Python

• Introdução
• Strings
• Testes, laços e funções
• Sequências e Coleções
• Compreensão de Listas
• Arquivos e Pastas
• Classes
• Funções, Decoradores e Exceções
• Métodos Especiais
• Escopos e namespaces

Python: Introdução ao Pandas

• Introdução: Series
• Pandas – Dataframes
• Pandas e SQL comparados
• Pandas-Dataframes Atributos e Métodos
• Pacote Factor Analyser

Expressões Regulares

Jupyter

• Jupyter Notebook: ferramenta interativa para o desenvolvimento de projetos de ciência de dados.
• Markdown: linguagem de marcação de texto.

Introdução ao R

R é uma linguagem de programação voltada para o tratamento de dados e estatística. É software livre e de código aberto contendo um grande número de funções estatísticas: (modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação, agrupamento e muitos outros e geração gráficos customizáveis.

Estudo sobre o R

• Tipos de dados, variáveis e vetores
• Matrizes e Arrays
• Listas e Fatores
• Data Frames
• Operadores e Funções Internas
• Controle de Fluxo e Funções
• Programação com R
• Aquisição de Dados
• Gráficos, ; + Gráficos

Análise Fatorial

• Pacote Factor Analyser: Um pacote Python para a execução de Análise Fatorial.

SQL
Linguagem de Consultas SQL
Linguagem de programação usada para manipular de bancos de dados: construir o BD, criar relações entre tabelas, consultar, inserir, apagar ou editar dados.

IA e Aprendizado de Máquina
A tecnologia aprimora a experiência do indivíduo, liberando-o de tarefas mecânicas ou atividades intelectuais extenuantes. Mas também introduz desafios. Máquinas aumentam a eficiência e produtividade de um indivíduo, colateralmente provocando desemprego e concentração de renda.

• Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
• Onde o Aprendizado de Máquina é usado
• Expectativa e Desafio Futuro