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Ciência de Dados para Iniciantes - Um Currículo

Consultores da Azure Cloud na Microsoft estão felizes em oferecer um currículo de 10 semanas com 20 aulas sobre Ciência de Dados. Cada aula inclui quizzes pré e pós aula, instruções sobre como completar cada aula, uma solução, e uma tarefa. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma maneira comprovada para novas habilidades “grudarem”.

Muito obrigado aos nossos autores: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Agradecimentos especiais 🙏 para nossos autores, revisores e contribuidores de conteúdo Estudantes Embaixadores da Microsoft, notavelmente Raymond Wangsa Putra, Ankita Singh, Rohit Yadav, Arpita Das, Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Dishita Bhasin, Miguel Correa, Nawrin Tabassum, Sanya Sinha, Majd Safi, Sheena Narula, Anupam Mishra, Dibri Nsofor, Aditya Garg, Alondra Sanchez, Yogendrasingh Pawar, Max Blum, Samridhi Sharma, Tauqeer Ahmad, Aaryan Arora, ChhailBihari Dubey


Ciência de Dados para Iniciantes - Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)

Você é um aluno?

Comece com os seguintes recursos:

Página do Hub de Alunos Nessa página, você irá encontrar recursos de iniciantes, pacotes estudantis e até mesmo modos de conseguir certificados de graça. Essa é uma página que você vai querer favoritar e checar de tempos em tempos pois nós mudamos o conteúdo pelo menos mensalmente.
Microsoft Learn Student Ambassadors Junte-se a uma comunidade global de embaixadores estudantis, esse pode ser o seu caminho à Microsoft.

Primeiros Passos

Professores, nós incluímos algumas sugestões em como usar esse currículo. Nós adoraríamos ouvir o seu feedback no nosso fórum de discussão!

Estudantes, para usar esse currículo por conta própria, dê fork nesse repositório, complete os exercícios por sua conta, começando com um quiz pré aula, então leia a aula completando o resto das atividades. Tente criar os projetos compreendendo as aulas ao invés de copiar o código da solução; no entanto o código está disponível na pasta /solutions em cada aula baseada em projeto. Outra ideia seria formar um grupo de estudo com seus amigos e ler o conteúdo juntos. Para mais estudos, nós recomendamos Microsoft Learn.

Pedagogia

Nós escolhemos dois princípios pedagógicos enquanto construíamos esse currículo: garantir que seja baseado em projeto e que possua quizzes frequentes. Ao final dessa séries, estudandes terão aprendido o básico dos princípios de ciência de dados, incluindo conceitos éticos, preparação dos dados, maneiras diferentes de trabalhar com os dados, visualização de dados, análise de dados, casos de uso de ciência de dados no mundo real, e mais.

Além do mais, um quiz com valor baixo antes da aula define a intenção do estudante em relação a aprendizagem de um tópico, enquanto um segundo quiz depois da aula garante uma retenção maior. Esse currículo foi desenhado para ser flexível e divertido e pode ser pego inteiro ou em partes. Os projetos começam pequeno e começam a ficar mais complexos no final do ciclo de 10 semanas.

Encontre nossos guias de Código de Conduta, Contribuindo, Tradução. Nós agradecemos seu feedback construtivo!

Cada aula inclui:

Nota de esboço opcional
Vídeo suplementar opcional
Quiz de aquecimento pré-aula
Aula escrita
Para aulas baseadas em projetos, guias passo-a-passo sobre como construir o projeto
Verificação de conhecimento
Um desafio
Leituras suplementares
Tarefa
Quiz pós-aula

Nota sobre os quizzes: Todos os quizzes estão aqui, para 40 quizzes de três questões cada. Os links deles estão dentro de cada aula mas o “quiz-app” pode ser executado localmente; siga as intruções na pasta quiz-app. Eles estão gradualmente localizados.

