O que é Data Science?

Data Science é um campo voltado para a análise de dados, identificação de padrões e construção de modelos preditivos. A sua finalidade é extrair informações úteis e insights para auxiliar no processo de tomada de decisão. Para a construção de modelos preditivos, utilizam-se normalmente modelos de Machine Learning como: Regressão Linear Regressão Logística Redes Neurais

O que faz um Cientista de Dados?

Cientista de Dados é o profissional que trabalha na área de Data Science . Interdisciplinar, atua em todas as etapas do projeto, desde a fase de aquisição, análise e tratamento dos dados, quanto na construção de modelos de Machine Learning , avaliação e deploy . Atualmente, é considerada por muitos como sendo a profissão do futuro , com demanda crescente por esse tipo de profissional.

Qual a linguagem mais usada em Data Science?

Atualmente, Python é a linguagem mais utilizada para Data Science . Entre os fatores que tornam o Python tão popular estão a curva de aprendizado, quantidade de pacotes disponíveis e alto engajamento da sua comunidade. Outras linguagems populares para Ciência de Dados são R (uma linguagem com aplicações em estatística) e Matlab.

O que é Machine Learning?

Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é uma área dentro do campo da Inteligência Artificial que utiliza algoritmos capazes de aprender por meio de dados coletados. Suas aplicações são vistas em áreas como medicina, marketing digital, logística, análise de malware e até mesmo no setor espacial.

O que é Deep Learning?

Deep Learning (Aprendizado Profundo) é uma área dentro do Machine Learning , que se tornou possível graças à explosão na disponibilidade de dados e no aumento do poder computacional. Usando redes neurais profundas (com diversas camadas), Deep Learning é considerada hoje como sendo o estado-da-arte para inúmeras aplicações, tendo se destacado em carros autônomos e detecção de doenças.

Sigmoidal › Onde encontrar dados para seus projetos de Data Science

Recentemente, postei um vídeo mostrando as principais fontes de dados reais para projetos de Data Science.

Com certeza você já passou por isso. Fez um curso bacana, encontrou um tema legal para seu projeto, mas não soube onde encontrar dados para o projeto.

Pensando nisso, e atendendo a inúmeras solicitações, resolvi gravar esse vídeo explicando as principais fontes e métodos que eu mesmo utilizo no dia a dia para obter insumos para os meus modelos.

Além de mencionar 3 excelentes fontes, eu dei uma dica imperdível, sobre como pesquisar artigos científicos para descobrir de onde os autores extraíram os dados para usarem em suas pesquisas.

Onde encontrar dados reais para os seus projetos de data science.

Depois que o vídeo foi gravado, várias pessoas enviaram outros repositórios e dicas de sites, além daqueles originais que eu havia citado no YouTube.

Chequei todas as dicas e resolvi criar também uma lista atualizada, contendo todos eles.

Então, para aumentar ainda mais suas fontes, aqui uma coletânea atualizada de datasets reais para usar em seus projetos pessoais de Data Science:

Essas fontes com certeza ajudarão você a solucionar problemas de Machine Learning e Data Science em diversas áreas diferentes, utilizando exemplos do mundo real.

Obviamente, existem outras inúmeras outras. Se você tem alguma que considera imprescindível, deixe nos comentários e ajude a divulgar.