Descrição do Curso

  • Por que devo aprender Ciência de Dados com R da Simplilearn?

    • Este curso forma um pacote ideal para aspirantes a analistas de dados que desejam construir uma carreira de sucesso em análise / ciência de dados. Ao final deste treinamento, os participantes adquirirão uma visão geral de 360 ​​graus da análise de negócios e do R, dominando conceitos como exploração de dados, visualização de dados, análise preditiva, etc.
    • De acordo com o marketsandmarkets.com, o mercado de análise avançada valerá US $ 29,53 bilhões até 2019
    • Wired.com aponta para um relatório da Glassdoor que o salário médio de um cientista de dados é de US $ 118.709
    • A Randstad informa que os aumentos de pagamento no setor de análises são 50% mais altos que os de TI

  • Quais são os objetivos do curso?

    A Data Science Certification com R foi projetada para fornecer a você um conhecimento profundo das várias técnicas de análise de dados que podem ser executadas usando R. O curso de ciência de dados é repleto de projetos e estudos de caso reais e inclui o R CloudLab para prática .
    • Dominando a linguagem R: O curso de ciência de dados fornece uma compreensão profunda dos pacotes de linguagem R, R-studio e R. Você aprenderá os vários tipos de funções de aplicação, incluindo DPYR, obterá uma compreensão da estrutura de dados em R e executará visualizações de dados usando os vários gráficos disponíveis em R.
    • Dominando conceitos estatísticos avançados: O curso de treinamento em ciência de dados também inclui vários conceitos estatísticos, como regressão linear e logística, análise de cluster e previsão. Você também aprenderá o teste de hipóteses.
    • Como parte da ciência de dados com o curso de treinamento em R, você será solicitado a executar projetos reais usando o CloudLab. Os projetos obrigatórios estão distribuídos por quatro estudos de caso nos domínios da saúde, varejo e Internet. O R CloudLab foi fornecido para garantir que você tenha experiência prática e prática com suas novas habilidades. Quatro projetos adicionais também estão disponíveis para prática adicional.

  • Quais habilidades você aprenderá?

    Este curso de treinamento em ciência de dados permitirá que você:
    • Obtenha uma compreensão fundamental da análise de negócios
    • Instale o R, o R-studio e a configuração do espaço de trabalho e aprenda sobre os vários pacotes R
    • Domine R programando e entenda como várias instruções são executadas em R
    • Obtenha um conhecimento profundo da estrutura de dados usada em R e aprenda a importar / exportar dados em R
    • Definir, entender e usar as várias funções de aplicação e funções DPLYP
    • Entenda e use os vários gráficos em R para visualização de dados
    • Obter uma compreensão básica de vários conceitos estatísticos
    • Compreender e usar o método de teste de hipóteses para impulsionar as decisões de negócios
    • Compreender e usar modelos de regressão lineares não lineares e técnicas de classificação para análise de dados
    • Aprenda e use as várias regras de associação e o algoritmo Apriori
    • Aprenda e use métodos de clustering, incluindo K-means, DBSCAN e clustering hierárquico

  • Quem deve fazer este curso?

    Há uma demanda crescente por cientistas de dados qualificados em todos os setores, tornando este curso de certificação em ciência de dados adequado para participantes de todos os níveis de experiência. Recomendamos este treinamento em Ciência de Dados especialmente para os seguintes profissionais:
    • Profissionais de TI que buscam uma mudança de carreira na ciência e análise de dados
    • Desenvolvedores de software que buscam uma mudança de carreira na ciência e análise de dados
    • Profissionais que trabalham em análise de dados e negócios
    • Graduados que buscam construir uma carreira em análise e ciência de dados
    • Qualquer pessoa com interesse genuíno no campo da ciência de dados
    • Profissionais experientes que gostariam de aproveitar a ciência de dados em seus campos
    Pré-requisitos: Não há pré-requisitos para este curso de treinamento on-line de ciência de dados. Se você é novo no campo da ciência de dados, este é o melhor caminho para começar.

  • O que é o CloudLab?

