entendimento dos Dados
23:34 Passo 3 – Preparação dos Dados
25:03 Passo 4 – Análise/Modelagem
29:58 Passo 5 – Validação
30:49 Passo 6 – Deploy/Visualização
31:16 Exemplo Prático de um Projeto (6 passos)
34:59 Análise Exploratória
36:44 Pré Processamento
38:04 Dados Treino/Dados Teste
38:36 Modelos de inteligência artificial
39:04 IA de Classificação ou Regressão
40:02 Aprendizado da Inteligência Artificial
41:48 Modelos da Inteligência Artificial
43:51 Validação
44:10 Preparação/Visualização
44:49 Vale a pena aprender Ciência de Dados?
45:06 O que você precisa?
45:30 Qual é o problema atual?
46:15 Ciência de Dados Impressionador
54:14 Conclusão

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