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💻 📓 Guia de estudos (iniciante) sobre Inteligência Artificial. Contém trilhas de aprendizagem, canais, cursos , livros etc.

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💻 📓 Guia de estudos (iniciante) sobre Inteligência Artificial. Contém trilhas de aprendizagem, canais, cursos , livros etc.

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Materiais de estudos sobre Data Science e Machine Learning (nvel iniciante)

O objetivo deste respositrio  organizar materiais de estudos - majoritariamente gratuitos e em PT-BR - sobre cincia de dados e inteligncia artificial. Inicialmente, o criei para organizar os vrios links que encontrei durante minhas pesquisas por materiais. Atualmente, acrescento todos materiais que acredito ser importante para quem est iniciando na rea. 
	
Sinta-se a vontade para adicionar contedos.

 






  


  Eu estudando na pandemia






LISTA DE CONTEDOS

* [Minha trilha/ Jornada](#minhaTrilha)
* [Um pouco sobre a rea](#sobre)
* [Motivao](#motivacao)
* [Trilhas/ Dicas de estudos/ Roadmaps](#trilhas)
* [Contedos para utilizar  medida que avanar](#avanco)
* [Livros gratuidos e pagos](#livros)
* [Matemtica](#mat)
	* [Fundamentos de matemtica](#f_mat)
	* [Matemtica para Data Science](#mat_ds)
	* [Matemtica para Machine/Deep Learning](#mat_ml)
* [Linguagem Python](#python)
* [Linguagem R](#r)
* [Aulas sobre algumas bibliotecas](#bibli)
	* [Tensoflow](#tensor)
	* [Pandas](#pandas)
* [Fundamentos IA](#fund_ia)
	* [Machine Learning](#ml)
	* [Redes Neurais/ Deep Learning](#dp)
	* [Data Science](#ds)
* [Canais do Youtube](#yt)
* [Sites com desafios/ problemas](#desafios)
* [Cursos Udemy/ Udacity/ Coursera](#cursos)
	* [Udemy](#ude)
	* [Udacity](#uda)
	* [Coursera](#coursera)
* [Datasets para iniciantes](#dataset)
* [Repositrios](#rep)
* [Dicas para montar portiflio](#portifolio)
* [Freelancer em Data Science](#freela)
* [Mais ou menos off topic](#off)
	* [Representatividade](#repres)
	* [Sites teis para desenvolvedores Python](#uteis)
		* [Links teis](#l_uteis)
	* [Podcasts](#pod)
	* [Open source](#open)
	* [Artigos](#art)
	* [Possveis reas de especializao](#esp)
		* [Instituies](#inst)

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MINHA TRILHA/ JORNADA


**Cursos realizados e experincias profissinais/ acadmicas**

* **2020**
  * [Concludo] [Python para Anlise de Dados - Data Science Academy](https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=python-fundamentos) [[certificado]](https://www.datascienceacademy.com.br/certificate/57b4a75247d7dd688d8b456b/user/5eb4289ee32fc3728940687c)
  * [Concludo] [Introduo ao Big Data - Fia Business School (Cousera)](https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=python-fundamentos) [[certificado]](https://www.coursera.org/account/accomplishments/records/U6WVRZY6CGQE)
  * [Pausado] [Bootcamp Completo em Data Science com Python 2020](https://www.udemy.com/course/curso-de-data-science-bootcamp-completo-em-data-science/)
  * [Pausado] [Programa de cursos integrados Cincia de dados aplicada com Python da University of Michigan](https://www.coursera.org/specializations/data-science-python)
  * Estgio na rea de Engenharia de Dados: criao de scripts para apoiar os processos de ETL do Observtorio FIEG.

* **2021**
	* Iniciao Cientifica na rea de Minereao de Dados (2020/2021) 
	* [Em andamento] [Curso de Python 3 do Bsico Ao Avanado - Luiz Miranda (Udemy)](https://www.udemy.com/course/python-3-do-zero-ao-avancado/)
	* [Em andamento] [Data Science do Zero - Stack Tecnologias (antigo Minerando Dados)](https://stacktecnologias.com.br/curso-data-science-do-zero/)
	* Bolsista em um centro de pesquisa em Inteligncia Artificial



**Projetos desenvolvidos at o momento**

* [Mapeamento de mdias do ENEM com Folium:](https://github.com/WendelMarques/mapeamento-medias-enem-folium)
Mapeamento de mdias do ENEM com Folium (uma biblioteca que facilita a visualizao de dados em um mapa). A plotagem foi realizada levando-se em considerao os limites estaduais. Sendo assim, existem 27 grupos de escolas. Foram utilizados dois datasets. [[Medium]](https://medium.com/@wendelmarques/mapeamento-de-m%C3%A9dias-do-enem-por-estado-com-folium-bf61fe23a3d8)

* [Painel COVID GYN:](https://github.com/wendelmarques/painel-covid-goiania)
O projeto utiliza abordagens de cincia dos dados para desenvolver um painel de monitoramento dos dados da COVID-19 em relao a casos confirmados e bitos. O painel contm grficos e mapa com dados de Goinia.