    O CloudLab é um laboratório R baseado em nuvem oferecido com este curso de ciência de dados para garantir a execução sem complicações do trabalho do projeto incluído. Com o CloudLab, você não precisa instalar e manter o R ​​em uma máquina virtual. Em vez disso, você poderá acessar um ambiente pré-configurado no CloudLab por meio do seu navegador.

    Você pode acessar o CloudLab a partir do LMS (Learning Management System) da Simplilearn durante a duração do curso.

  • Quais projetos estão incluídos neste curso?

    O curso de certificação em ciência de dados inclui oito projetos reais baseados na indústria no R CloudLab. A avaliação bem-sucedida de um dos quatro projetos a seguir é parte dos critérios de elegibilidade da certificação.

    Projeto 1:
    Assistência médica: a análise preditiva pode ser usada na assistência médica para mediar readmissões hospitalares. Nos setores da saúde e outros, os preditores são mais úteis quando podem ser transferidos para a ação. Mas os dados históricos e em tempo real, por si só, são inúteis sem intervenção. Mais importante, para julgar a eficácia e o valor da previsão de uma tendência e, em última instância, da mudança de comportamento, tanto o preditor como a intervenção devem ser integrados no mesmo sistema e fluxo de trabalho onde a tendência ocorreu originalmente.

    Projeto 2:
    Seguros: O uso de análise preditiva aumentou muito nos negócios de seguros, especialmente para as maiores empresas, de acordo com a Pesquisa de Modelagem Preditiva de Seguros de 2013. Embora a pesquisa mostre um aumento na modelagem preditiva em todo o setor, todos os entrevistados de empresas que escrevem mais de US $ 1 bilhão em seguros pessoais empregam modelagem de previsão, em comparação com 69% das empresas com menos do que esse valor.

    Projeto 3:
    Varejo: o Google Analytics é usado na otimização de colocações de produtos em prateleiras ou na otimização do estoque a ser mantido nos depósitos usando exemplos do setor. Através deste projeto, os participantes aprendem o ciclo diário de otimização de produtos das prateleiras para o armazém. Isso lhes dá insights sobre ocorrências regulares no setor de varejo.

    Projeto 4:
    Internet: análise da Internet é a coleta, modelagem e análise de dados do usuário em serviços on-line em grande escala, como redes sociais, comércio eletrônico, pesquisa e propaganda. Nesta aula, nós exploramos uma série de funções-chave de tais serviços que se tornaram onipresentes nos últimos dois anos. Especificamente, analisamos redes sociais e de informação, sistemas de recomendação, armazenamento em cluster e detecção de comunidades, redução de dimensionalidade, fluxo de computação e leilões de anúncios on-line.

    Quatro projetos adicionais foram fornecidos para ajudar os alunos a dominar a linguagem R.

    Projeto 5:
    Indústria musical: os detalhes das preferências do ouvinte são registrados on-line. Esses dados não são usados ​​apenas para recomendar músicas que o ouvinte provavelmente desfrutará, mas também para direcionar uma estratégia de marketing direcionada que envia anúncios de músicas que um ouvinte pode querer comprar. Usando os dados demográficos, preveja as preferências de música do usuário para publicidade segmentada.

    Projeto 6:
    Finanças: você preverá se alguém irá padronizar ou não o padrão de um empréstimo com base nos dados demográficos do usuário. Você executará a regressão logística considerando as características do empréstimo e as características do mutuário como variáveis ​​explicativas.

    Projeto 7:
    Desemprego: Analise as taxas de desemprego mensais, ajustadas sazonalmente, para os dados de emprego nos EUA de todos os 50 estados, cobrindo o período de janeiro de 1976 a agosto de 2010. A exigência é agrupar os estados em grupos semelhantes usando um vetor de características.

    Projeto 8:
    Companhia aérea: os atrasos de voo são frequentemente sentidos quando voam da área de Washington DC para a área de Nova York. Ao usar a regressão logística, você identificará os voos com probabilidade de atraso. O conjunto de dados fornecido ajuda com diversas variáveis, incluindo aeroportos e tempos de voo.















