Roadmap
O roadmap DSWA é um guia de estudos 100% gratuito, estruturado em fases para facilitar o aprendizado. Ele começa com fundamentos matemáticos (álgebra linear, cálculo e probabilidade), passa por programação em Python e análise de dados, e segue para introdução ao Machine Learning. Todo o material é composto por cursos, vídeos e práticas selecionadas para quem deseja construir uma base sólida e avançar gradualmente até aplicações em inteligência artificial e ciência de dados.
Fase 1: Fundamentos
Fase 1: Fundamentos
Linear Algebra - Math for Machine Learning
41 min
Algebra Linear é um dos principais conceitos matemáticos para quem quer se aprofundar em Machine Learning. Neste vídeo, você aprenderá os conceitos básicos de álgebra linear, como vetores, matrizes, operações com matrizes, etc.
Calculus - Math for Machine Learning
42 min
Neste vídeo, você aprenderá os conceitos básicos de cálculo, como derivadas, integrais, etc.
Probability - Math for Machine Learning
45 min
Neste vídeo, você aprenderá os conceitos básicos de probabilidade, como eventos, espaço amostral, probabilidade condicional, etc.
Opcional
Assistir as aulas de exercícios dessa mesma playlist
Fase 2: Programação com Python
Fase 2: Programação com Python
Curso - Python - Kaggle
5 Hrs
Curso de Python oferecido pelo Kaggle, uma das maiores plataformas de competições de Data Science do mundo. O curso é voltado para iniciantes e aborda os conceitos básicos da linguagem Python. Com certificado de conclusão.
Curso - Python - Data Science Academy
72 Hrs
O curso é voltado para iniciantes e aborda os conceitos básicos da linguagem Python, além de conceitos de Data Science. Com certificado de conclusão.
Vídeo - MELHOR FORMA DE APRENDER PYTHON
30 min
Outra abordagem para aprender Python.
Curso - Pandas - Kaggle
4 Hrs
Aprenda a usar a biblioteca Pandas, a ferramenta mais importante para manipulação e análise de dados em Python.
Curso: Data Visualization - Kaggle
4 Hrs
Aprenda a criar gráficos informativos e eficazes com as bibliotecas Matplotlib e Seaborn para extrair insights valiosos dos seus dados.
Vídeo - Data Science: Introdução a Ciência de Dados (Primeira aula prática programando em Python)
25 min
Neste vídeo, você aprenderá os conceitos básicos de Python aplicados a Data Science.
Opcional
Certificação Python (Basic) HackerRank
- Complete a 1 hr 30 mins assessment
- Solve 2 questions
- Earn a HackerRank certificate
Fase 3: Introdução ao Machine Learning
Fase 3: Introdução ao Machine Learning
Vídeo - Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Data Science, Deep Learning, etc?
30 min
Entenda as diferenças entre os principais conceitos de IA, ML, DS e DL
Curso - Feature Engineering - Kaggle
5 Hrs
Aprenda técnicas para limpar, transformar e criar novas variáveis para maximizar os resultados.
Curso - Intro to Machine Learning - Kaggle
7 Hrs
Aprenda a desenvolver o seu primeiro modelo.
Fase 4: Modelagem e Algoritmos de Machine Learning
Fase 4: Modelagem e Algoritmos de Machine Learning
Leitura - Gradient Boosting - Medium
15 min
Entenda o funcionamento do Gradient Boosting, a família de algoritmos (como XGBoost e LightGBM) que domina as competições de dados tabulares no Kaggle.
Curso - Intermediate Machine Learning - Kaggle
4 Hrs
Este curso aborda tópicos essenciais como o uso de pipelines, a validação cruzada e apresenta o algoritmo XGBoost.
Tutorial - Treine sua primeira rede neural - TensorFlow
45 min
Este tutorial guia você passo a passo na construção e no treinamento do seu primeiro modelo de rede neural utilizando o framework TensorFlow.