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Curso Completo de Ciência de Dados para Iniciantes - Aprenda do Zero
CanalfreeCodeCamp.orgEm resumo
Este curso de Barton Poulson, disponível em datalab.cc, estabelece uma base sólida em ciência de dados, abordando princípios essenciais, ferramentas e técnicas fundamentais para quem está começando. Será explorada a obtenção de dados (através de APIs, inquéritos, experimentos ou conjuntos de dados existentes), a programação (Python, R, SQL) e os conceitos de matemática e estatística — pilares para extrair insights aplicáveis em negócios ou pesquisa. Ideal para quem parte do zero e deseja aplicar a ciência de dados na prática.
Passos principais
- Aprender a obter dados por meio de APIs, inquéritos, experimentos ou conjuntos de dados já existentes
- Praticar programação com ferramentas como Python, R, SQL e planilhas para análise
- Estudar matemática (álgebra, cálculo, probabilidade) e estatística (exploratória e inferencial)
- Aplicar métodos para validar modelos, selecionar variáveis e obter conclusões aplicáveis
Perguntas e respostas
Quais linguagens de programação são abordadas?
Python, R, SQL, além de noções básicas de HTML, XML, JSON, Bash e expressões regulares (regex).
Como a obtenção de dados é explicada?
Através de métodos como APIs, web scraping, questionários, entrevistas e desenhos experimentais.
Descrição do autor
Com a Ciência de Dados, você pode fazer o que quiser — e fazer melhor. Este curso aborda os fundamentos da área, desde a obtenção de dados até programação, matemática e estatística.
💻 Curso criado por Barton Poulson do datalab.cc.
⭐️ Conteúdo do curso ⭐️
⌨️ Parte 1: Introdução à Ciência de Dados – Os Fundamentos
- Boas-vindas (1.1)
- A demanda por Ciência de Dados (2.1)
- O diagrama de Venn da Ciência de Dados (2.2)
- O caminho na Ciência de Dados (2.3)
- Os papéis na Ciência de Dados (2.4)
- As equipes na Ciência de Dados (2.5)
- Big Data (3.1)
- Programação (3.2)
- Estatística (3.3)
- Business Intelligence (3.4)
- « Não fazer mal » (4.1)
- Visão geral dos métodos (5.1)
- Visão geral da obtenção de dados (5.2)
- Visão geral de programação (5.3)
- Visão geral de matemática (5.4)
- Visão geral de estatística (5.5)
- Visão geral de Machine Learning (5.6)
- Interpretabilidade (6.1)
- Insights aplicáveis (6.2)
- Gráficos de apresentação (6.3)
- Pesquisa reprodutível (6.4)
- Próximos passos (7.1)
⌨️ Parte 2: Obtenção de Dados – Fundamentos da Ciência de Dados (1:39:46)
- Boas-vindas (1.1)
- Métricas (2.1)
- Precisão (2.2)
- Contexto social da medição (2.3)
- Dados existentes (3.1)
- APIs (3.2)…
Sobre este tutorial
freeCodeCamp.org publicou este tutorial em vídeo de 5:52:09 em 12 de novembro de 2019. Foi visto 4 578 238 vezes no YouTube.
- Canal
- freeCodeCamp.org
- Categoria
- Educação
- Duração
- 5:52:09
- Publicado
- 12 de novembro de 2019
- Visualizações
- 4 578 238
- Gostos
- 92 174
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