Ciência de Dados Complexos
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Curso completo: "Machine Learning & Causal Inference: A Short Course"
https://www.youtube.com/playlist?list=PLxq_lXOUlvQAoWZEqhRqHNezS30lI49G-
| 2 |  Material excelente online:
https://duchesnay.github.io/pystatsml/index.html# | 581 |
| 3 |  Livro online:
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/ | 939 |
| 4 |  https://mirtitles.org/2013/10/24/problems-in-linear-algebra-proskuryakov/ | 1 165 |
| 5 |  Livro em pdf:
https://faculty.washington.edu/sbrunton/OptimizationBootcamp.pdf | 1 254 |
| 6 | Bases de dados médicos disponíveis online: MedMNIST
https://medmnist.com/ | 1 195 |
| 7 | Cursos para quem usa Claude:
Anthropic courses
https://anthropic.skilljar.com/ | 1 160 |
| 8 | Playlist com o curso completo de Aprendizado de Máquina da Univ. de Stanford:
https://www.youtube.com/watch?https://www.youtube.com/playlist?list=PLaqpC4kq8Gpw | 1 623 |
| 9 | Biblioteca para fazer gráficos no Python:
https://github.com/garrettj403/SciencePlots | 1 565 |
| 10 | Curso completo da Universidade de Stanford no Youtube: Transformers & LLMs
https://www.youtube.com/watch?v=Ub3GoFaUcds&list=PLoROMvodv4rOCXd21gf0CF4xr35yINeOy | 1 889 |
| 11 | Curso completo no YouTube: Probabilistic ML
https://www.youtube.com/watch?v=qg7V43qhOUE&list=PL05umP7R6ij0hPfU7Yuz8J9WXjlb3MFjm | 1 584 |
| 12 | Base de dados públicos muito completa:
https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets | 1 801 |
| 13 | Livro em pdf: The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer | 1 553 |
| 14 |  Reportagem sobre meu livro no Jornal da USP:
https://jornal.usp.br/ciencias/para-entender-estatistica-e-probabilidade-do-basico-a-construcao-das-inteligencias-artificiais/ | 1 614 |
| 15 |  Livro disponível em pdf:
Mathematics of Data Science
https://arxiv.org/abs/2607.11938 | 1 863 |
| 16 | Reportagem sobre meu livro:
https://www.icmc.usp.br/noticias/7608-novo-livro-de-professor-do-icmc-integra-probabilidade-estatistica-e-computacao-para-tornar-conceitos-complexos-mais-intuitivos | 1 551 |
| 17 | Excelente material sobre AI e ML:
* Fundamentos de Large Language Models (LLMs)* Reinforcement Learning
✅ Fine-tuning de LLMs
✅ Construção de agentes de IA
✅ Matemática para Machine Learning
✅ Álgebra Linear aplicada à IA
✅ Preparação para entrevistas de Deep Learning
Link:
https://github.com/AniruddhaChattopadhyay/Books | 1 776 |
| 18 | Artigo interessante. Muitas vezes, o modelo mais simples fornece ótimos resultados.
How Good Can Linear Models Be
for Time-Series Forecasting?
https://arxiv.org/abs/2606.27282 | 1 888 |
| 19 | Plataforma muito completa com recursos sobre ML:
Machine learning research should be easily accessible and reusable. OpenML is an open platform for sharing datasets, algorithms, and experiments - to learn how to learn better, together.
https://www.openml.org/ | 1 792 |
| 20 | Novo ensaio no Medium:
https://medium.com/@francisco-rodrigues/a-ia-talvez-nunca-pense-como-n%C3%B3s-e-isso-pode-ser-uma-boa-not%C3%ADcia-d232720adf32 | 2 015 |
