Data Science & AI: Python Pro
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Sobre este app
Domine os princĆpios da CiĆŖncia de Dados, IA e Aprendizado de MĆ”quina ā o guia de estudos definitivo para 2026.
Criado para estudantes universitĆ”rios e profissionais de tecnologia, este aplicativo segue um currĆculo estruturado, projetado para levar vocĆŖ da coleta de dados Ć InteligĆŖncia Artificial avanƧada. Seja vocĆŖ um estudante de CiĆŖncia de Dados ou de AdministraĆ§Ć£o, FinanƧas, SaĆŗde ou Engenharia, este Ć© o seu livro didĆ”tico digital e laboratĆ³rio de programaĆ§Ć£o em Python, tudo em um sĆ³.
š UNIDADE 1: COLETA E PREPARAĆĆO DE DADOS
O Essencial: O que Ć© CiĆŖncia de Dados? Pratique com conjuntos de dados do mundo real.
MĆ©todos Modernos: Aprenda Web Scraping, ElaboraĆ§Ć£o de QuestionĆ”rios e coleta de dados de MĆdias Sociais.
Limpeza de Dados: Domine o prƩ-processamento e o manuseio de grandes conjuntos de dados para anƔlise.
š UNIDADE 2: ESTATĆSTICA E ANĆLISE DE REGRESSĆO
EstatĆstica Descritiva: Medidas de tendĆŖncia central, variaĆ§Ć£o, posiĆ§Ć£o e teoria da probabilidade.
EstatĆstica Inferencial: Teste de hipĆ³teses, intervalos de confianƧa e ANOVA.
RegressĆ£o: RegressĆ£o linear e anĆ”lise de correlaĆ§Ć£o para insights preditivos.
š¤ UNIDADE 3: MODELAGEM PREDITIVA E FUNDAMENTOS DE IA
PrevisĆ£o: AnĆ”lise de sĆ©ries temporais, componentes e mĆ©todos de avaliaĆ§Ć£o.
Aprendizado de MĆ”quina: ClassificaĆ§Ć£o, Ćrvores de DecisĆ£o e modelagem de regressĆ£o.
Aprendizado Profundo e IA: IntroduĆ§Ć£o a Redes Neurais, RetropropagaĆ§Ć£o, Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Processamento de Linguagem Natural (PLN).
āļø UNIDADE 4: ĆTICA PROFISSIONAL E VISUALIZAĆĆO
Ćtica de Dados: AnĆ”lise aprofundada da Ć©tica na coleta, anĆ”lise e apresentaĆ§Ć£o de dados.
VisualizaĆ§Ć£o: CodificaĆ§Ć£o de dados ao longo do tempo, mapas de calor e grĆ”ficos geoespaciais usando Python.
RelatĆ³rios: ValidaĆ§Ć£o de modelos, redaĆ§Ć£o de relatĆ³rios informativos e resumos executivos.
š FERRAMENTAS DE ESTUDO PRINCIPAIS:
ā RevisƵes de CapĆtulo: Termos-chave, pensamento crĆtico e problemas quantitativos.
ā IntegraĆ§Ć£o com Python: IlustraƧƵes tĆ©cnicas e links diretos para o cĆ³digo Python.
ā Dados do Mundo Real: AnĆ”lise de conjuntos de dados da Nasdaq e do Federal Reserve (FRED).
ā Projetos em Grupo: CenĆ”rios colaborativos para aplicar suas habilidades em contextos reais.
šÆ PERFEITO PARA:
Estudantes de CiĆŖncia da ComputaĆ§Ć£o: Um guia completo para cursos de 1 ou 2 semestres.
Profissionais em TransiĆ§Ć£o de Carreira: Construa um portfĆ³lio profissional com habilidades em IA prontas para o mercado de trabalho.
Analistas de NegĆ³cios: Domine a tomada de decisƵes e a previsĆ£o baseadas em dados.