UM POUCO SOBRE A REA

* [A Diferena Entre Inteligncia Artificial, Machine Learning e Deep Learning - Data Science Brigade](https://medium.com/data-science-brigade/a-diferen%C3%A7a-entre-intelig%C3%AAncia-artificial-machine-learning-e-deep-learning-930b5cc2aa42) [Medium]
* [O que  Cincia de Dados? (QuebraDev)](https://quebradev.com.br/o-que-e-ciencia-de-dados/) [Podcast]
* [[Online | DevAIWomen] Bate papo sobre Data Science, Data Analytics e Data Engineer](https://www.youtube.com/watch?v=OiE7CVi1QCA)
* [Quem quer ser uma cientista de dados? com Liliane Scandoleiro - AI Girls Comunidade](https://www.youtube.com/watch?v=AcpTqGPExmU)
* [Como iniciar na carreira de cincia de dados?](https://medium.com/@mikaeriohana/como-iniciar-na-carreira-de-ci%C3%AAncia-de-dados-9b37aa525181)
* [10 tipos de profissionais de dados : de engenheiros de dados a big data DevOps e analistas de dados , em qual dessas classificaes voc se encaixaria?](https://medium.com/@luis.anderson.sp/10-tipos-de-profissionais-de-dados-de-engenheiros-de-dados-a-big-data-devops-e-analistas-de-94259531270f)  [Medium]
 
MOTIVAO

* ["Cincia de Dados do Zero  Kaggle Kernels Master" - Leonardo Fereira](https://www.linkedin.com/pulse/data-science-from-zero-kaggle-kernel-master-leonardo-ferreira/) | [Linkedin]
* [#SprintPrograMaria - Casos Tcnicos com Machine Learning](https://www.youtube.com/watch?v=qlP98Ph3RaU&t=3109s) | [Youtube]
* [#SprintPrograMaria | Tudo o que voc queria saber sobre IA](https://www.youtube.com/watch?v=uc5v-DmiY40)  | [Youtube] 
* [Quem quer ser uma engenheira de dados? com Pamela Santos (AI Girls)](https://www.youtube.com/watch?v=CS5L6CJycuo)  | [Youtube]
* [Como consegui me tornar uma cientista de dados sem ter formao em tecnologia? com Fernanda Santos (AI Girls)](https://www.youtube.com/watch?v=eXg2sVIbFdM)  | [Youtube]
* [Tudo que voc precisa saber para trabalhar com Inteligncia Artificial - Computer World](https://computerworld.com.br/2019/09/29/tudo-que-voce-precisa-saber-para-trabalhar-com-inteligencia-artificial/)
* [Como eu me tornei um Engenheiro de Machine Learning/Deep Learning - Arnaldo Gualberto](https://medium.com/ensina-ai/como-eu-me-tornei-um-engenheiro-de-machine-learning-deep-learning-e5e98b793b66) | [Medium]
* [Dilemas da escolha profissional - Kizzy Terra](https://medium.com/programacaodinamica/dilemas-da-escolha-profissional-49bf206af19a) | [Medium]
* [Workshop Machine Learning com Fernanda Wanderley](https://www.youtube.com/watch?v=Jq4aKxaoLGM) | [Youtube]
* [Trabalho de um cientista de dados - Caf Debug/ Podcast](https://soundcloud.com/cafe-de-bug/33-trabalho-de-um-cientista-de-dados)
* [Investir em uma carreira em IA vale a pena?](https://blogbrasil.westcon.com/investir-em-uma-carreira-em-inteligencia-artificial-vale-a-pena)

TRILHAS/ DICAS DE ESTUDOS/ ROADMAPS
Os contedos dos links podem ser utilizados para quem deseja montar um plano de estudos ou simplemente ter uma noo do que  necessrio estudar. Me ajudaram a entender mais sobre a rea, onde eu estava e por onde deveria seguir, por assim dizer. 

