Tópicos Importantes para Iniciar em Data Science

Recentemente, um colega de trabalho me perguntou: "Andre, gostaria de saber mais sobre Data Science. Tenho acesso ao Alura. Você poderia selecionar alguns tópicos que considera importantes para começar a aprender e se aprofundar?"

Com base nisso, fiz uma seleção de cursos e conteúdos que acredito serem essenciais para quem está iniciando na área de Data Science. Vale ressaltar que não possuo acesso ao Alura e esta não é uma recomendação da plataforma. Apenas selecionei os tópicos com base no que considero relevante. Não tenho como avaliar a qualidade do contetúdo dos cursos da Alura.

Isso é um apunhando inicial para uma pessoa começar a entender o mundo de DS. Você não se tornará especialista apenas apredendo isso. Acredito que um DS completo deveria ter uma base sólida em Estatísica e ir construindo conhecimento paulatinamente.

Estatística

Curso Estatística com Python: frequências e medidas

Curso Estatística com Python: probabilidade e amostragem

Curso Estatística com Python: testes de hipóteses

Curso Estatística com Python: Correlação e Regressão

Curso Data Science: testes estatísticos com Python

Curso Regressão Linear: técnicas avançadas de modelagem

Curso Regressão linear: testando relações e prevendo resultados

SQL

Curso SQL: utilizando operadores lógicos

Curso SQL: Common Table Expressions

Curso SQL: funções de agregação

Curso SQL: entendendo funções numéricas

Ciencia de Dados

Curso Python para Data Science: primeiros passos

Curso Data Science: analise e visualização de dados

Curso Python: análise de dados com SQL

Curso Pandas: conhecendo a biblioteca

Curso Pandas: limpeza e tratamento de dados

Curso Pandas I/O: trabalhando com diferentes formatos de arquivos

Curso Geopandas: trabalhando com dados geoespaciais

Curso Python: normalizando arquivos JSON

Curso Data Science: analisando e prevendo séries temporais

Curso Data Science: explorando e analisando dados

Visualização

Curso Data Visualization: criação de gráficos com o Matplotlib

Curso Streamlit: construindo um dashboard interativo

Machine Learning

Curso Machine Learning: validação de modelos

Curso Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros

Curso Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória

Curso Machine Learning: classificação por trás dos panos

Curso Séries temporais: detectando anomalias e realizando previsões

Curso Regressão com Sklearn: desenvolvimento, previsão e otimização

Curso Aprendizado não supervisionado: primeiras técnicas e métodos

Curso Visão Computacional: análise facial

Curso Visão Computacional: detecção de movimento com OpenCV

Curso Análise e Classificação de Faces: visão Computacional com OpenCV

Curso Machine Learning: classificação com SKLearn

Curso Clusterização: lidando com dados sem rótulo

Curso Classificação: validação de modelos e métricas de avaliação

Curso Classificação: selecionando features

Curso Classificação: resolvendo problemas multiclasse

Curso TensorFlow: implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)

Curso NLP: aplicando processamento de linguagem natural para análise de sentimentos

Curso NLP: buscando entidades em documentos

Curso NLP: trabalhando com similaridade de sentenças

Curso NLP: explorando LLM para aplicações de chatbot

Engenheiro e Dados

Curso Python e APIs: conhecendo a biblioteca Requests

Curso Governança de dados: garantindo a qualidade de dados com a biblioteca Pydeequ

Curso Governança de dados: usando metadados para compreender dados

Curso Governança de dados: mapeando a origem e o destino com linhagem de dados

Curso Governança de dados: garantindo privacidade e proteção de dados para um futuro seguro

A lista foi filtrada baseando-se nos cursos deste link: https://www.alura.com.br/cursos-online-data-science