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HELLO, DATA!

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O que é o que é?

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  • Artificial Intelligence
    • Sistemas que simulam comportamento humano (dele alguma forma).
  • Machine Learning
    • Encontrar padrões em dados para melhorar performance em alguma tarefa.
  • Deep Learning
    • Categoria específica de ML, que usa redes neurais profundas.
  • Data Science
    • Todo o pipeline, desde o pré-processamento (ou até coleta) ao uso prático do modelo.
  • Data Engineering
    • Área que dá o suporte de infraestrutura para as tarefas de data science.

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Data Science 101

  • Kaggle 🔝
  • Arxiv ( e Arxiv Sanity) 🔝
  • r/machinelearning 🔝
  • Twitter 🔝
  • Youtube (talks, muitos talks…) 🔝 🔝 🔝
  • Medium 🔝

( TODOS OS LINKS NO 🔝)

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Só quero que o semestre acabe

que vem comece

  • Estrutura das reuniões
    • Intro to Data Science/ML
    • Grupo de discussões (com aulas também)
  • Quais dias livres vocês tem livres?
    • Pela grade (do BCC) as quartas a tarde estão livres. Mas aí todo mundo arruma algo pra fazer…
    • Como estão as grades dos outros cursos?
    • Qual horário é melhor para quem?

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Estudar já é bom, mas nas férias é melhor ainda

  • Data science from scratch 🔝
    • Livro que traz toda a introdução com implementação de tudo em Python
  • Andrew Ng (Coursera) 🔝
    • Curso teórico e “grande”, traz entendimento e intuição ótimos
  • Kaggle Learn 🔝
    • Vários mini tutoriais separados por assunto. Bom para já conseguir rodar algo
  • Sentdex 🔝
    • Super prático. Várias séries de vídeos sobre muitos temas diferentes.
  • Outros: mlcourse.ai, Learn Pandas (Github), ML4U, Datacamp, Dataquest …

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Estudar já é bom, mas nas férias é melhor ainda

  • CS231n (Stanford) 🔝
    • Aulas de Stanford sobre computer vision (mas ensina deep learning no geral)
  • CS4780 (Cornell) - Killian Weinberger 🔝
    • Aulas de ML de Cornell, traz tópicos mais avançados e com mais matemática
  • How to win a kaggle competition (Coursera) 🔝
    • Masters do Kaggle ensinando sobre como ir bem em competições com técnicas avançadas.
  • mlcourse.ai 🔝
    • Curso introdutório da ods.ia, mas com matemática muito bem explicada
  • Outros: MIT 6.034, Hugo Larochelle, Deep Learning Book, deeplearning.ai

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Mais alguma coisa?

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Obrigado