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DATA SCIENCE создатель Mind Map: DATA SCIENCE

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

4.2. Introdução à linguagem e Numpy

4.3. Funções, Pacotes e Pandas básico

4.4. Pandas: Tratando e analisando dados

4.5. Pandas: Formatos diferentes de entrada e saída (IO)

4.6. Data Visualization: Explorando com Seaborn

4.7. Introdução a análise de series temporais

4.8. Scikit-Learn: regressão, classificação e clustering

4.9. Corretor Ortográfico em Python: Aplicando técnicas de NLP

4.10. Scraping com Python: Coleta de dados na web

4.11. FORMAÇÃO PYTHON

5. DATA CAMP

5.1. Courses

6. EDX

6.1. DataScience

7. Coursera

7.1. DataScience

8. ALURA

8.1. DataScience