* [Trilha para Cientista de Dados ou estudante de Machine Learning - Odemir Depieri Jr](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:6852692981191852032/) | [LinkedIn]
* [Trilha de Estatstica para Data Science - Ronisson Lucas](https://github.com/ronissonlucas/Trilha-Estatistica-Data-Science) | [GitHub]
* [Como criar um PLANO DE ESTUDOS para se tornar um CIENTISTA DE DADOS? (Roadmap Cincia de Dados) - 
Programao Dinmica](https://www.youtube.com/watch?v=o8NpsLSkKUo&t=464s) | [YouTube]
* [Minha trilha de estudos para Data Science - Letcia Gerola/ Joguei os Dados](https://medium.com/joguei-os-dados/minha-trilha-de-estudos-para-data-science-bbfddf3941eb) | [Medium]
* [Como se tornar um Cientista de Dados - 
Marcos Silva](https://medium.com/team-data-stone/como-se-tornar-um-cientista-de-dados-bdda45047be1) | [Medium]
* [Para iniciar em Data Sciense (DS) - Letcia Silva - ColaboraDados](http://colaboradados.com.br/blogposts/para-iniciar-em-data-science.html)
* [Roadmap para Cientista de Dados l MTODO VOYAGER](https://www.youtube.com/watch?v=oBJNbNn4Wn8)
* [Seus primeiros passos como Data Scientist: Introduo ao Pandas! - Vincios Figueiredo](https://medium.com/data-hackers/uma-introdu%C3%A7%C3%A3o-simples-ao-pandas-1e15eea37fa1) [Medium]
* [Siga Este Plano Para Aprender a Matemtica Para Data Science - Live #31 - Mario Filho - Data Science](https://www.youtube.com/watch?v=XHnsS87bhuY&t=2599s) | [pt-br] [Youtube] 
* [Python para cincia de dados em 5 passos - Nana Raythz](https://imasters.com.br/data/python-para-ciencia-de-dados-em-5-passos)
* [Plano de estudos em machine learning completo](https://github.com/italojs/awesome-machine-learning-portugues) | [pt-br] [GitHub]
* [Dicas de estudos para aprender Machine Learning](https://juliocprocha.wordpress.com/2017/04/09/dicas-de-estudos-para-aprender-machine-learning/) | [pt-br]
* [Data Science e Machine Learning - Uma trilha de aprendizagem](https://medium.com/@antonio.cavalcanti/data-science-e-machine-learning-uma-trilha-de-aprendizagem-8f7207044014) | [pt-br] [Medium]
* [Trilha de aprendizagem sobre Inteligncia Artificial - Wesley Almeida](https://www.linkedin.com/pulse/trilha-de-aprendizagem-sobre-intelig%C3%AAncia-artificial-wesley-almeida/) | [pt-br][Linkedin]
* [Listagem de contedos de cursos de IA](https://igoralcantara.com.br/cursos/) |  [pt-br] (obs.: no estou indicando os cursos, at porque no os fiz, mas sim indicando a pgina para que a lista de contedos possa ser utilizada para montar um plano de estudos, por exemplo.)
* [Afinal, o que de matemtica voc precisa saber para entrar de vez no Machine Learning?](https://medium.com/lejoaoconte/afinal-o-que-de-matem%C3%A1tica-voc%C3%AA-precisa-saber-para-entrar-de-vez-no-machine-learning-bf8be40da8cf) | [pt-br][Medium]
* [Aprender Deep Learning sem gastar nada](https://medium.com/lejoaoconte/aprenda-deep-learning-sem-gastar-nada-db1c275c0c13) | [pt-br][Medium]
* [O Segredo Para Dominar o Machine Learning](https://medium.com/lejoaoconte/o-segredo-para-dominar-o-machine-learning-b9d60ceef172) | [pt-br][Medium]
* [A Quarentena do Cientista de Dados, o que estudar?](https://medium.com/data-hackers/a-quarentena-do-cientista-de-dados-o-que-estudar-f6eefb0a7778) | [pt-br][Medium]
* [Curso IA (2019) - USP](https://edisciplinas.usp.br/course/view.php?id=71193https://edisciplinas.usp.br/course/view.php?id=71193)
* [Como comear em Data Science? (Seja Um Data Scientist)](https://www.youtube.com/watch?v=eXg2sVIbFdM)  | [Youtube]
* [O QUE EU FARIA, SE TIVESSE QUE COMEAR DATA SCIENCE HOJE](https://www.youtube.com/watch?v=VlYDWOfiFuc)  | [Youtube]
* [Siga esse mapa de estudos e aprenda Data Science (Seja Um Data Scientist)](https://www.youtube.com/watch?v=2g7TBUDkDhM) | [Youtube]
* [Matemtica para Machine Learning - Didtica Tech](https://www.youtube.com/watch?v=MSHpE9dnIho&list=PLyqOvdQmGdTTYHKdxWRmt8oOhMwYhmxkM) | [pt-br] [Youtube] (Dicas de como estudar matemtica)
* [Finalmente: uma fonte segura mostra o salrio de um Cientista de Dados no Brasil! (Mario Filho - Data Science)](https://www.youtube.com/watch?v=zsEEFUJo0zQ) | [pt-br] [Youtube] 
* [Siga Este Plano Para Aprender a Matemtica Para Data Science - Live #31 - Mario Filho - Data Science](https://www.youtube.com/watch?v=XHnsS87bhuY&t=2599s) | [pt-br] [Youtube] 



CONTEDOS PARA UTILIZAR  MEDIDA QUE AVANAR NOS ESTUDOS
Exerccios e resumos que podem ser aproveitados durante os estudos.

* [Workshop de Cincia de Dados para iniciantes - Nana Raythz](https://github.com/NatOps/Workshop-ciencia-de-dados) | [GitHub]
* [Plano de estudos em machine learning com contedos em portugus](https://github.com/italojs/awesome-machine-learning-portugues) | [GitHub]
* [Faster Data Science Education](https://www.kaggle.com/learn/overview): "Esses micro-cursos so a maneira mais rpida de obter as habilidades necessrias para realizar projetos independentes de cincia de dados." | [Kaggle][Ingls]

LIVROS GRATUITOS E PAGOS

Livros recomendados por profissionais da rea. Peguei essas recomendaes em lives e artigos no Medium. 
(PT-BR e em ingls)

