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Guia do Cientista de Dados das Galáxias

DISCLAIMER: Este repositório foi feito pela e para a comunidade. Existem opiniões divergentes sobre o que básico e o que é avançado entre outros temas. Caso discorde de alguma coisa que está escrita aqui, fique a vontade para fazer um pull request melhorando as descrições feitas aqui. Se possuir material interessante, por favor compartilhe com a comunidade. Estamos aqui para crescermos juntos.


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Sumário

Algumas dicas sobre o que estudar para ser um cientista de dados hoje:


Recomendações

Iniciante

  • Python (lib Pandas) ou R
  • SQL
  • Jupyter Notebook
  • Estatística Descritiva

Intermediário

  • Machine Learning
  • Cálculo
  • Álgebra Linear

Grandes projetos (big data)

  • NoSQL
  • Scala
  • Spark
  • Estatística Bayesiana
  • Hive
  • Hadoop
  • Julia
  • Computação distribuída com AWS e Google Cloud

Vídeos

Estudos

Webcasts & Webinars

Livros

Iniciantes

Recomendados

  • An Introduction to Statistical Learning - [Robert Tibshirani, Trevor Hastie]
  • The Elements of Statistical Learning - [Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome H. Friedman]
  • Applied Predictive Modeling - [Max Kuhn, Kjell Johnson]

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Number Name Platform Author
01 DatabaseCast 2: Mineração de dados DatabaseCast Mauro Pichiliani, Wagner Crivelini, Ary Bressane
02 DatabaseCast 53: Cientista de dados DatabaseCast Mauro Pichiliani, Wagner Crivelini, Marcelo Glauco
03 DatabaseCast 67: Data science na prática DatabaseCast Mauro Pichiliani, Wagner Crivelini, Diego Nogare, Tantravahi Aditya
04 DatabaseCast 72: Ecossistema Hadoop DatabaseCast Mauro Pichiliani, Wagner Crivelini, Felipe Gasparini
05 DatabaseCast 74: Estatísticas DatabaseCast Mauro Pichiliani, Wagner Crivelini, Ricardo Rezende, Fabiano Amorim
06 Dev na estrada #56 - Data Science DNE Fellipe Azambuja, Igor Leroy, Ramon Sanches, Raony Guimaraes
07 Dragões de Garagem #43 Estatística Dragões de Garagem Luciano Queiroz, Lucas Camargos, Bruno Spacek, Rafael Calsaverini
08 Dragões de Garagem #92 Inteligência artificial Dragões de Garagem Lucas Camargos, Victor Caparica, Camila Laranjeira, Kherian Gracher, Antonio Nazaré, Igor Bastos
09 Nerd Tech #5 - Machine Learning NerdTech Caio Gomes, Guilherme Silveira, Paulo Silveira
10 PODEntender #019 Sobre Deep Learning PODEntender Antonio Marinho(Tonho), Carol Lacerda, Fábio Neves(Dalton), Dave Canton
11 Data Skeptic - Mini-episódios e entrevistas com profissionais sobre tópicos de ML, DS, Estatística e IA Data Skeptic Kyle Polich

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Dados em Imagens

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