Data Science Descomplicado Vol. 1: A Base Matemtica | Data Science Online Course by Udemy

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Todos conceitos matemticos que um cientista de dados precisa saber!

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Data Science Descomplicado Vol. 1: A Base Matemtica

Esse curso o primeiro volume de uma trade, que, em conjunto, trar todos os conceitos necessrios para ser um bom cientista de dados. Nessa primeira parte exploraremos todos os conceitos matemticos utilizados por um cientista de dados – Geometria, Geometria Analtica, Vetores e Matrizes, lgebra Linear, Funes e Equaes, Clculo, Probabilidade e Estatstica, Inferncia e Testes de Hipteses, Estatstica Bayesiana e muito mais! O curso voltado principalmente para profissionais de reas no-exatas entusiastas de DataScience que queiram migrar para a mesma ou obter uma compreenso maior do tema. Os conceitos so transmitidos da forma mais detalhada possvel, portanto, o nico conhecimento prvio necessrio o de matemtica bsica (ensino mdio e fundamental). Mesmo se no se sentir confortvel com matemtica, no se preocupe: O foco do curso compreender os conceitos, e no fazer contas e saber resolver exerccios de vestibular! Ao final de cada tpico esto recursos extras (artigos, calculadoras online, sites interativos, vdeos) que ajudam bastante a se aprofundar nos contedos, recomendo bastante no pular essas lies. Igualmente importante so os exerccios (mais de 50 no total), que so muito mais focados em testar a compreenso dos conceitos matemticos do que testar se o aluno sabe fazer contas. Separe um bom tempo e esteja bem disposto para fazer os exerccios com ateno! Num mundo cada vez mais digitalizado e com uma influncia cada vez maior de Inteligncias Artificiais, compreender o que de fato Cincia de Dados, Machine Learning e programao no apenas uma grande porta de entrada para uma vasta gama de oportunidades de trabalho, mas tambm uma educao necessria para compreender o novo mundo em que estamos vivendo. Como Cientista de Dados, acredito que tenho como dever dividir meu conhecimento e contribuir para a construo de uma sociedade em que as pessoas, de fato, possam entender a transformao digital que vivemos. No segundo volume do curso veremos toda a base de programao necessria para um cientista de dados: Como funciona um computador, componentes e comparao entre computadores e sistemas operacionais, como funciona a Internet e Websites, as diferenas e aplicaes de linguagens de programao, lgica de programao, estruturas de dados, banco de dados, Linux, computao em nuvem e muito mais! Por fim, no terceiro e ltimo volume, mergulharemos de fato em conceitos e algoritmos de Machine Learning: com a base adquirida no volume 2, aprenderemos primeiro a programar em Python, e depois estudaremos (com a ajuda dos conceitos aprendidos no Volume 1) muuuitos conceitos de Data Science, como Regresso, Classificao, Clusterizao, Reinforcement Learning, Decision Trees, SVM, XGBoost, Markov ChainMonte Carlo, PCA, Deep Learning, NLP e muuuito mais! Que comece nossa jornada de dados; )PS. Assista na velocidade 1.25x ou 1.5x para uma melhor experincia e ignore os barulhos aleatrios que aparecem de vez em quando, gravar na quarentena tem dessas hahaha

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