* [Python Data Science Handbook](https://colab.research.google.com/github/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/Index.ipynb#scrollTo=GBz3cb5ZbWT5) - "Esta  a verso do caderno Jupyter do Python Data Science Handbook de Jake VanderPlas; o contedo est disponvel no GitHub."
* Python para anlise de dados: Tratamento de dados com Pandas, NumPy e IPython
* Data Science do Zero - Primeiras Regras Com o Python do autor Joel Grus
* Anlise de Dados com Python e Pandas - Daniel Chen
* Como Mentir com Estatstica -  Darrell Heff
* Mos  Obra: Aprendizado de Mquina com Scikit-Learn & TensorFlow
* Estatstica Prtica para Cientistas de Dados -  Andrew Bruce, Peter C. Bruce
* Storytelling com Dados: um guia sobre visualizao de dados para profissionais de negcio - autora Cole Nussbaumer Knaflic
* Business Intelligence e Anlise de Dados para Gesto do Negcio - autor Dursun Delen
* Essential Math for Data Science
* Data Science Para Negcios: O que Voc Precisa Saber Sobre Minerao de Dados e Pensamento Analtico de Dados
* [Deep Learning - Ian Goodfellow/ Yoshua Bengio/ Aaron Courville](https://www.deeplearningbook.org/): muito recomendado por profissionais da rea. |  [Ingls]
* [Deep Learning Book - Data Science Academy](http://deeplearningbook.com.br/) |  [pt-br]
* [Introduo  Cincia de Dados: Fundamentos e Aplicaes - IME/ USP/ Pedro Morettin/ Julio Singer](https://www.ime.usp.br/~pam/cdados.pdf)  |  [pt-br]
* [Como funciona o Deep Learning - ICMC/ USP/ Moacir Ponti/Gabriel Costa](https://sites.icmc.usp.br/moacir/papers/Ponti_Costa_Como-funciona-o-Deep-Learning_2017.pdf)  |  [pt-br]

MATEMTICA

Pelas minhas pesquisas, uma tima forma de estudar matemtica  por demanda. Por exemplo, estudar contedos de matemtica  medida que for necessrio, porque assim voc evita o esquecimento, o que provavelmente aconteceria se estudarmos todos os pr-requisitos antes de iniciar em IA. Porm,  uma boa dar uma olhada em matemtica bsica antes, se necessrio.

FUNDAMENTOS DE MATEMTICA

* [Fundamentos de Matemtica - Didtica Tech](https://www.youtube.com/watch?v=JVoOF4hjPi8&list=PLyqOvdQmGdTRR5JfSyyeVO4XG7IkBcw5A) | [pt-br][Youtube]
* [Pr-clculo do Zuruba - Zurubabel](https://www.youtube.com/watch?v=huY40aEe30M&list=PL4OAe-tL47sbtMWKh_gOwgAURmja4v7cN) | [pt-br] [Youtube]
* [Siga Este Plano Para Aprender a Matemtica Para Data Science - Live #31 - Mario Filho - Data Science](https://www.youtube.com/watch?v=XHnsS87bhuY&t=2599s) | [pt-br] [Youtube] 


MATEMTICA PARA DATA SCIENCE

* [Trilha EstaTiDados](https://www.youtube.com/playlist?list=PLjdDBZW3EmXe6hO2Rt5Q9I5wzRZ7j7K8P) (as primeiras aulas) | [pt-br] 
* [Curso de Estatstica - Gratuito e Ilimitado - EstaTiDados](https://www.youtube.com/playlist?list=PLjdDBZW3EmXedXYzH-whV58rML91kbwFC) | [Youtube]

MATEMTICA PARA MACHINE/DEEP LEARNING

* [Matemtica e Programao para Aprendizado de Mquina](https://matheusfacure.github.io/2017/01/15/pre-req-ml/): Uma lista para cobrir rapidamente os pr-requisitos para aprendizado de mquina | [pt-br] [GitHub]
* [Matemtica para Machine Learning - Didtica Tech](https://www.youtube.com/watch?v=MSHpE9dnIho&list=PLyqOvdQmGdTTYHKdxWRmt8oOhMwYhmxkM) | [pt-br] [Youtube]
* [Reviso de Machine Learning - Zurubabel](https://www.youtube.com/watch?v=I86gYeLmkT0&list=PL4OAe-tL47sZSCaprWZ6CrJhCTq2gUQCb) | [pt-br] [Youtube]
* [Afinal, o que de matemtica voc precisa saber para entrar de vez no Machine Learning?](https://medium.com/lejoaoconte/afinal-o-que-C-matem%C3%A1tica-voc%C3%AA-precisa-saber-para-entrar-de-vez-no-machine-learning-bf8be40da8cf) | [pt-br][Medium]
* [Matemtica para Machine Learning](https://medium.com/@lucasoliveiras/matem%C3%A1tica-para-machine-learning-7dc0893ba749) | [pt-br][Medium]
* [Matemtica bsicas para Machine Learning](https://www.youtube.com/watch?v=veATb_wuZSw&list=PLtyvX7Ge_YluwPLJ_qD9khzp0UU_gu59N&index=1)  | [espanhol] [Youtube]

