Ciência de Dados Complexos

5 Cursos de Python gratuitos na Coursera: 🐍 Crash Course on Python https://www.coursera.org/learn/python-crash-course 🐍 Python for Data Science, AI & Development https://www.coursera.org/learn/python-for-applied-data-science-ai 🐍 Get Started with Python https://www.coursera.org/learn/get-started-with-python 🐍 Python Basics https://www.coursera.org/learn/python-basics 🐍 Data Analysis with Python https://www.coursera.org/learn/data-analysis-with-python

Pacote para classificação de séries temporais: https://pyts.readthedocs.io/en/stable/

🚨 Séries temporais: Livro, cursos, tutoriais, pacotes Um dos tipos de dados mais importantes, mas desconhecido por muitos cientistas de dados, são as séries temporais. Há vários recursos para aprender sobre o seu processamento na web. Segue uma lista de materiais. 📚 Books (online): * Forecasting: Principles and Practice https://otexts.com/fpp3/ * Time Series Analysis and Its Applications http://www.stat.ucla.edu/~frederic/415/S23/tsa4.pdf * Forecasting in Economics, Business, Finance and Beyond https://www.sas.upenn.edu/~fdiebold/Teaching221/Forecasting.pdf * Time Series for Macroeconomics and Finance https://lnkd.in/dBB9QCWR 🎓 Courses; * Practical Time Series Analysis https://www.coursera.org/learn/practical-time-series-analysis/home/week/1 * Bayesian Statistics: Time Series Analysis https://www.coursera.org/programs/universidade-de-sao-paulo-br-on-coursera-mvxtw/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis?source=search * Introduction to Predictive Modeling https://www.coursera.org/programs/universidade-de-sao-paulo-br-on-coursera-mvxtw/learn/introduction-to-predictive-modeling?source=search * SP18: Time Series Analysis https://learning.edx.org/course/course-v1:GTx+ISYE6402x+1T2018/home 👨‍🏫 Tutorials: * ARIMA and SARIMAX models with Python https://cienciadedatos.net/documentos/py51-arima-sarimax-models-python.html * Skforecast: time series forecasting with Python and Scikit-learn https://colab.research.google.com/drive/1X1DJF4pZlklIt5srQnyTYoyFVLunr_OQ#scrollTo=vvBIDvXfFyTF 📈 Packages: * Darts https://unit8co.github.io/darts/ * PyTorch Forecasting https://github.com/jdb78/pytorch-forecasting * Prophet: https://facebook.github.io/prophet/ * Auto_TS: https://github.com/AutoViML/Auto_TS * ETNA: https://github.com/tinkoff-ai/etna * Kats: https://github.com/facebookresearch/Kats * Merlion: https://github.com/salesforce/Merlion * Pycaret: https://github.com/pycaret/pycaret * Sktime: https://github.com/sktime/sktime

🚨Biblioteca interessante para processamento de séries temporais em Python. 🐍 sktime is a library for time series analysis in Python. It provides a unified interface for multiple time series learning tasks. Currently, this includes time series classification, regression, clustering, annotation, and forecasting. It comes with time series algorithms and scikit-learn compatible tools to build, tune and validate time series models. https://github.com/sktime/sktime

🚨Matemática para Machine Learning: Livro com vídeos: 👇 📘Livro: https://skim.math.msstate.edu/LectureNotes/Machine_Learning_Lecture.pdf 🎞Vídeos: https://www.youtube.com/@mathtalent

Canal interessante com vídeos sobre diversas linguagens de programação. É possível colocar legendas em português: https://www.youtube.com/@BroCodez/playlists

Curso de Séries Temporais no Coursera, gratuito: https://www.coursera.org/learn/practical-time-series-analysis

Para quem estiver em São Carlos, teremos um workshop nos dias 21 e 22 de maio. O evento é gratuito e aberto a todos os interessados. Será no anfiteatro Fernão Rodrigues Germano, do ICMC-USP. https://cemeai.icmc.usp.br/workshop-ira-aprimorar-estudos-em-redes-complexas-e-ciencia-de-dados/

🚨13 Cursos gratuitos relacionados à Ciência de Dados oferecidos pelo Governo Federal: 👇👇👇 * Estatística https://www.escolavirtual.gov.br/curso/96 * Aprendendo com Python https://www.escolavirtual.gov.br/curso/629/ * Análise de Dados em Linguagem R https://www.escolavirtual.gov.br/curso/325 * Inteligência Artificial Generativa https://www.escolavirtual.gov.br/curso/1091 * Big Data em Apoio à Tomada de Decisão https://www.escolavirtual.gov.br/curso/800 * Estatística para Análise de Dados na Administração Pública https://www.escolavirtual.gov.br/curso/930 * Visualização de Dados Aplicada à Transformação Digital https://www.escolavirtual.gov.br/curso/802 * Storytelling com Dados para Comunicação Profissional de Sucesso https://www.escolavirtual.gov.br/curso/815 * Aplicação do Power BI para Aprimoramento da Gestão https://www.escolavirtual.gov.br/curso/840 * Governança de Dados na Transformação Digital https://www.escolavirtual.gov.br/curso/536 * Governança de Dados https://www.escolavirtual.gov.br/curso/270 * Introdução ao Excel https://www.escolavirtual.gov.br/curso/459 * Fundamentos da Lei Geral de Proteção de Dados https://www.escolavirtual.gov.br/curso/603

