🎒 🚀 Este repositório tem como objetivo apresentar a trilha de estudos da qual segui para a carreira de data science.
Abaixo, segue uma relação de blogs, podcasts e outras fontes relacionado a comunidade data science.
Abaixo você vai encontrar alguns artigos e livros interessantes
- Introdução ao Aprendizado de Máquina
- Aprendizado de Máquina Aprendizado de Máquina Conceitos e Definições
- Aprendizado de máquina
- Os Três Tipos de Aprendizado de Máquina
- Introdução aos principais algoritmos
- Algoritmos de Aprendizagem de Máquina: qual deles escolher?
- Entendendo o que é Matriz de Confusão com Python
- O que são classificadores ensemble?
- Trabalhando com classes desbalanceadas em problemas Machine Learning
- Detectando Fraudes Financeiras Usando Aprendizado de Máquina: Ganhando a Guerra Contra Dados Desbalanceados
- Avaliação de Métodos para Seleção de Atributos Importantes para Aprendizado de Máquina Supervisionado no Processo de Mineração de Dados
- A comparative study of decision tree ID3 and C4.5
- Algoritmo Floresta Aleatória: Introdução; Introdução 2; Implementação 1; Implementação 2
- Hiperparâmetros: Introdução
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Data Science do zero: Primeiras Regras com o Python, 1ª edição. Joel Grus. 2016.
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R Para Data Science, 1ª edição. Hadley Wickham, Garrett Grolemund. 2019
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Estatística Prática para Cientistas de Dados: 50 Conceitos Essenciais, 1ª edição. Andrew Bruce, Peter Bruce. 2019.
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Introdução à Ciência de Dados; Pedro A. Morettin, Julio M. Singer