LINGUAGEM PYTHON

* [Curso de Python no Neps Academy](https://www.youtube.com/watch?v=T5pRlIbr6gg&list=PL2-dafEMk2A6QKz1mrk1uIGfHkC1zZ6UU) | [pt-br] (gratuito)
* [Introduo  Cincia da Computao com Python Parte 1](https://www.coursera.org/learn/ciencia-computacao-python-conceitos)
* [Python para Anlise de Dados - Data Science Academy (DSA)](https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=python-fundamentos) | [pt-br] (gratuito)
* [Curso Python para Machine Learning e Anlise de Dados - Didtica Tech](https://www.youtube.com/watch?v=MmSXHCxDwBs&list=PLyqOvdQmGdTR46HUxDA6Ymv4DGsIjvTQ-) | [pt-br] [Youtube]
* [Curso Python para Iniciantes - Didtica Tech](https://www.youtube.com/watch?v=bHn91RxiTjY&list=PLyqOvdQmGdTSEPnO0DKgHlkXb8x3cyglD) | [pt-br] [Youtube]
* [O melhor Curso de Python - Zurubabel](https://www.youtube.com/watch?v=bHn91RxiTjY&list=PLyqOvdQmGdTSEPnO0DKgHlkXb8x3cyglD) | [pt-br] [Youtube]
* [Resolvendo Problemas (C e Python) - Universo Discreto](https://www.youtube.com/watch?v=pTnLpcp-o1Q&list=PL-t7zzWJWPtx0UjvAgW-C4U1ZQz1almxx) | [pt-br] [Youtube]
* [Cursos de Anlise de Dados em Python para iniciantes](https://www.youtube.com/playlist?list=PLqiFjCF_dtcymXtdjwAP4s7tRoW4CYwnH) [pt-br] [Youtube]
* [Os 35 melhores cursos de Python gratuitos disponveis pra voc - Ninja do Linux](http://ninjadolinux.com.br/os-35-melhores-cursos-de-python-gratuitos/) | [pt-br]
* [Learn Python for Data Science - Siraj Raval](https://www.youtube.com/watch?v=T5pRlIbr6gg&list=PL2-dafEMk2A6QKz1mrk1uIGfHkC1zZ6UU) | [ingls] [Youtube]

LINGUAGEM R

* [Curso R para Machine Learning - Didtica Tech](https://www.youtube.com/watch?v=ID5Ui22F8HQ&list=PLyqOvdQmGdTSqkutrKDaVJlEv-ui1MyK4)  | [pt-br] [Youtube]
* [Estatstica com R - Universidade Federal Fluminense/UFF](http://www.estatisticacomr.uff.br/?page_id=38)
* [Curso de Programao R - Zurubabel](https://www.youtube.com/watch?v=plJw9QFew5A&list=PL4OAe-tL47sbzCgtBTthtX50T30CLToEZ) | [pt-br] [Youtube]

AULAS SOBRE ALGUMAS BIBLIOTECAS

TENSOFLOW

* [Curso TensorFlow para Iniciantes - Didtica Tech](https://www.youtube.com/watch?v=JHsnHgb9hDo&list=PLyqOvdQmGdTR_X-BxOJCPIibdjQ_hXycV) | [pt-br] [Youtube]
* [Intro to TensorFlow - Siraj Raval](https://www.youtube.com/watch?v=2FmcHiLCwTU&list=PL2-dafEMk2A7EEME489DsI468AB0wQsMV) | [ingls] [Youtube]

PANDAS

* [Pandas em Portugus - Zurubabel](https://www.youtube.com/watch?v=eQGEWo1vsKU&list=PL4OAe-tL47sa1McMctk5pdPd5eTAp3drk) | [pt-br] [Youtube]
* [Uma introduo simples ao Pandas](https://medium.com/data-hackers/uma-introdu%C3%A7%C3%A3o-simples-ao-pandas-1e15eea37fa1) | [Medium]
* [Dicas de Pandas - Programao Dinmica](https://www.youtube.com/watch?v=MVd1cs7TDgA&list=PL5TJqBvpXQv6SSsEgQrNwpOLTupXPuiMQ) | [pt-br] [Youtube]


FUNDAMENTOS IA

* [Inteligncia Artificial - Zurubabel](https://www.youtube.com/watch?v=m1-Hc5-H22M&list=PL4OAe-tL47sY1OgDs7__GJW8xBpPEeNfC) | [pt-br] [Youtube]
* [Inteligncia Artificial Fundamentos - Data Science Academy (DSA)](https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=inteligencia-artificial-fundamentos) | [pt-br] (gratuito)
* [Minicurso de Introduo  Machine Learning e Inteligncia Artificial](https://www.youtube.com/playlist?list=PLrakQQfctUYUQ2o-9Vop3osTdwWy871D1) | Tambm em diegonogare.net | [pt-br] [Youtube]

MACHINE LEARNING

* [Machine Learning para Cientista de Dados - LEG/UFPR/Eduardo Ferreira)](http://cursos.leg.ufpr.br/ML4all/1parte/)  | [pt-br] [Youtube]
* [Introducao a Machine Learning - Didtica Tech)](https://www.youtube.com/watch?v=ID5Ui22F8HQ&list=PLyqOvdQmGdTSqkutrKDaVJlEv-ui1MyK4)  | [pt-br] [Youtube]
* [Machine Learning - Zurubabel)](https://www.youtube.com/watch?v=pKc1J4RB_VQ&list=PL4OAe-tL47sb3xdFBVXs2w1BA2LRN5JU2)  | [pt-br] [Youtube]
* [Algoritmos de Machine Learning - Didtica Tech)](https://www.youtube.com/watch?v=ID5Ui22F8HQ&list=PLyqOvdQmGdTSqkutrKDaVJlEv-ui1MyK4)  | [pt-br] [Youtube]
* [Learn Machine Learning in 3 months - Siraj Raval](https://github.com/llSourcell/Learn_Machine_Learning_in_3_Months) | [ingls] [Youtube]
* [Machine Learning fo Hacckers - Siraj Raval](https://www.youtube.com/watch?v=2FOXR16mLow&list=PL2-dafEMk2A4ut2pyv0fSIXqOzXtBGkLj) | [ingls] [Youtube]
* [Machine Learning - The University of British Columbia](https://www.youtube.com/watch?v=w2OtwL5T1ow&index=1&list=PLE6Wd9FR--EdyJ5lbFl8UuGjecvVw66F6) | [ingls][Youtube]
* [Tutorial de Machine Learning com Titanic](https://www.youtube.com/watch?v=1UVizW6eFrY&list=PLwnip85KhroW8Q1JSNbgl06iNPeC0SDkx) | [pt-br] [Youtube]


