Ciência de Dados saiu da lista de “tendências” e entrou de vez nos editais. Cargos de Analista, Auditor Fiscal, Estatístico e TI hoje cobram desde conceitos de Big Data e ciclo de vida do dado até modelagem preditiva, aprendizado de máquina, SQL, Python e R.
Nesta categoria você encontra conteúdo organizado para quem precisa aprender e ser aprovado, não para quem quer virar cientista de dados em uma startup. Cada artigo traz teoria enxuta, exemplos comentados e questões resolvidas no estilo cobrado por Cebraspe, FGV e FCC.
Os temas seguem a lógica dos editais mais recentes: fundamentos de dados e metadados, ETL e ELT, governança e qualidade de dados, modelagem de bancos de dados, estatística aplicada, algoritmos supervisionados e não supervisionados, avaliação de modelos e visualização.
Se o seu concurso cobra Ciência de Dados, comece pelos artigos de fundamentos e avance para os tópicos de machine learning.
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