Data Science

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License: MIT
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CIÊNCIA DE DADOS INCRÍVEL

Contribuições são bem-vindas — consulte CONTRIBUTING.md.

Um repositório de código aberto sobre ciência de dados para aprender e aplicar conceitos na resolução de problemas do mundo real.

Este é um caminho rápido para começar a estudar ciência de dados. Basta seguir as etapas para responder às perguntas: “O que é ciência de dados e o que devo estudar para aprendê-la?”

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O que é ciência de dados?

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A ciência de dados é hoje um dos temas mais em alta no universo da computação e da internet. Até agora, as pessoas reuniram dados de aplicativos e sistemas; chegou o momento de analisá-los. As próximas etapas são gerar recomendações com base nos dados e fazer previsões sobre o futuro. Aqui você encontra a grande pergunta sobre ciência de dados e centenas de respostas de especialistas.

Link	Prévia
Ciência de dados para iniciantes	A Microsoft tem o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas e 20 aulas sobre ciência de dados.
O que é ciência de dados? @ O’Reilly	Cientistas de dados combinam empreendedorismo com paciência, disposição para criar produtos de dados gradualmente, capacidade de explorar e de iterar sobre uma solução. São, por natureza, interdisciplinares. Conseguem abordar todos os aspectos de um problema, desde a coleta e preparação inicial dos dados até a obtenção de conclusões. Pensam fora da caixa para encontrar novas maneiras de enxergar o problema ou trabalhar com questões muito amplas: “aqui há muitos dados; o que você consegue fazer com eles?”
O que é ciência de dados? @ Quora	A ciência de dados combina vários aspectos dos dados, como tecnologia, desenvolvimento de algoritmos e inferência de dados, para estudá-los, analisá-los e encontrar soluções inovadoras para problemas difíceis. Basicamente, trata-se de analisar dados e impulsionar o crescimento dos negócios de forma criativa.
A profissão mais atraente do século XXI	Hoje, cientistas de dados se assemelham aos “quants” de Wall Street das décadas de 1980 e 1990. Naquela época, pessoas com formação em física e matemática migravam para bancos de investimento e fundos de hedge, onde podiam criar algoritmos e estratégias de dados totalmente novos. Em seguida, diversas universidades desenvolveram programas de mestrado em engenharia financeira, formando uma segunda geração de profissionais mais acessível às empresas tradicionais. O padrão se repetiu no fim da década de 1990 com os engenheiros de busca, cujas habilidades raras logo passaram a ser ensinadas em cursos de ciência da computação.
Wikipedia	A ciência de dados é um campo interdisciplinar que usa métodos, processos, algoritmos e sistemas científicos para extrair conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. Ela está relacionada à mineração de dados, ao aprendizado de máquina e aos grandes volumes de dados.
Como se tornar cientista de dados	Cientistas de dados organizam grandes volumes de dados e coletam e analisam conjuntos extensos de dados estruturados e não estruturados. O trabalho combina ciência da computação, estatística e matemática. Eles analisam, processam e modelam dados e, em seguida, interpretam os resultados para criar planos de ação para empresas e outras organizações.
uma breve história de #cienciadedados	A história de como a profissão de cientista de dados se tornou atraente é, em grande parte, a história da união entre a disciplina madura da estatística e uma muito jovem: a ciência da computação. O termo “ciência de dados” surgiu recentemente para designar especificamente uma nova profissão, cuja missão é dar sentido aos vastos repositórios de big data. Mas interpretar dados tem uma longa história e vem sendo discutido por cientistas, estatísticos, bibliotecários, profissionais de computação e outros há anos. A linha do tempo a seguir acompanha a evolução do termo “ciência de dados”, seu uso, as tentativas de defini-lo e os termos relacionados.
Recursos de desenvolvimento de software para cientistas de dados	Cientistas de dados se concentram em interpretar os dados por meio de análises exploratórias, estatística e modelos. Desenvolvedores de software aplicam outro conjunto de conhecimentos e ferramentas. Embora o foco possa parecer diferente, equipes de ciência de dados podem se beneficiar das boas práticas de desenvolvimento de software. Controle de versão, testes automatizados e outras habilidades de desenvolvimento ajudam a criar código e ferramentas reproduzíveis e prontos para produção.
Cientista de dados Roadmap	A ciência de dados é uma excelente opção de carreira no mundo atual, orientado por dados, em que são gerados aproximadamente 328,77 milhões de terabytes de dados por dia. Esse número só cresce, aumentando a demanda por cientistas de dados qualificados que possam usar esses dados para impulsionar os negócios.
Navigating Your Path to Becoming a Cientista de dados	_A ciência de dados é hoje uma das carreiras mais procuradas. Como as empresas dependem cada vez mais dos dados para tomar decisões, a necessidade de cientistas de dados qualificados cresceu rapidamente. Seja em empresas de tecnologia, organizações de saúde ou instituições governamentais, esses profissionais têm papel fundamental na transformação de dados brutos em insights valiosos. Mas como se tornar cientista de dados, especialmente se você está começando agora? _

Por onde começar?