Prévia do curso

    • Lição 00 - Introdução ao Curso 01:31
      • Introdução ao curso01:31
    • Lição 01 - Introdução ao Business Analytics 21:06
      • 1.001 Overview00:44
      • 1.002 Decisões de negócios e análises04:33
      • 1.003 Tipos de Business Analytics03:53
      • 1.004 Aplicações do Business Analytics08:57
      • 1.005 Visão geral da ciência de dados01:29
      • 1.006 Conclusion01:30
      • Verificação de Conhecimento
    • Lição 02 - Introdução à Programação R 26:35
      • 2.001 Overview00:31
      • 2.002 Importância de R05:20
      • 2.003 Tipos de dados e variáveis ​​em R02:14
      • 2.004 Operadores em R04:39
      • 2.005 Declarações Condicionais em R02:45
      • 2.006 Loops em R05:07
      • Roteiro 2.007 R01:44
      • 2.008 Funções em R02:58
      • 2.009 Conclusion01:17
      • Verificação de Conhecimento
    • Lição 03 - Estruturas de Dados 50:57
      • 3.001 Overview01:04
      • 3.002 Identificando estruturas de dados13:14
      • 3.003 Demo Identifying Data Structures14:05
      • 3.004 Atribuindo Valores a Estruturas de Dados04:51
      • 3.005 Manipulação de Dados09:23
      • 3.006 Demo Atribuindo valores e aplicando funções07:46
      • 3.007 Conclusion00:34
      • Verificação de Conhecimento
    • Lição 04 - Visualização de Dados 29:40
      • 4.001 Overview00:29
      • 4.002 Introdução à visualização de dados03:03
      • 4.003 Visualização de dados usando gráficos em R18:50
      • 4.004 ggplot205:14
      • 4.005 Formatos de Arquivo de Saídas Gráficas01:08
      • 4.006 Conclusion00:56
      • Verificação de Conhecimento
    • Lição 05 - Estatísticas para Data Science-I 14:19
      • 5.001 Overview00:21
      • 5.002 Introdução à Hipótese02:06
      • 5.003 Tipos de Hipótese03:16
      • 5.004 Amostragem de Dados02:48
      • 5.005 Níveis de Confiança e Significância04:39
      • 5.006 Conclusion01:09
      • Verificação de Conhecimento
    • Lição 06 - Estatísticas para Data Science-II 29:55
      • 6.001 Overview00:28
      • 6.002 Teste de Hipótese00:47
      • 6.003 Teste paramétrico14:36
      • 6.004 Teste não paramétrico08:31
      • 6.005 Testes de Hipóteses sobre os Meios da População02:09
      • 6.006 Testes de Hipóteses sobre a Variação da População00:45
      • 6.007 Testes de Hipóteses sobre Proporções Populacionais01:11
      • 6.008 Conclusion01:28
      • Verificação de Conhecimento
    • Lição 07 - Análise de Regressão 45:04
      • 7.001 Overview00:26
      • 7.002 Introdução à Análise de Regressão01:11
      • 7.003 Tipos de Modelos de Análise de Regressão01:38
      • 7,004 Regressão Linear08:59
      • 7.005 Demo Simple Linear Regression07:29
      • 7.006 Regressão Não-Linear03:49
      • 7.007 Análise de regressão de demonstração com múltiplas variáveis13:29
      • 7.008 Validação Cruzada01:48
      • 7.009 Modelos não Lineares a Lineares02:06
      • 7.010 Análise de Componentes Principais02:45
      • 7.011 Análise Fatorial00:26
      • 7.012 Conclusion00:58
