Domine os princípios da Ciência de Dados, IA e Aprendizado de Máquina — o guia de estudos definitivo para 2026.
Criado para estudantes universitários e profissionais de tecnologia, este aplicativo segue um currículo estruturado, projetado para levar você da coleta de dados à Inteligência Artificial avançada. Seja você um estudante de Ciência de Dados ou de Administração, Finanças, Saúde ou Engenharia, este é o seu livro didático digital e laboratório de programação em Python, tudo em um só.
📊 UNIDADE 1: COLETA E PREPARAÇÃO DE DADOS
O Essencial: O que é Ciência de Dados? Pratique com conjuntos de dados do mundo real.
Métodos Modernos: Aprenda Web Scraping, Elaboração de Questionários e coleta de dados de Mídias Sociais.
Limpeza de Dados: Domine o pré-processamento e o manuseio de grandes conjuntos de dados para análise.
📈 UNIDADE 2: ESTATÍSTICA E ANÁLISE DE REGRESSÃO
Estatística Descritiva: Medidas de tendência central, variação, posição e teoria da probabilidade.
Estatística Inferencial: Teste de hipóteses, intervalos de confiança e ANOVA.
Regressão: Regressão linear e análise de correlação para insights preditivos.
🤖 UNIDADE 3: MODELAGEM PREDITIVA E FUNDAMENTOS DE IA
Previsão: Análise de séries temporais, componentes e métodos de avaliação.
Aprendizado de Máquina: Classificação, Árvores de Decisão e modelagem de regressão.
Aprendizado Profundo e IA: Introdução a Redes Neurais, Retropropagação, Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Processamento de Linguagem Natural (PLN).
⚖️ UNIDADE 4: ÉTICA PROFISSIONAL E VISUALIZAÇÃO
Ética de Dados: Análise aprofundada da ética na coleta, análise e apresentação de dados.
Visualização: Codificação de dados ao longo do tempo, mapas de calor e gráficos geoespaciais usando Python.
Relatórios: Validação de modelos, redação de relatórios informativos e resumos executivos.
🌟 FERRAMENTAS DE ESTUDO PRINCIPAIS:
✔ Revisões de Capítulo: Termos-chave, pensamento crítico e problemas quantitativos.
✔ Integração com Python: Ilustrações técnicas e links diretos para o código Python.
✔ Dados do Mundo Real: Análise de conjuntos de dados da Nasdaq e do Federal Reserve (FRED).
✔ Projetos em Grupo: Cenários colaborativos para aplicar suas habilidades em contextos reais.
🎯 PERFEITO PARA:
Estudantes de Ciência da Computação: Um guia completo para cursos de 1 ou 2 semestres.
Profissionais em Transição de Carreira: Construa um portfólio profissional com habilidades em IA prontas para o mercado de trabalho.
Analistas de Negócios: Domine a tomada de decisões e a previsão baseadas em dados.
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Atualizado em
1 de jul. de 2025