Ciência de Dados Complexos

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

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

Curso completo sobre Análise Bayesiana: https://avehtari.github.io/BDA_course_Aalto/#Videos

Curso de Aprendizado de Máquina da Universidade de Stanford:https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud120

Curso de introdu

Livro em pdf: BAYESIAN METHODS for Statistical Analysis https://press-files.anu.edu.au/downloads/press/n1652/pdf/book.pdf

Curso online na Universidade de Harvard: https://pll.harvard.edu/course/introduction-data-science-python?delta=0

Curso da Universidade de Stanford sobre transformers: CS25 - Transformers United https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rNiJRchCzutFw5ItR_Z27CM

A Microsoft lançou o Copilot. Vejam a diferença entre o Copilot, ChatGPT e GPT-4: https://tiinside.com.br/07/02/2024/qual-a-diferenca-entre-microsoft-copilot-chatgpt-e-gpt-4/

Curso completo de Análise de Redes Sociais: https://www.youtube.com/watch?v=R2A81UZ5f80&list=PL_JAaU8k6DQUPT8LhFAGI8YLJYRXOIud0

Workshop sobre Sistemas Complexos em São Paulo. Inscrições abertas: https://www.ictp-saifr.org/wdpcn2024/