      • Verificação de Conhecimento
    • Lição 08 - Classificação 1:05:14
      • 8.001 Overview00:31
      • 8.002 Classificação e seus tipos04:24
      • 8.003 Regressão Logística03:35
      • 8.004 Máquinas de vetores de suporte04:26
      • 8.005 Demo Support Vector Machines11:13
      • 8.006 K vizinhos mais próximos02:34
      • 8.007 Classificador Naive Bayes02:53
      • 8.008 Classificador Naive Bayes Demo06:15
      • 8.009 Classificação da Árvore de Decisão09:47
      • 8.010 Classificação da árvore de decisão de demonstração06:25
      • 8.011 Classificação aleatória de florestas02:01
      • 8.012 Avaliando Modelos de Classificadores06:04
      • Validação Cruzada de K-Fold de Demo 8.01304:09
      • 8.014 Conclusion00:57
      • Verificação de Conhecimento
    • Lição 09 - Clustering 28:10
      • 9.001 Overview00:17
      • 9.002 Introdução ao Clustering02:57
      • 9.003 Métodos de Cluster07:47
      • 9.004 Cluster de K-meios de demonstração11:15
      • 9.005 Clustering hierárquico de demonstração05:02
      • 9.006 Conclusion00:52
      • Verificação de Conhecimento
    • Lição 10 - Associação 23:13
      • 10.001 Overview00:15
      • 10.002 Regra de Associação06:20
      • 10.003 Algoritmo Apriori05:19
      • 10.004 Demo Apriori Algorithm10:37
      • 10.005 Conclusion00:42
      • Verificação de Conhecimento
    • Lição 00 - Introdução 05:27
      • 0.1 Introdução ao Curso05:27
    • Lição 01 - Introdução ao Business Analytics 09:52
      • 1.1 Introduction02:15
      • 1.2 O Que Há Para Mim?00:10
      • 1.3 Tipos de Analytics02:18
      • 1.4 Áreas do Analytics04:06
      • 1.5 Quiz
      • 1.6 Principais Resultados00:52
      • 1.7 Conclusion00:11
    • Lição 02 - Formatando Formatação Condicional e Fuctions Importantes 38:29
      • 2.1 Introduction02:12
      • 2.2 O Que Há Para Mim?00:21
      • 2.3 Formatação Personalizada Introdução00:55
      • 2.4 Exemplo de Formatação Personalizada03:24
      • 2.5 Formatação Condicional Introdução00:44
      • 2.6 Exemplo de Formatação Condicional101:47
      • 2.7 Exemplo de Formatação Condicional202:43
      • 2.8 Exemplo de Formatação Condicional301:37
      • 2.9 Funções Lógicas04:00
      • 2.10 Funções de consulta e referência00:28
      • 2.11 Função VLOOKUP02:14
      • 2.12 Função HLOOKUP01:19
      • 2.13 Função MATCH03:13
      • 2.14 INDEX e OFFSET Function03:50
      • 2.15 Função Estatística00:24
      • 2.16 Função SUMIFS01:27
      • 2.17 Função COUNTIFS01:13
      • 2.18 PERCENTILE e QUARTILE01:59
      • 2.19 Função STDEV, MEDIAN e RANK03:02
      • 2.20 Introdução ao Exercício00:35
      • 2.21 Exercise
      • 2.22 Quiz
      • 2.23 Principais Remoções00:53
      • 2.24 Conclusion00:09
    • Lição 03 - Analisando Dados com Tabelas Dinâmicas 19:32
      • 3.1 Introduction01:47
      • 3.2 O que há para mim?00:22
      • 3.3 Introdução à Tabela Dinâmica01:03
      • 3.4 Vídeo conceitual de criação de uma tabela dinâmica02:47
