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Combatendo fake news com machine learning

👶 Trilha iniciante(não programadores python/R)

👨‍💼 Trilha intermediários(programadores python/R ou BI)

⚫Python

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⚫Probabilidade/Estatística

⚫Inteligência Artificial

⚫Machine LearningL

⚫Deep Learning

⚫Business Intelligence

⚫Curso Gratuito de Python Fundamentos para Análise de Dados (Carga Horária: 54 Horas):

⚫Curso Gratuito de Introdução a Ciência de Dados (Carga Horária: 8 Horas):

⚫Curso Gratuito de Fundamentos de Inteligência Artificial (Carga Horária: 8 Horas)

⚫Curso Gratuito de Microsoft Power BI (Carga Horária: 54 Horas)

⚫Curso Gratuito de Fundamentos de Big Data (Carga Horária: 8 Horas)

⚫Machine Learning para TRADING

⚫como usar git e github por UDACITY

⚫Introdução à Ciência de Dados

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⚫Estatística

⚫Introdução ao Aprendizado de Máquina

⚫Machine Learning - Supervisionado, Não-Supervisionado e Por Reforço

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⚫Introdução ao Python

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⚫SQL para análise de dados

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⚫Introdução à Inteligência Artificial

⚫Inteligência artificial

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Applied Data Science with Python Specialization:

⚫Introduction to Data Science in Python

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Data Science Foundations:

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⚫Udacity Introdução à Estatística

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⚫Udacity Estatística

1. Comece com BI: os dados lhe dirão O QUE ACONTECEU
⚫Curso Gratuito de Microsoft Power BI(Carga Horária: 54 Horas)
2. Em seguida, comece com Python não focado em Data Science:
⚫Python Básico(Carga Horária: 04 Horas)
⚫Python para Zumbis - FATEC-SP
3. BI, Estatística/Probabilidade, Python e R introduzidos! Agora, banco de dados:
⚫SQL para análise de dados
⚫Tratamento de dados NoSQL(MongoDB)
4. Daqui em diante você pode partir ao nível intermediário, ou fazer o curso a seguir:
⚫Curso Gratuito de Python Fundamentos para Análise de Dados(Carga Horária: 54 Horas):
5. Dicas finais? tenha github, linkedin e domínio de inglês técnico:
⚫Git/Github para iniciantes Udemy free
⚫Git/Github Udacity
⚫Aprenda inglês!

1. 🔴Análise de dados:
⚫Introdução à Análise de Dados Numpy+Pandas
⚫Análise de dados e visualização
⚫Data Analyst with Python - Datacamp
2. 🔴Inteligência Artificial:
⚫Fundamentos IA por DSA
⚫Introdução a IA por Udacity
⚫Inteligência Artificial
3. 🔴Machine Learning:
⚫Introdução ao Aprendizado de Máquina
⚫Machine Learning - Supervisionado, Não-Supervisionado e Por Reforço
⚫Aprendizado por Reforço
⚫Machine Learning por UFPR
4. 🔴Deep Learning:
⚫Deep Learning com Python em português
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⚫Deep Learning by Datacamp