Baixe Data Science & AI: Python Pro hoje mesmo e comece a dominar o futuro dos dados!
Criado para estudantes universitĆ”rios e profissionais de tecnologia, este aplicativo segue um currĆculo estruturado, projetado para levar vocĆŖ da coleta de dados Ć InteligĆŖncia Artificial avanƧada. Seja vocĆŖ um estudante de CiĆŖncia de Dados ou de AdministraĆ§Ć£o, FinanƧas, SaĆŗde ou Engenharia, este Ć© o seu livro didĆ”tico digital e laboratĆ³rio de programaĆ§Ć£o em Python, tudo em um sĆ³.
š UNIDADE 1: COLETA E PREPARAĆĆO DE DADOS
O Essencial: O que Ć© CiĆŖncia de Dados? Pratique com conjuntos de dados do mundo real.
MĆ©todos Modernos: Aprenda Web Scraping, ElaboraĆ§Ć£o de QuestionĆ”rios e coleta de dados de MĆdias Sociais.
Limpeza de Dados: Domine o prƩ-processamento e o manuseio de grandes conjuntos de dados para anƔlise.
š UNIDADE 2: ESTATĆSTICA E ANĆLISE DE REGRESSĆO
EstatĆstica Descritiva: Medidas de tendĆŖncia central, variaĆ§Ć£o, posiĆ§Ć£o e teoria da probabilidade.
EstatĆstica Inferencial: Teste de hipĆ³teses, intervalos de confianƧa e ANOVA.
RegressĆ£o: RegressĆ£o linear e anĆ”lise de correlaĆ§Ć£o para insights preditivos.
š¤ UNIDADE 3: MODELAGEM PREDITIVA E FUNDAMENTOS DE IA
PrevisĆ£o: AnĆ”lise de sĆ©ries temporais, componentes e mĆ©todos de avaliaĆ§Ć£o.
Aprendizado de MĆ”quina: ClassificaĆ§Ć£o, Ćrvores de DecisĆ£o e modelagem de regressĆ£o.
Aprendizado Profundo e IA: IntroduĆ§Ć£o a Redes Neurais, RetropropagaĆ§Ć£o, Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Processamento de Linguagem Natural (PLN).
āļø UNIDADE 4: ĆTICA PROFISSIONAL E VISUALIZAĆĆO
Ćtica de Dados: AnĆ”lise aprofundada da Ć©tica na coleta, anĆ”lise e apresentaĆ§Ć£o de dados.
VisualizaĆ§Ć£o: CodificaĆ§Ć£o de dados ao longo do tempo, mapas de calor e grĆ”ficos geoespaciais usando Python.
RelatĆ³rios: ValidaĆ§Ć£o de modelos, redaĆ§Ć£o de relatĆ³rios informativos e resumos executivos.
š FERRAMENTAS DE ESTUDO PRINCIPAIS:
ā RevisƵes de CapĆtulo: Termos-chave, pensamento crĆtico e problemas quantitativos.
ā IntegraĆ§Ć£o com Python: IlustraƧƵes tĆ©cnicas e links diretos para o cĆ³digo Python.
ā Dados do Mundo Real: AnĆ”lise de conjuntos de dados da Nasdaq e do Federal Reserve (FRED).
ā Projetos em Grupo: CenĆ”rios colaborativos para aplicar suas habilidades em contextos reais.
šÆ PERFEITO PARA:
Estudantes de CiĆŖncia da ComputaĆ§Ć£o: Um guia completo para cursos de 1 ou 2 semestres.
Profissionais em TransiĆ§Ć£o de Carreira: Construa um portfĆ³lio profissional com habilidades em IA prontas para o mercado de trabalho.
Analistas de NegĆ³cios: Domine a tomada de decisƵes e a previsĆ£o baseadas em dados.
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Saiba mais sobre como os desenvolvedores declaram o compartilhamento
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Sobre o desenvolvedor
Muhammad Saad
czain6540@gmail.com
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