REDES NEURAIS/ DEEP LEARNING

* [Curso Deep Learning - UFG - Deep Learning Brasil](https://www.youtube.com/watch?v=6yYUc6nU3Cw&list=PLSZEVLiOtIgF19_cPrvhJC2bWn-dUh1zB) | [pt-br] [Youtube]
* [Deep Learning em Portugus - Sandeco](https://www.youtube.com/playlist?list=PLbmt8d_ueDMVUVlw9VZSdgAIi6W3u-7Zg) | [pt-br] [Youtube]
* [Curso Deep Learning - UFG/Cyberlabs Academy](https://www.youtube.com/watch?v=tWB_2APSfaY&list=PL95sSdJCNga2vUe_WUFwCOsrPmJnhCCv9) | [pt-br] [Youtube]
* [Deep Learning em Portugus - Zurubabel](https://www.youtube.com/watch?v=XL31Z50dLF8&list=PL4OAe-tL47sbzwP6pWR6NQ5ESOt-Ktrih) | [pt-br] [Youtube]
* [Machine Learning em Python - Programao Dinmica](https://www.youtube.com/watch?v=u8xgqvk16EA&list=PL5TJqBvpXQv5CBxLkdqmou_86syFK7U3Q) | [Youtube]
* [I.A. e Machine Learning - Universo Discreto](https://www.youtube.com/watch?v=p_SmODmFRUw&list=PL-t7zzWJWPtz29fAf72nG3KTJrRdvCmgn) | [pt-br] [Youtube]
* [ Aulas USP | Inteligncia Artificial em sade: o uso de machine learning - Canal USP](https://www.youtube.com/watch?v=EhpebH96Ek0&list=PLAudUnJeNg4tvUFZ8tXQDoAkFAASQzOHm) | [pt-br] [Youtube]
* [Redes Neurais Artificiais - USP](https://sites.icmc.usp.br/andre/research/neural/) | [pt-br]
* [CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning | Winter 2019](https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOhcuXMZkNm7j3fVwBBY42z) [ingls][Youtube]
* [MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning](https://www.youtube.com/watch?v=5v1JnYv_yWs&list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI) [ingls] [Youtube]
* [Intro to Deep Learning (Udacity Nanodegree) - Siraj Raval](https://www.youtube.com/watch?v=vOppzHpvTiQ&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3) | [ingls] [Youtube]
* [Neural Networks and Deep Learning (Course 1 of the Deep Learning Specialization) - Deepearning.ai](https://www.youtube.com/watch?v=CS4cs9xVecg&list=PLkDaE6sCZn6Ec-XTbcX1uRg2_u4xOEky0) | [ingls] [Youtube]
* [Practical Deep Learning for Coders, v3](https://www.fast.ai) | [ingls] [Youtube]

DATA SCIENCE

* [Trilha EstaTiDados  Data Science (Estatstica, Negcios, StoryTelling, Dashboards, Machine Learning, Raspagem, Anlise de Sentimentos e Big Data)](https://www.youtube.com/playlist?list=PLjdDBZW3EmXe6hO2Rt5Q9I5wzRZ7j7K8P)  | [pt-br]] [Youtube]
* [(Big Data Fundamentos 2.0 - Data Science Academy (DSA)](https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=big-data-fundamentos) | [pt-br] (gratuito)
* [Cincia de Dados Aplicada - Programao Dinmica](https://www.youtube.com/watch?v=DeAuVrhKw58&list=PL5TJqBvpXQv78JrStmN5qp6xoEBT_-3zO) | [Youtube]
* [Microsoft Power BI para Data Science - Data Science Academy (DSA)](https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=microsoft-power-bi-para-data-science) | [pt-br] (gratuito)
* [Introducao  Cincia de Dados 2.0 - Data Science Academy (DSA)](https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=introduo--cincia-de-dados) | [pt-br] (gratuito)
* [Cincia de Dados do Zuruba - Zurubabel](https://www.youtube.com/watch?v=Y0L0CWTQWDw&list=PL4OAe-tL47sausWpn6QYcETtYltCe3nmp) | [pt-br] [Youtube]
* [Anlise Exploratria de Dados - Zurubabel](https://www.youtube.com/watch?v=4SetLMXelUY&list=PL4OAe-tL47sak0KV_g6VNlPMscQGEAT8t) | [pt-br] [Youtube]
* [Data Science Your Way - Jose A Dianes/ GitHub](https://github.com/jadianes/data-science-your-way) | [ingls] [Youtube]

