Plano de Aulas

Tudo que você precisa e um pouco mais.

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Sumário

1. Slides
2. Aulas e Vídeos
3. Bibliografia

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Slides

1. Todo o Material em Notebooks
2. Slides

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Aulas e Vídeos

Módulo 01 - Análise Exploratória de Dados

Aula 1

Apresentação do Curso e Causalidade

D8-1,

D8-2,

OI-2

Aula 2

Tabelas e Tipos de Dados

D100-6,

OI-1,

OI-2,

OI-3

Videoaula

Aula 3

Análise Exploratória e Visualização de Dados I

D100-10,

D100-11,

OI-4,

OI-5,

Videoaula

Aula 4

Análise Exploratória e Visualização de Dados II

D100-10,

D100-11,

OI-5,

OI-6

Videoaula

Aula 5

Estatísticas Básicas

OI-5

Videoaula

Aula 6

Revisão de Probabilidade

D100-A1

Videoaula

Módulo 02 - Testes de Hipótese

Aula 7

Risco

D100-4

Videoaula

Aula 8

Teorema Central do Limite

Videoaula

D100-17,

OI-13,

D8-10,

D8-14,

(Extra) Amostragem

Aula 9

Intervalos de Confiança

D100-17,

OI-13

Videoaula

Aula 10

Bootstrap e Testes A/B

D100-17,

OI-13,

D8-13

Videoaula

Aula 11

Testes de Hipóteses via Permutação

D100-17,

OI-12,

D8-11,

D8-12,

Videoaula

Aula 12

Ciência e Ciência de Dados (Relembrando Causalidade)

OI-14,

OI-23

Videoaula

Aula 13

Fim Testes (Entendendo Poder/Múltiplos)

D100-17,

Videoaula

Após os links acima eu recomendo uma leitura dos capítulos 16 até 23 do OI.

Módulo 03 - Regressão

Aula 14

Correlação

OI-5,

D8-16

Videoaula

Aula 15

Regressão Linear via Perda

D100-15,

OI-24

Videoaula

Aula 16

Verossimilhança

D100-15,

Videoaula

Aula 17

Maximizando e Minimizando Funções

D100-20

Videoaula

Aula 18

Regressão Múltipla

D100-18,

OI-25

Videoaula

Aula 19

Regressão e Previsões

D100-18,

OI-27

Videoaula

Módulo 04 - Aprendizado de Máquina Simples

Aula 20

Regularização

Videoaula Apenas

D100-22

Aula 21

Regressão Logística

Videoaula

D100-19,

OI-26

Aula 22

KNN e o Fluxo de Trabalho do Aprendizado

Videoaula

D100-24,

Uso do GridSearchCV (valid. cruzada em sklearn)

Aula 23

Fluxo Completo com SKLearn

Videoaula

D100-100,

Vídeo Berkeley,

OI-27

Aula 24

SVD

Videoaula (1)

Videoaula (2, mesma da 1, outra turma)

D100-26

Aula 26

PCA

Videoaula

D100-26,

Exemplos

Aula 27

K-Means

D100-28

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Bibliografia

1. Learning Data Science
   Sam Lau, Joey Gonzalez, and Deb Nolan.
   Apenas em inglês. Aberto!

2. Open Intro Modern Statistics - OI
   Mine Çetinkaya-Rundel, and Johanna Hardin.
   Apenas em inglês. Aberto!

3. Computational and Inferential Thinking: The Foundations of Data Science - D8
   Ani Adhikari and John DeNero
   Apenas em inglês. Aberto!

4. Data Science from Scratch
   Joel Grus
   Existe em Português! Pago.

5. Fundamentos Estatísticos para Ciência da Computação
   Renato Assunção
   Português

6. An Introduction to Statistical Learning
   Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani
   Apenas em inglês. Aberto!