Ciência de Dados Complexos

Curso online: Deep Neural Networks with PyTorch https://www.coursera.org/learn/deep-neural-networks-with-pytorch/home/week/1

Plataforma de Aprendizado de Máquina, com bases de dados, documentação, aplicativos e modelos. A Hugging Face é frequentemente designada como o GitHub da aprendizagem automática. https://huggingface.co/spaces

Que quiser aprender sobre Teoria das Probabilidades, aqui temos um roteiro que preparei. Em breve será lançado meu livro sobre Probabilidade e Estatística para análise de dados. Eu aviso por aqui. https://sites.icmc.usp.br/francisco/roteiro.html

🚨Curso gratuito e online na USP, com certificado 🚨 Inteligência Artificial - curso comemorativo dos 90 anos da Universidade de São Paulo O curso, com 6 horas de duração (ministrado de forma síncrona) e de caráter introdutório, apresentará uma visão geral da IA e abordará duas áreas relacionadas de grande destaque atual: o Processamento de Linguagem Natural e a Visão Computacional. O curso ocorrerá no dia 5 de abril de 2024 (sexta-feira) no âmbito do Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP (SIICUSP), sendo realizado presencialmente no Centro de Difusão Internacional (CDI) da USP (no campus do Butantã, na cidade de São Paulo) e transmitido pelo Youtube. Ele ocorrerá em duas sessões: das 9 às 12h e das 14 às 17h. O programa previsto para o curso é mostrado abaixo, juntamente com os horários (preliminares) de cada tópico. Após a finalização do curso, será aberta uma avaliação online, com questões de múltipla escolha sobre os tópicos abordados. Todos os alunos regularmente inscritos que tirarem nota 7 ou superior na avaliação e que tiverem assistido o curso (o que será verificado pelo preenchimento de formulários online de presença) serão considerados aprovados e receberão certificado da USP (enviado por e-mail em até 4 meses após a finalização do curso). https://cursosextensao.usp.br/course/view.php?id=3867

Curso gratuito de visualização de dados: https://t.co/AooPGyf5Ib

Livro em pdf online: https://srdas.github.io/Papers/DSA_Book.pdf

Para quem ainda não conhece, esse é nosso curso completo de estatística disponível no youtube. São 23 aulas cobrindo os principais tópicos da área. https://www.youtube.com/watch?v=cVIil-PyilQ&list=PLSc7xcwCGNh1nlUYd3NuFDqw3RjnsOowG

Diversos recursos para aprender sobre Large Language Models: The Practical Guides for Large Language Models https://github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide

Quem quiser aprender sobre modelagem de dados epidemiológicos, essa escola em São Paulo é uma ótima oportunidade. É de graça. https://www.ictp-saifr.org/smidd2024/ Application deadline: March 17, 2024 There is no registration fee and limited funds are available for travel and local expenses.

Livro de Álgebra Linear em pdf com vídeos para acompanhar o conteúdo. https://linear.axler.net/

Livro em pdf: https://media.licdn.com/dms/document/media/D561FAQHcCZoSmaNfCA/feedshare-document-pdf-analyzed/0/1709624496753?e=1710374400&v=beta&t=p65TqpKCHhiNQ71IIpZ5-Mu_oBhafL1CLnS_NzG1wp8

Excelente tutorial sobre métodos de Monte Carlo em Python: https://people.duke.edu/~ccc14/sta-663/MonteCarlo.html

Workshop on Dynamical Processes on Complex Networks https://www.ictp-saifr.org/wdpcn2024/

Aprendizado de máquina é o mais promissor. https://www.youtube.com/watch?v=Lbk-EDaySmw

5 livros para aprender sobre causalidade: 1 – The book of Why Neste livro, Judea Pearl explora os conceitos de causalidade de maneira intuitiva. Apesar de não ser técnico, aborda a importância da causalidade na análise de dados. Ideal para aqueles que buscam uma visão abrangente sobre o tema, sem a necessidade de se aprofundar demasiadamente nos aspectos mais técnicos. https://amzn.to/3UV6N1c 2 - Causal Inference for The Brave and True Um livro técnico, porém muito bem escrito, que discute os principais conceitos de causalidade de forma acessível. Disponível online: https://lnkd.in/dzgj_2BZ 3 - Causal Inference: What If (the book) Este livro foca em inferência causal em experimentos, apresentando os conceitos de maneira clara e objetiva. Disponível online: https://lnkd.in/d4S8CK2d 4 - Causal Inference in Python Um guia prático que demonstra como aplicar inferência causal em Python, abordando os conceitos de forma prática e acessível. https://amzn.to/3wmVAMr 5 - Causality Este é um livro clássico sobre causalidade, escrito por Judea Pearl. Recomendado para aqueles que buscam um conteúdo mais avançado, explora conceitos matemáticos relacionados à causalidade, proporcionando uma compreensão profunda do assunto. https://amzn.to/3wxCROw

Meu aluno Vitor fez um excelente vídeo introduzindo o que é uma rede complexa. Muito legal! https://www.youtube.com/watch?v=HW93H0ZzPQQ