CANAIS DO YOUTUBE

Contedos diversos sobre IA.
* [Sandeco](https://www.youtube.com/channel/UCIQne9yW4TvCCNYQLszfXCQ)
* [Mario Filho - Data Science](https://www.youtube.com/channel/UCIFd_i2iwYox1PPm9rD8wFA)
* [Seja um Data Scientist](https://www.youtube.com/channel/UCar5Cr-pVz08GY_6I3RX9bA/videos)
* [Peixebabel](https://www.youtube.com/user/CanalPeixeBabel/videos)
* [PrograMaria](https://www.youtube.com/channel/UC6N7eSdbT5DDdrqZVeN0KGw/featured)
* [AI Girls Comunidade](https://www.youtube.com/channel/UC_QxmLPZQRJDjjtN1M-gfnQ/videos)
* [Universo Programado](https://www.youtube.com/channel/UCf_kacKyoRRUP0nM3obzFbg)
* [Programacao Dinmica](https://www.youtube.com/channel/UC70mr11REaCqgKke7DPJoLg)
* [Universo Discreto](https://www.youtube.com/channel/UCEn6kONg6EC_Ylh0RlInsMw/videos)
* [AI Brasil Community](https://www.youtube.com/channel/UCS5QayXigvan2fIDGN8UfpQ)
* [DevelopersBR](https://www.youtube.com/channel/UCGhSrtP0-1qq0XPbnMpi2kQ)
* [Diogo Cortiz](https://www.youtube.com/channel/UC5MXrSUoLW0JRd2j7q1ef7Q)
* [Mikaeri Ohana](https://www.youtube.com/user/miohanars)
* [O Computeiro](https://www.youtube.com/watch?v=d8U7ygZ48Sc)
* [Vini Mesel - #MaisQueDevs](https://www.youtube.com/watch?v=mAIRkkItPSc)
* [Epidemio Fora da Curva - R](https://www.youtube.com/channel/UCl5H4LMBYJB1Hu3HgCmgyCg/videos)

SITES COM DESAFIOS/ PROBLEMAS

* [HarckerRank](https://www.hackerrank.com/)
* [Kaggle](https://www.kaggle.com/)
* [Exercism](https://exercism.io/)
* [URI Jugde](https://www.urionlinejudge.com.br/judge/pt/login?redirect=%2Fpt)

CURSOS DA UDEMY/ UDACITY/ COURSERA

Alguns gratuitos (sem certificado) e outros pagos.



UDEMY

* [Manual Prtico do Deep Learning - Redes Neurais Profundas - Arnaldo Gualberto](https://www.udemy.com/course/redes-neurais/?referralCode=34C61CFBEACD87D2FD37)
* [Cursos do Fernando Amaral](https://www.udemy.com/user/fernando-amaral-3/)
* [Cursos do Jones Granaty](https://www.udemy.com/user/jones-granatyr/)  (tbm em iaexpert.com.br)
* [Deep Learning A-Z: Hands-On Artificial Neural Networks -  Kirill Eremenko/ Hadelin de Ponteves](https://www.udemy.com/course/deeplearning/)
* [Data Science: Deep Learning in Python - Lazy Programmer Inc.](https://www.udemy.com/data-science-deep-learning-in-python/)
* [Machine Learning e Data Science com Python - Marcos Castro/Gileno Alves](https://www.udemy.com/course/machine-learning-e-data-science-com-python/)
* [Data Science de A a Z - Extraao e Exibio dos Dados - Felipe Mafra](https://www.udemy.com/course/curso-data-science-completo/)

COURSERA

* [IA para todos - Andrew Ng](https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone-es)
* [Machine Learning - Stanford](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
* [Introduo  Cincia da Computao com Python Parte 1](https://www.coursera.org/learn/ciencia-computacao-python-conceitos)

UDACITY

* [Machine Learning - Georgia Tech](https://www.udacity.com/course/machine-learning--ud262)
* [Introduction to Machine Learning Course](https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud120)
* [AWS Machine Learning Scholarship Program](https://www.udacity.com/scholarships/aws-machine-learning-scholarship-program?bsft_eid=f4e0e426-7315-28ce-d23c-28ab2213e706&utm_campaign=sch_600_2020-04-30_ndxxx_aws-ml-pre-reg-announcement_global&utm_source=blueshift&utm_medium=email&bsft_clkid=013f9465-2976-455b-9866-39d4d8174f61&bsft_uid=068492e1-225e-49de-8c64-3fcc3f7b0fd3&bsft_mid=d585ba8f-b40f-4048-ae8c-ccaa1672cdf1&bsft_ek=2020-05-03T00:32:38Z&bsft_mime_type=html)


REPSITORIOS

Repsitorios com contedos, trilhas, dicas e exerccios, ou seja, possuem muuuitos materiais sobre IA.

* [Plano de estudos em machine learning completo](https://github.com/italojs/awesome-machine-learning-portugues) [pt-br]
* [Workshop de Cincia de Dados de iniciantes a intermedirio](https://github.com/NatOps/Workshop-ciencia-de-dados/) [pt-br]
* [Guia do Cientista de Dados das Galxias](https://github.com/PizzaDeDados/datascience-pizza/) [pt-br]
* [The Catcher in the Data Science](https://github.com/BrunoComitre/favorite-datascience) [pt-br]
* [Pandas Exercises](https://github.com/guipsamora/pandas_exercises) (Ingls)
* [Top-down learning path: Machine Learning for Software Engineers](https://github.com/guipsamora/pandas_exercises) (Ingls)
* [Manual Prtico do Deep Learning (cdigo-fonte do curso do Arnaldo Gualberto)](https://github.com/arnaldog12/Manual-Pratico-Deep-Learning) [pt-br]
* [Materiais de estudos sobre Machine Learning](https://github.com/univille-machine-learning/materiais-de-estudo-sobre-machine-learning) [pt-br]

