ThiagoDataEngineer / data-science-brazil

Repositório gratuito de cursos, vagas e projetos práticos para DATA SCIENCE

🔎 Data Science Brazil 📊

Repositório indexador de conteúdo gratuito para ciência de dados.

Breve guia:

🔵Grupo Whatsapp
🔵Grupo Telegram
🔵Slack
🔵Fórum(breve)

Projetos práticos:

Combatendo fake news com machine learning

Trilhas

👶 Trilha iniciante(não programadores python/R)
👨‍💼 Trilha intermediários(programadores python/R ou BI)
👩‍🏫 Trilha Stanford 🇧🇷 (machine learning, deep learning, algebra linear, probabilidade e estatistica)

Por Assunto:

⚫Python
⚫R
⚫SQL
⚫NoSQL
⚫Probabilidade/Estatística
⚫Inteligência Artificial
⚫Machine LearningL
⚫Deep Learning
⚫Business Intelligence

Python

⚫Curso Gratuito de Python USP:

Cursos gratuitos

🔴Stanford em PORTUGUÊS

⚫Aprendizado supervisionado
⚫Aprendizado não supervisionado
⚫Aprendizado profundo
⚫Dicas e truques de aprendizado de máquina

🔴DSA

⚫Curso Gratuito de Python Fundamentos para Análise de Dados (Carga Horária: 54 Horas):
⚫Curso Gratuito de Introdução a Ciência de Dados (Carga Horária: 8 Horas):
⚫Curso Gratuito de Fundamentos de Inteligência Artificial (Carga Horária: 8 Horas)
⚫Curso Gratuito de Microsoft Power BI (Carga Horária: 54 Horas)
⚫Curso Gratuito de Fundamentos de Big Data (Carga Horária: 8 Horas)
⚫Inteligência Artificial Fundamentos(Carga Horária: 8 Horas)

🔴Udacity

⚫Machine Learning para TRADING
⚫como usar git e github por UDACITY
⚫Introdução à Ciência de Dados
⚫Introdução à Estatística
⚫Introdução à Estatística Descritiva
⚫Introdução à Estatística Inferencial
⚫Estatística
⚫Introdução ao Aprendizado de Máquina
⚫Machine Learning - Supervisionado, Não-Supervisionado e Por Reforço
⚫Aprendizado por Reforço
⚫Introdução ao Python
⚫Fundamentos da Programação com Python
⚫Introdução à Análise de Dados Numpy+Pandas
⚫Análise de Dados com R
⚫SQL para análise de dados
⚫Tratamento de Dados com MongoDB
⚫Introdução à Inteligência Artificial
⚫Inteligência artificial
⚫Análise de dados e visualização
⚫Deep Learning by Google

🔴Coursera

Applied Data Science with Python Specialization:
⚫Introduction to Data Science in Python
⚫Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python
⚫Applied Machine Learning in Python
⚫Applied Text Mining in Python
⚫Applied Social Network Analysis in Python
IBM Data Science Professional Certificate:
⚫What is Data Science
⚫Open Source tools for Data Science
⚫Data Science Methodology
⚫Python for Data Science
⚫Databases and SQL for Data Science
⚫Data Visualization with Python
⚫Data Analysis with Python
⚫Machine Learning with Python
⚫Applied Data Science Capstone
Genomic Data Science:
⚫Introduction to Genomic Technologies
⚫Genomic Data Science with Galaxy
⚫Python for Genomic Data Science
⚫DNA Sequencing
⚫Command Line Tools for Genomic Data Science
⚫Bioconductor for Genomic Data Science
⚫Statistics for Genomic Data Science
⚫Genomic Data Science Capstone
Executive Data Science:
⚫Data Science Course
⚫Build Data Science Team
⚫Managing Data Analysis
⚫Real Life Data Science
⚫Executiva Data Science Capstone
Advanced Data Science with IBM:
⚫Fundamentals of Scalable Data Science
⚫Advanced Machine Learning and Signal Processing
⚫Applied AI with DeepLearning
⚫Advanced Data Science Capstone

🔴Cognitiveclass.ai

Data Science Foundations:
⚫Introduction to Data Science
⚫Data Science Tools
⚫Data Science Methodology
Applied Data Science with Python:
⚫Python for Data Science
⚫Data Analysis with Python
⚫Data Visualization with Python
Deep Learning:
⚫Deep Learning Fundamentals
⚫Deep Learning with TensorFlow
⚫Accelerating Deep Learning with GPU

🔴edX

🎲 PROBABILIDADE/ESTATISTICA

⚫UNIVESP
⚫VEDUCA
⚫KHAN ACADEMY
⚫Udacity Introdução à Estatística
⚫Udacity Introdução à Estatística Descritiva
⚫Udacity Introdução à Estatística Inferencial
⚫Udacity Estatística

👶 Trilha iniciante(não programadores python/R)

1. Comece com BI: os dados lhe dirão O QUE ACONTECEU
⚫Curso Gratuito de Microsoft Power BI(Carga Horária: 54 Horas)
2. Em seguida, comece com Python não focado em Data Science:
⚫Python Básico(Carga Horária: 04 Horas)
⚫Python para Zumbis - FATEC-SP
3. BI, Estatística/Probabilidade, Python e R introduzidos! Agora, banco de dados:
⚫SQL para análise de dados
⚫Tratamento de dados NoSQL(MongoDB)
4. Daqui em diante você pode partir ao nível intermediário, ou fazer o curso a seguir:
⚫Curso Gratuito de Python Fundamentos para Análise de Dados(Carga Horária: 54 Horas):
5. Dicas finais? tenha github, linkedin e domínio de inglês técnico:
⚫Site GIT How To(em português)
⚫Git/Github Udacity
⚫Aprenda inglês!

👨‍💼 Trilha intermediários(programadores python/R ou BI)

1. 🔴Análise de dados:
⚫Análise exploratória de dados UFPR
⚫Introdução à Análise de Dados Numpy+Pandas
⚫Análise de dados e visualização
⚫Data Analyst with Python - Datacamp
⚫Engenharia de Dados Explica.Ai
2. 🔴Inteligência Artificial:
⚫Fundamentos IA por DSA
⚫Introdução a IA por Udacity
⚫Inteligência Artificial
3. 🔴Machine Learning:
⚫Introdução ao Aprendizado de Máquina
⚫Machine Learning - Supervisionado, Não-Supervisionado e Por Reforço
⚫Aprendizado por Reforço
⚫Machine Learning por UFPR
⚫Machine Learning para INICIANTES
4. 🔴Deep Learning:
⚫Deep Learning com Python em português
⚫Deep Learning by Google
⚫Deep Learning by Datacamp