DATA SCIENCE
создатель Gil Martins
1. FORMAÇÃO DATA SCIENCE
1.1. Data Science: Primeiros passos
1.2. Python Pandas: Tratando e analisando dados
1.3. Data analysis: introdução a séries temporais e análises
1.4. Regressão Linear: Testando Relações e Prevendo Resultados | Técnicas Avançadas de Modelagem
1.5. Data Visualization: introdução ao design de gráficos | Escolhendo o melhor gráfico
1.6. Data Science: Introdução a testes estatísticos com Python
2. Machine Learning
2.1. Machine Learning: Introdução a classificação com SKLearn
2.2. Machine Learning: Introdução a algoritmos não supervisionados
2.3. Linguagem Natural parte 1: Introdução a NLP com análise de sentimento
2.4. Linguagem Natural parte 2: Continuando com a análise de sentimento
2.5. Deep Learning parte 1: Introdução com Keras
2.6. Machine Learning: Intro a sistemas de recomendação em Python
2.7. Machine Learning: Validação de modelos
2.8. Machine Learning parte 1: Otimização de modelos através de hiperparâmetros
2.9. Machine Learning parte 2: Otimização com exploração aleatória
3. Data Science Academy
3.1. Big Data Fundamentos 2.0
3.2. Inteligência Artificial Fundamentos
3.3. Introdução à Ciência de Dados 2.0
3.4. Microsoft Power BI para Data Science
3.5. Python Fundamentos para Análise de Dados
4. Python DS
4.1. Python para Data Science: Primeiros passos
4.1.1. Colab-1