Apresentar os resultados é sempre um desafio. Nesse site há centenas de gráficos que podem ser feitos em Python. https://www.python-graph-gallery.com/

🚨Curso de Ciência de Dados. As inscrições se encerram hoje (05/05/24): A Escola Nacional de Ciências Estatísticas (ENCE) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) está com inscrições abertas até 05 de maio para o curso de extensão Introdução à Ciência de Dados, turma de 2024. Gratuito, o curso é voltado para quem busca entender os fundamentos e a aplicabilidade da ciência de dados no mundo real. https://agenciadenoticias.ibge.gov.br/agencia-noticias/2012-agencia-de-noticias/noticias/39831-ence-abre-inscricoes-para-o-curso-introducao-a-ciencia-de-dados

Livros, vídeos e cursos para entender inferência Bayesiana 📚 Books: * Bayesian Methods for Hackers (How to implement models in Python) https://lnkd.in/drxvT_gv * An Introduction to Bayesian Thinking https://lnkd.in/dhWYGU-4 * Bayesian Modeling and Computation in Python https://lnkd.in/dEcuawEX 📺 Videos: * Bayes' theorem, the geometry of changing beliefs https://lnkd.in/d9-P_idU * The Bayesian Trap https://lnkd.in/d-zaWsdb * Bayesian statistics made simple - PyCon 2016 https://lnkd.in/dEJWnrf3 * A visual guide to Bayesian thinking https://lnkd.in/d6szUv4C 👨‍🎓 Courses: * Bayesian Statistics https://lnkd.in/dTGk9mrN * Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis https://lnkd.in/dcUCVi_F * Introduction to Bayesian Statistics Using R https://lnkd.in/dHUN-K45 🇧🇷 Para quem não tem nenhum conhecimento sobre o pensamento Bayesiano, recomendo o livro de Steven Pinker, Racionalidade, capítulos 4 e 5: https://amzn.to/3JBUIqT

Site interessante para aprender conceitos de estatística online. É possível carregar dados no formato csv e executar as análises: https://www.estimationstats.com/#/

O curso de IA da USP está online: https://www.youtube.com/playlist?list=PL4w4yEaOWuOY-Ke-SON7F-xLUr4JXoXM4

🚨10 artigos que todo cientista de dados deveria ler 🚨 Há muitos artigos sobre Ciência de Dados na web, mas encontrar os mais importantes é um desafio. Aqui listo 10 artigos que recomendo fortemente a leitura. 1 - What are the most important statistical ideas of the past 50 years?, Gelman et al, Journal of the American Statistical, 2021 https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01621459.2021.1938081 2 - Statistical modeling: The two cultures, L Breiman - Statistical science, 2001 https://projecteuclid.org/journals/statistical-science/volume-16/issue-3/Statistical-Modeling--The-Two-Cultures-with-comments-and-a/10.1214/ss/1009213726.full 3 - The Deluge of Spurious Correlations in Big Data, CS Calude, G Longo, Foundations of science, 2017 https://hal.science/hal-01380626/file/BigData-Calude-LongoAug21.pdf 4 - Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations, Greenland et al., European journal of epidemiology, 2016 https://link.springer.com/article/10.1007/s10654-016-0149-3 5 - A few useful things to know about machine learning, P. Domingos, Communications of the ACM, 2012 https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2347736.2347755 6 - Bootstrap Confidence Intervals, T. J. DiCiccio and B. Efron, Statistical Science, 1996 https://projecteuclid.org/journals/statistical-science/volume-11/issue-3/Bootstrap-confidence-intervals/10.1214/ss/1032280214.full 7 - Understanding neural networks as statistical tools, Warner and Misra, The american statistician, 1996 https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00031305.1996.10473554 8 - A high-bias, low-variance introduction to Machine Learning for physicists, Mehta et al, Physics Reports, 20190627 https://arxiv.org/abs/1803.08823 9 - Principal component analysis: A natural approach to data exploration, Silva et al, ACM Computing Surveys, 2021. https://arxiv.org/abs/1804.02502 10 - Bayesian statistics and modelling, Rens van de Schoot et al., Nature Reviews, 2021. https://www.nature.com/articles/s43586-020-00001-2 Obs: Para aqueles que tem dificuldades com a língua inglesa, sugiro usar: https://translate.google.com Não é perfeito, mas pode ajudar.

Livro gratuito em pdf. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-03499-3

Evento sobre Ciência de Dados em São Carlos: I Advanced Summer School on Responsible AutoML Site do evento: https://autoaipandemics.icmc.usp.br/summer-school-automl Quando: 18 e 19 de abril Onde: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) Endereço: avenida Trabalhador São-carlense, 400, na área I do campus da USP, em São Carlos

5 livros gratuitos para aprender Machine Learning: 1 - Machine Learning - A First Course for Engineers and Scientists http://smlbook.org 2 - Probabilistic Machine Learning: An Introduction https://probml.github.io/pml-book/book1.html 3 - Pattern Recognition and Machine Learning https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf 4 - An Introduction to Statistical Learning https://www.statlearning.com/ 5 - Understanding Deep Learning https://udlbook.github.io/udlbook