      • 3.5 Agrupamento na Introdução à Tabela Dinâmica00:24
      • 3.6 Agrupamento no exemplo de tabela dinâmica 101:42
      • 3.7 Agrupamento no Exemplo 2 da Tabela Dinâmica01:57
      • 3.8 Cálculo Personalizado01:14
      • 3.9 Campo Calculado e Item Calculado00:25
      • 3.10 Exemplo de campo calculado01:22
      • 3.11 Exemplo de Item Calculado02:52
      • 3.12 Introdução ao Slicer00:35
      • 3.13 Criando um fatiador01:22
      • 3.14 Introdução ao Exercício00:58
      • 3.15 Exercise
      • 3.16 Quiz
      • 3.17 Principais Remoções00:35
      • 3.18 Conclusion00:07
    • Lição 04 - Dashboarding 32:07
      • 4.1 Introduction01:18
      • 4.2 O Que Tem Para Mim?00:18
      • 4.3 O que é um painel?00:45
      • 4.4 Princípios do Grande Design do Painel02:16
      • 4.5 Como criar gráfico no Excel02:26
      • 4.6 Formatação de Gráfico01:45
      • 4.7 Termómetro Gráfico03:32
      • 4.8 Gráfico de Pareto02:26
      • 4.9 Controles de Formulário no Excel01:08
      • 4.10 Painel Interativo com Controles de Formulário04:13
      • 4.11 Gráfico com Checkbox05:48
      • 4.12 Gráfico Interativo04:37
      • 4.13 Introdução ao Exercício00:55
      • 4.14 Exercise1
      • 4.15 Exercise2
      • 4.16 Quiz
      • 4.17 principais descobertas00:34
      • 4.18 Conclusion00:06
    • Lição 05 - Business Analytics com o Excel 25:48
      • 5.1 Introduction02:12
      • 5.2 O que há para mim?00:24
      • 5.3 Histograma de Vídeo de Conceito05:18
      • 5.4 Suplemento do Solucionador de Vídeo de Conceito05:00
      • 5,5 Objetivo de Vídeo de Conceito: Busca02:57
      • 5.6 Concept Video Scenario Manager04:16
      • 5.7 Tabela de Dados de Vídeo do Conceito02:03
      • 5.8 Conceito Vídeo Estatística Descritiva01:58
      • 5.9 Exercício Intro00:52
      • 5.10 Exercise
      • 5.11 Quiz
      • 5.12 Principais Remoções00:39
      • 5.13 Conclusion00:09
    • Lição 06 - Análise de dados usando estatísticas 31:57
      • 6.1 Introduction01:51
      • 6.2 O que há para mim?00:21
      • 6.3 Média Móvel02:50
      • 6.4 Teste de Hipóteses04:20
      • 6.5 ANOVA02:47
      • 6.6 Covariance01:56
      • 6.7 Correlation03:38
      • 6.8 Regression05:15
      • 6,9 Distribuição Normal06:49
      • 6.10 Exercício1 Introdução00:34
      • 6.11 Exercise 1
      • 6.12 Exercício2 Introdução00:17
      • 6.13 Exercise 2
      • 6.14 Exercício3 Introdução00:19
      • 6.15 Exercise 3
      • 6.16 Quiz
      • 6.17 Principais Remoções00:52
      • 6.18 Conclusion00:08
    • Lição 07 - Power BI 14:01
      • 7.1 Introduction01:17
      • 7.2 O que há para mim?00:18
      • 7.3 Pivô de Potência04:16
      • 7.4 Power View02:36
      • 7.5 consulta de energia02:45
      • 7.6 Mapa de Energia02:06
      • 7.7 Quiz
      • 7.8 Principais Remindos00:32
      • 7.9 Conclusion00:11
    • Estatística Essencial para Ciência de Dados 30:50
      • Estatísticas para Data Science30:50
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Exame e certificação FREE PRACTICE TEST

