Ciência de dados e ML: fundamentos e aplicações.

O projeto Ciência de dados e ML: fundamentos e aplicações é uma meta que estabeleci para o ano de 2025 e, possivelmente, para os próximos anos. A proposta consiste de uma bordagem que propõe a aprendizagem da Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina a partir de seus fundamentos matemáticos. Ainda chegaremos nas aplicações, mas por enquanto, estamos abordando, passo a passo, os fundamentos.

A ideia é criar notebooks Kaggle "direto ao ponto" que, de forma gradual, permitem uma rápida aprendizagem e revisão. Por enquanto, estamos abordando o tema "Álgebra Linear". Até o momento, foram produzidos 14 notebooks que começam apresentando conceitos básicos sobre o Numpy (como operações com escalares e entre arrays; empilhamento e split), introduzem a resolução de Sistemas Lineares e abordam a relação entre as soluções de um sistema linear e o determinante da matriz de coeficientes.

Os sistemas Lineares são resolvidos por escalonamento, método de eliminação e através da função np.linalg.solve. Além disso, são apresentados os vetores (sua definição e operações).

Este é um projeto em andamento. Outros notebooks virão por aí. Fique a vontade para explorar os notebooks e compartilhar seu feedback.