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DATA SCIENCE by 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. DATA CAMP

4.1. Courses

5. EDX

5.1. DataScience

6. Coursera

6.1. DataScience

7. Python DS

7.1. Python para Data Science: Primeiros passos

7.1.1. Colab-1

7.2. Introdução à linguagem e Numpy

7.3. Funções, Pacotes e Pandas básico

7.4. Pandas: Tratando e analisando dados

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

7.6. Data Visualization: Explorando com Seaborn

7.7. Introdução a análise de series temporais

7.8. Scikit-Learn: regressão, classificação e clustering

7.9. Corretor Ortográfico em Python: Aplicando técnicas de NLP

7.10. Scraping com Python: Coleta de dados na web

7.11. FORMAÇÃO PYTHON

8. ALURA

8.1. DataScience