  • Como eu recebo uma certificação?

    Para se tornar um Certified Data Scientist com R, você deve preencher os seguintes critérios:
    • Complete qualquer projeto dos quatro fornecidos no curso. Envie os resultados do projeto no LMS que serão avaliados pelo nosso treinador principal
    • Conclua 85% do curso de ciências de dados ou participe de um lote completo

  • O que preciso fazer para desbloquear meu certificado Simplilearn?

    Sala de aula on-line :
    • Participe de um lote completo.
    • Conclua 1 projeto e 1 teste de simulação com uma pontuação mínima de 60%.
    Auto-aprendizagem online :
    • Complete 85% do curso.
    • Complete 1 projeto

    Orientador do curso

    Ronald van Loon
    Ronald van Loon Top 10 Big Data & Data Science Influencer, Director - Adversitement

    Nomeado pela Onalytica como uma das três pessoas mais influentes em Big Data, Ronald também é autor de vários sites líderes em Big Data e Data Science, incluindo Datafloq, Data Science Central e The Guardian. Ele também fala regularmente em eventos de renome.

    Simon Tavasoli
    Simon Tavasoli Analytics Lead at Cancer Care Ontario

    Simon é um cientista de dados com 12 anos de experiência em análise de saúde. Ele tem mestrado em bioestatística pela University of Western Ontario. Simon é apaixonado pelo ensino de ciência de dados e tem várias publicações de periódicos em análises de medicina preventiva.

    Rever

    Ty Multhaup
    Ty Multhaup Itin3D Consultant

    Eu fiz o curso R, SAS e Excel para análise de dados. Eu estava fora da força de trabalho por alguns meses e tinha um histórico em estatísticas, mas precisava atualizar algumas habilidades antes de me candidatar a um emprego. No geral, o curso foi muito forte. Eu gostei de como foi direto ao ponto sem sinos e assobios. Muitas vezes se concentrava nos conceitos e no quadro mais amplo da aprendizagem. Ele se estendia em complexidade para que alguém pudesse se esforçar para continuar investindo no assunto em seu próprio ritmo. Eles parecem realmente se importar com o que você quer aprender e ajudá-lo a chegar lá. Em termos de facilidade de uso e atendimento ao cliente, o Simplilearn foi muito forte. É uma questão de simplesmente clicar no seu curso e aprender. A equipe de suporte foi ótima e respondeu a todas as minhas perguntas pelo bate-papo ao vivo com rapidez, facilidade e facilidade. Se eu tivesse um comentário, diria que indique nas suas configurações quando o seu curso acabar. Eu também tive problemas em navegar por gritos na minha superfície profissional, mas isso foi mínimo em comparação com os benefícios. Recomendaria definitivamente.

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    Yune Leou-On
    Yune Leou-On Market Research and Monetization | Peanut Labs

    O Simplilearn tem sido uma grande ajuda para mim no meu progresso profissional e acadêmico. Eu gostei de tomar seus cursos e posso recomendá-los a ninguém. Atualmente, fiz o curso de Ciência de Dados e agora vou analisar o programa CAPM. Seus tutores também são de alto nível.

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    Saad Madaha
    Saad Madaha Programmer Analyst III

    Foi ótimo!!! Meus professores eram fenomenais. Fiz uma aula de visão geral do projeto e isso realmente ajudou a aguçar minha abordagem sobre como eu apresentaria meu projeto final. A aula foi ótima. Fiz um pouco de auto-estudo em Data Science, mas depois percebi que tomá-lo como um curso com especialistas acrescentaria alguma substância à minha curva de aprendizado. Devo admitir que minha decisão de adotá-lo com o Simplilearn foi a escolha certa. Há tantos detalhes e práticas práticas em R, SAS e Excel nessas aulas durante a sessão de treinamento. Eu continuo atualizando minhas leituras e me beneficio das discussões em grupo da SimpliLearn. Eu absolutamente recomendaria a qualquer um que fizesse uma tentativa e fizesse uma aula, e eu prometo que você terá mais do que você espera em conteúdo e valor ”.

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    Rodney Swann
    Rodney Swann Senior Facility Manager at CBRE

    Excelente instrutor com a capacidade de fornecer experiência e insights do mundo real. Ênfase nas ferramentas, juntamente com insights úteis e práticos. Não é um curso fácil para aqueles sem experiência em programação, mas elimina alguns dos mistérios e confusões associados ao uso dessas ferramentas.

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    Saad Madaha
    Saad Madaha Programmer Analyst III - Cardiology Information Systems at New York-Presbyterian Hospital

    Nível de granularidade. Conhecimento do tutor. Tamanho da turma. A confiança do tutor, o conhecimento do assunto e o alto nível de comprometimento com a compreensão do aluno sobre o material. O tutor auxiliou os alunos que tiveram problemas com a instalação do SAS. Grande interação tutor-aluno.

