6 cursos de ciências de dados de Harvard

Divulgação/Harvard

Ter a prestigiada Universidade Harvard no currículo pode ser mais fácil do que você pensava. A universidade oferece diversos cursos gratuitos e online na área de ciência de dados para quem está começando ou para quem quer se aperfeiçoar. Com opções que vão desde introduções à programação até ferramentas avançadas de aprendizado de máquina, as aulas são projetados para desenvolver habilidades essenciais na área. Veja a seguir:

Cursos de ciências de dados de Harvard

1. CS50’s Introduction to Computer Science

Este é o famoso curso introdutório de ciência da computação de Harvard, ideal para iniciantes e avançados. Ministrado pelo professor David J. Malan, o curso ensina como pensar de forma algorítmica e resolver problemas de maneira eficiente. Os tópicos incluem algoritmos, estruturas de dados, segurança e desenvolvimento web, utilizando linguagens como C, Python, SQL, HTML e CSS.

2. Data Science: Machine Learning

Neste curso, você aprenderá os fundamentos do aprendizado de máquina, como algoritmos populares, análise de componentes principais e regularização. Por meio da construção de um sistema de recomendação de filmes, você entenderá como treinar algoritmos com dados e evitar o sobreajuste usando técnicas como validação cruzada. Ideal para quem deseja dominar as bases do aprendizado de máquina.

3. Introduction to Data Science with Python

Este curso é perfeito para quem quer explorar ciência de dados usando Python. Ele aborda modelos de regressão e classificação, usando bibliotecas populares como Pandas, NumPy e matplotlib. Além disso, você aprenderá conceitos de aprendizado de máquina, como regularização e avaliação de modelos, adquirindo as bases para avançar em IA e ciência de dados.

4. Machine Learning and AI with Python

Com foco na aplicação prática, este curso ensina como usar aprendizado de máquina e inteligência artificial para tomar decisões complexas e baseadas em dados. Você começará com árvores de decisão e avançará para técnicas como bagging e florestas aleatórias, usando conjuntos de dados reais. É uma oportunidade de aprender a mitigar vieses e melhorar a precisão dos modelos.

5. Data Science: Probability

Neste curso, você aprenderá conceitos fundamentais de probabilidade, como variáveis aleatórias, valores esperados e simulações de Monte Carlo. O curso aborda a importância da probabilidade na análise de dados e sua aplicação em eventos reais, como a crise financeira de 2008, ajudando a entender o impacto do risco e da incerteza em decisões.

6. Data Science: Productivity Tools

Organizar projetos de ciência de dados pode ser desafiador, mas este curso ensina como usar ferramentas como Unix/Linux, Git e GitHub para gerenciar arquivos, scripts e repositórios de forma eficiente. Você também aprenderá a criar relatórios dinâmicos usando R Markdown e a integrar tudo no ambiente RStudio, otimizando sua produtividade.

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