DATASETS PARA INICIANTES
(organizar)
* [UCI Machine Learning Repository: Data Sets](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php)
* [Google Dataset Search](https://datasetsearch.research.google.com/)


DICAS PARA MONTAR PORTIFLIO

* [Os 5 tipos de projetos obrigtorios para o portiflio de Data Science (Seja Um Data Scientist)](https://www.youtube.com/watch?v=LJrK4B7bNWA) | [Youtube]
https://blog.academiain1.com.br/big-data-voce-conhece-os-4-tipos-de-analise-de-dados/
https://blog.toccato.com.br/aprenda-como-fazer-uma-analise-de-dados-eficiente-em-6-passos/ (organizar)
https://blog-in1-com-br.cdn.ampproject.org/v/s/blog.in1.com.br/como-criar-uma-modelagem-de-dados-de-forma-eficaz?hs_amp=true&_js_v=0.1#referrer=https%3A%2F%2Fwww.google.com&_tf=Fonte%3A%20%251%24s&share=https%3A%2F%2Fblog.in1.com.br%2Fcomo-criar-uma-modelagem-de-dados-de-forma-eficaz (organizar)
https://sigmoidal.ai/guia-basico-de-pre-processamento-de-dados/ (organizar)
https://sigmoidal.ai/como-tratar-dados-ausentes-com-pandas/
https://medium.com/databootcamp/meu-checklist-de-projetos-de-aprendizado-de-m%C3%A1quina-34328850d7ab

FREELANCER EM DATA SCIENCE

* [Como ser Freelancer em Data Science - Mario Filho](https://www.youtube.com/watch?v=ggdXJJNh7-k)


MAIS OU MENOS OFF-TOPIC

REPRESENTATIVIDADE

* [R-Ladies](https://rladies.org/)
* [Black in AI](https://blackinai.github.io/#/programs/summer-research-programs)
* [Pyladies](https://brasil.pyladies.com/)
* [Tecnogueto](https://tecnogueto.com.br/)
* [QuebraDev](https://quebradev.com.br/)
* [AfroPython](https://afropython.org/)
* [perifaCode](https://perifacode.com/)
* [PrograMaria](https://www.youtube.com/channel/UC6N7eSdbT5DDdrqZVeN0KGw/featured)
* [AI Girls Comunidade](https://www.youtube.com/channel/UC_QxmLPZQRJDjjtN1M-gfnQ/videos)
* [DevAIWomen - DevelopersBR](https://www.youtube.com/channel/UCGhSrtP0-1qq0XPbnMpi2kQ/search?query=DevAIWomen)
* [BlackPowerData](https://blackpowerdata.com/)
* [PodProgramar](https://podprogramar.com.br/)


SITES TEIS PARA DESENVOLVEDORES PYTHON

* [Pydata](https://pydata.org/)
* [Python Caf](https://pythoncafe.com.br/)
* [Pyjobs](https://www.pyjobs.com.br/)

LINKS TEIS

* [Posts Programao Dinmica - Medium](https://medium.com/programacaodinamica)
* [The Four Pure Learning Styles in Machine Learning](https://towardsdatascience.com/machine-learning/home)
* [The Netflix Data Scientist Interview](https://towardsdatascience.com/the-netflix-data-scientist-interview-35093d4c20aa)
* [Classificao de textos com Python - Alura/ Yuri Matheus](https://www.alura.com.br/artigos/classificando-textos-com-python)
* [Classificando textos com Redes Neurais e TensorFlow - Deborah Mesquita](https://www.deborahmesquita.com/2017-05-07/classificando-textos-com-redes-neurais-e-tensorflow)
* [Posts Rafel Sakurai](http://rafaelsakurai.github.io/)
* [ConsuData](https://consudata.com.br/blog)
* [The Four Pure Learning Styles in Machine Learning](https://towardsdatascience.com/machine-learning/home)
* [The Netflix Data Scientist Interview](https://towardsdatascience.com/the-netflix-data-scientist-interview-35093d4c20aa)
* [Classificao de textos com Python - Alura/ Yuri Matheus](https://www.alura.com.br/artigos/classificando-textos-com-python)
* [Classificando textos com Redes Neurais e TensorFlow - Deborah Mesquita](https://www.deborahmesquita.com/2017-05-07/classificando-textos-com-redes-neurais-e-tensorflow)
* [Posts Rafel Sakurai](http://rafaelsakurai.github.io/)
* [ConsuData](https://consudata.com.br/blog)

PODCASTS

* [Pizza de Dados](pizzadedados.com/)
* [PodProgramar](https://mundopodcast.com.br/podprogramar/79-ciencia-de-dados/)
* [Caf Debug](https://soundcloud.com/cafe-de-bug)
* [QuebraDev](https://quebradev.com.br/)
* [Dev na Estrada](https://quebradev.com.br/)
* [DataHackers](https://datahackers.com.br/podcast)
* [Hipsters Ponto Tech](https://hipsters.tech/)

OPEN SOURCE

* [Guia: Como contribuir em Open Source](https://willianjusten.com.br/guia-como-contribuir-em-open-source/)

ARTIGOS

* [ICML](https://icml.cc/)
* [ARXIV](https://arxiv.org/)
* [ARXIV](http://www.arxiv-sanity.com/)
* [KDNuggets](https://www.kdnuggets.com/education/online.html)
* [OpenAI](https://openai.com/requests-for-research/)

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