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    Rodney Swann
    Rodney Swann Senior Facility Manager at CBRE

    Meu instrutor é obviamente um profissional no que ela faz. Eu gostaria de ter alguém por perto como ela para me orientar quando eu era mais jovem. Alguns dos aspectos técnicos do curso são um pouco desafiadores, mas os conceitos para fazer o que está sendo ensinado estão ficando claros para mim. Espero que isso faça toda a diferença enquanto me aprofundo no curso.

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    Sasa Stevanovic
    Sasa Stevanovic Member of the Network on Institutional Investors and Long-term Investment

    Grande experiência com o provedor, gostei de aprender, aplicação muito útil e suporte de pessoal. Bom começo para dominar R, SAS e Excel.

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    Ashish Ranjan
    Ashish Ranjan Data Scientist at Accenture

    O Simplilearn é uma boa plataforma para iniciar o conhecimento da ciência de dados. O curso de Ciência de Dados com R me ajudou a obter uma ascensão de um analista de negócios para um cientista de dados.

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    Samir Swarup
    Samir Swarup Associate Software Architect at UST Global

    Eu me matriculei no curso de Ciência de Dados com Programação de R na Simplilearn. Eu tive uma experiência muito boa com eles. Seu tempo de resposta é muito rápido e extremamente útil para resolver meus problemas. Altamente recomendado.

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    Ajeya Kumar
    Ajeya Kumar Associate Director at IHS Markit

    O treinador é excelente. Experiências em tempo real compartilhadas durante o treinamento são muito úteis. No geral estou muito feliz com o treinamento.

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    Nimi Gupta
    Nimi Gupta Process Associate at GENPACT

    Eu me inscrevi no Data Science with R da Simplilearn. É a melhor plataforma para aprendizado e desenvolvimento de carreira. Os materiais de estudo são muito eficazes e são especialmente projetados para que possamos nos lembrar facilmente. Os treinadores são simpáticos e experientes. Os horários dos cursos são flexíveis, o que foi muito útil para mim. Simplilearn é realmente um lugar incrível para aprender. Por causa dessa equipe fantástica, concluí com sucesso a certificação na primeira tentativa. Obrigado à equipe da Simplilearn !!

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    Nisar Pasha
    Nisar Pasha Student at Miracle educational society

    Eu me inscrevi no Data science with R da Simplilearn. Foi uma ótima experiência. Seu acesso ao laboratório foi realmente útil. Se você está procurando um futuro brilhante em sua carreira, vá em frente e inscreva-se em cursos de treinamento de certificação online para profissionais da Simplilearn.

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    Manish Beniwal
    Manish Beniwal Advisor Reporting - Global Mobility at Rio Tinto

    Sou Analista de Dados com 7 anos de experiência de trabalho, mas não tive a chance de trabalhar com Estatística como estou neste curso. É um bom curso, mesmo para iniciantes. No geral, o treinamento é muito bom. Obrigado Simplilearn.

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    Debashis Sen
    Debashis Sen Researcher at S&P Capital IQ

    O material do curso do programa Data Science foi bem projetado para iniciantes. As apresentações foram precisas e diretas. Os mentores nas várias sessões foram úteis e mantidos perto do básico. Os exemplos usados ​​refletem cenários da vida real e, portanto, são muito úteis. Finalmente, os membros da equipe do CD foram realmente deliciosos!

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    Tanvi Malhotra
    Tanvi Malhotra Lead Business Analyst

    "Foi uma ótima experiência aprender Ciência de Dados com o Simplilearn. É muito conveniente aprender no seu próprio ritmo e tempo. O material também é bom. Este curso me ajudou a impulsionar minha carreira. Vindo de uma empresa de consultoria, era obrigatório Para aprender habilidades de análise de dados, eu realmente me sinto confiante e eu realmente aprecio o Simplilearn por isso.MultiLearn é um mestre.Os lembretes e orientações que eu recebi deles estavam além das expectativas! Sempre que eu tinha alguma dúvida, estava resolvido! ... MUITO OBRIGADO!"

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