Data Science de A-Z: Desde a Teoria à Programação - Platinum

Quer aprender Data Science e se tornar um cientista de dados mas não sabe nada de programação e não tem tempo para um curso tradicional? Será que tudo o que os cursos tradicionais vendem é usado no dia a dia de um cientista de dados realmente?

E se existisse um modo elaborado por quem trabalha na área, contendo as principais ferramentas, explicações rápidas e claras, formulas, códigos e dicas valiosas da Data Science que pudessem ser consultadas de forma rápida, fácil e resumido só no essencial para trabalhar na área. Essas são uma das coisas que este material oferece!

A ideia deste material é servir como uma cola (CookBook) que possa ser acessada sempre que necessário, que permita que as informações principais e essenciais sejam facilmente encontradas. Porém, caso queira se aprofundar também existem materiais maiores que entram em mais detalhes, explicações mais completas e mais exemplos.

Este material esta em inglês (essencial na área) e contém um guia para ajudar nos estudos!

  • Vantagens
  • Detalhes

- Compilado de uma curadoria dos melhores cursos, livros, treinamentos, dicas e resumos na área;

- Desenvolvido por profissionais atuantes na área de Data Science (Equipe Root Data Science);

- Sem perder tempo: Estruturado da melhor forma para ser consultado de forma prática sempre que necessário;

- Diferente da metodologia de cursos em videos que um mês após fazer o curso você já se esquece de comandos, ferramentas e códigos básicos;

- Contém um roteiro sobre a melhor ordem para realizar o estudo;

Este material contém:

• Algoritmos (Livro Completo)

• Big Data (Nível Básico)

• Data Science (Nível Básico)

• Visualização de Dados (Nível Básico)

• Machine Learning (Nível Básico)

• Python (Nível Básico)

• R (Nível Básico)

• Base Matemática (Matemática, estatística e probabilidade)

• Pandas (Nível Básico)

• Numpy (Básico)

• Git (Nível Básico)

• Excel

Conheça melhor quem criou o conteúdo

Root Data Science - Automação Industrial, Data Science, Inteligencia Artificial e Robótica
3 Anos Hotmarter

Pesquisador Mestrando na Renault do Brasil no Programa de Pós-Graduação de Engenharia de Produção e Sistemas (PPGEPS). Com a ênfase da pesquisa direcionada ao apoio a Tomada de Decisões, Automação Industrial, Interoperabilidade, Manutenção Industrial, Machine Learning, Transformação Digital e Segurança Funcional de Máquinas pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR). Formado em Engenharia de Controle e Automação pela mesma instituição. Estagiou na área de Engenharia de Produto em uma multinacional da área de segurança digital. Durante a graduação concluiu cursos nas áreas de Machine Learning e Deep Learning usando Python e R. Após a graduação, atuou no desenvolvimento e execução projetos de Automação Industrial. Analista de Automação em projetos na Bosch e na Sumitomo, esteve à frente de um projeto no Boticário como Engenheiro de Automação, com o objetivo de conectar as máquinas e linhas da fábrica para executar demais projetos na área de Transformação Digital. Engenheiro responsável pelo sistema digital de uma Usina Hidroelétrica da concessão da Copel

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