ciência de dados

1. Coleta de Dados

1.1. - Extração de Dados

1.2. - Dados Estruturados

1.3. - Dados Não Estruturados

1.4. - Fontes de dados

1.5. - Dados em Tempo Real de Dadoos

2. Estatística e visualização de dados

2.1. - Distribuição de Dados

2.2. - Testes Estatísticos

2.3. - Gráficos e Visualizações

2.4. - Medidas descritivas

2.5. - Análise Exploratória de Dados

3. Ética e privacidade de dados

3.1. - Anonimização e proteção de dados

3.2. - Uso responsável dos dados

3.3. - tendência e equidade algorítmica

3.4. - Consentimento e transparência

4. Definição

4.1. - Interdisciplinar

4.2. - Extração de conhecimento

4.3. - Tomada de decisão

5. Processo de Ciência de Dados

5.1. - Coleta de dados

5.2. - Limpeza de dados

5.3. - Análise exploratória

5.4. - Modelagem de dados

5.5. - Avaliação e interpretação

5.6. - Comunicação dos resultados

6. Habilidades necessárias

6.1. - Programação

6.2. - Conhecimento de negócios

6.3. - Pensamento crítico

6.4. - Visualização de dados vc

6.5. - Estatística

6.6. - Comunicação

6.7. - comunicação e visualização de dados

6.8. - compreensão de algoritmos ML

7. Algoritmos e técnicas

7.1. - Mineração de dados

7.2. - Análise de texto

7.3. - Análise de rede

7.4. - Análise de séries temporais

7.5. - Análise de imagens e técnicas

7.6. - Aprendizado de máquina

7.7. - Descoberta de padrões

8. Ferramentas e tecnologias

8.1. - Bibliotecas (NumPy, Pandas, TensorFlow)

8.2. - Bancos de dados (SQL, NoSQL)

8.3. - Ferramentas de visualização (Tableau, Power BI)

8.4. - Linguagens de programação (Python, R)

8.5. - Plataformas de nuvem (AWS, Azure, GCP) e tecnologias