Tarefas


Ciência de Dados para Iniciantes: Roadmap - Sketchnote por [@nitya](https://twitter.com/nitya)

Número da Aula	Tópico	Agrupamento de Aulas	Objetivos de Apredizados	Link da Aula	Autor
01	Definindo Ciência de Dados	Introdução	Aprenda os conceitos básicos por trás de ciência de dados e como se relaciona com inteligência artificial, aprendizado de máquina, e big data.	aula vídeo	Dmitry
02	Ética de Ciência de Dados	Introdução	Conceitos da Ética de Ciência de Dados, Desafios e Frameworks.	aula	Nitya
03	Definindo Dados	Introdução	Como dados são classificados e sua fontes de origem comuns.	aula	Jasmine
04	Introdução à Probabilidade e Estatística	Introdução	As técnicas matemáticas de probabilidade e estatísca para enteder dados.	aula vídeo	Dmitry
05	Trabalhando com Dados Relacionais	Trabalhando com Dados	Introdução à dados relacionais e o básico de exploração e análise de dados relacionais com Linguagem de Consulta Estruturada (Structured Query Language), também conhecida como SQL (pronunciada “see-quell”).	aula	Christopher
06	Trabalhando com Dados NoSQL	Trabalhando com Dados	Introdução à dados não relacionais, seus variados tipos e o básico de exploração e análise de bancos de dados de documentos.	aula	Jasmine
07	Trabalhando com Python	Trabalhando com Dados	Básico de Python para exploração de dados com bibliotecas como o Pandas. Compreensão fundamental de Python é recomendado.	aula vídeo	Dmitry
08	Preparação dos Dados	Trabalhando com Dados	Tópicos sobre técnicas de dados para limpar e transformas os dados para lidar com desafios de dados ausentes, inacurados, ou incompletos.	aula	Jasmine
09	Visualizando Quantidades	Visualização de Dados	Aprenda a como usar o Matplotlib para visualizar dados sobre pássaros 🦆	aula	Jen
10	Visualizando Distribuições de Dados	Visualização de Dados	Visualizando observações e tendências dentro de um itnervalo.	aula	Jen
11	Visualizando Proporções	Visualização de Dados	Visualizando porcentagens discretas e agrupadas.	aula	Jen
12	Visualizandos Relações	Visualização de Dados	Visualizando conexões e correlações entre sets de dados e suas variáveis.	aula	Jen
13	Visualizações Significativas	Visualização de Dados	Técnicas e orientação para fazer suas visualizações valiosas para resolver problemas efetivamente e intuições.	aula	Jen
14	Introdução ao ciclo de Ciência de Dados	Ciclo de Vida	Introdução ao ciclo de vida de ciência de dados e seu primeiro passo de adquirir e extrair dados.	aula	Jasmine
15	Análise	Ciclo de Vida	Essa fase do ciclo de vida de ciência de dados foca nas técnicas de análise dados.	aula	Jasmine
16	Comunicação	Ciclo de Vida	Essa fase do ciclo de vida de ciência de dados foca em apresentar as intuições dos dados de uma forma que fique fácil para tomadores de decisão entenderem.	aula	Jalen
17	Ciẽncia de Dados na Nuvem	Dados na Nuvem	Esse compilado de aula introdiz ciência de dados na nuvem e seus benefícios.	aula	Tiffany e Maud
18	Ciẽncia de Dados na Nuvem	Dados na Nuvem	Treinando modelos usando ferramentas de Low Code.	aula	Tiffany e Maud
19	Ciẽncia de Dados na Nuvem	Dados na Nuvem	Implantando modelos com Azure Machine Learning Studio.	aula	Tiffany e Maud
20	Ciência de Dados na Selva	Na Selva	Projetos de Ciência de Dados no mundo real.	aula	Nitya

Acesso offline

Você pode executar essa documentação offline usando Docsify. Dê fork nesse repositório, instale Docsify na sua máquina local e depois, na pasta raíz desse repositório, digite docsify serve. O website vai usar a porta 3000 no seu localhost: localhost:3000.

Note, notebooks não serão renderizados via Docsify, então quando precisar rodas um notebook, faça isso separadamente no VS Code rodando um kernel Python. ## PDF

Um PDF com todas as aulas podem ser encontrados aqui

Procura-se Ajuda!

Se você quer traduzir tudo ou parte do currículo, por favor siga o nosso guia de Tradução guia.

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