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Embora não seja estritamente indispensável, conhecer uma linguagem de programação é essencial para atuar com eficiência como cientista de dados. Atualmente, a linguagem mais popular é Python, seguida de perto por R. Python é uma linguagem de script de propósito geral, usada em uma grande variedade de áreas. R é uma linguagem específica para estatística, que já inclui muitas ferramentas estatísticas comuns.

Python é, de longe, a linguagem mais popular na ciência, em grande parte pela facilidade de uso e pelo vibrante ecossistema de pacotes criados pela comunidade. Há dois métodos principais para instalar pacotes: Pip (executado com pip install), o gerenciador que acompanha o Python, e Anaconda (executado com conda install), um poderoso gerenciador capaz de instalar pacotes para Python e R e baixar executáveis como o Git.

Ao contrário de R, Python não foi desenvolvido desde o início pensando em ciência de dados, mas há muitas bibliotecas de terceiros para compensar isso. Uma lista bem mais completa de pacotes aparece adiante; estes quatro são boas opções para começar sua jornada: Scikit-Learn é um pacote de ciência de dados de propósito geral que implementa os algoritmos mais populares — além de oferecer documentação abrangente, tutoriais e exemplos dos modelos implementados. Mesmo que você prefira escrever suas próprias implementações, o Scikit-Learn é uma referência valiosa para entender os detalhes de muitos algoritmos comuns. Com Pandas, é possível organizar e analisar dados em um formato de tabela conveniente. Numpy oferece ferramentas muito rápidas para operações matemáticas, com foco em vetores e matrizes. Seaborn, baseado no pacote Matplotlib, permite criar rapidamente visualizações bonitas dos dados, com várias configurações padrão úteis e uma galeria que ensina a produzir muitas visualizações comuns.

Ao iniciar sua jornada para se tornar cientista de dados, a escolha da linguagem não é particularmente importante: Python e R têm vantagens e desvantagens. Escolha a linguagem de que você gosta e confira um dos cursos gratuitos listados abaixo!

Roteiro para iniciantes

Se você está começando, este é um caminho simples recomendado:

Aprenda Python – Comece pelo básico: variáveis, laços e funções
Aprenda as bibliotecas essenciais – Pandas, NumPy, Matplotlib e Scikit-Learn
Pratique com projetos para iniciantes – Experimente prever a sobrevivência no Titanic ou os preços de imóveis no Kaggle
Aprenda os fundamentos da matemática – Estatística, álgebra linear e probabilidade
Avance para o ML – Aprendizado supervisionado → não supervisionado → aprendizado profundo

Agentes

Esta seção reúne frameworks e ferramentas de agentes úteis para fluxos de trabalho de ciência de dados.

Frameworks

ADK-Rust - Kit de desenvolvimento de agentes de IA para Rust, pronto para produção e independente de modelos (Gemini, OpenAI, Anthropic), com vários tipos de agente (LLM, grafo, fluxo de trabalho), suporte a MCP e telemetria integrada.
Lumen - Framework de agentes para conversar com dados e transformar linguagem natural em SQL, pipelines de transformação e visualizações. Gera especificações declarativas que podem ser inspecionadas, editadas, reabertas em um notebook ou combinadas em um painel.

Ferramentas

Frostbyte MCP - Servidor MCP que oferece 13 ferramentas de dados para agentes de IA: preços de criptomoedas em tempo real, geolocalização de IP, consultas DNS, extração de páginas da web em Markdown, execução de código e capturas de tela. Uma chave de API para mais de 40 serviços.
Arch Tools - 61 ferramentas de API de IA prontas para produção em fluxos de ciência de dados: análise de código, extração de dados da web, PLN, geração de imagens, dados de criptomoedas e busca. Compatível com API REST e protocolo MCP. GitHub
Not Human Search - Mecanismo de busca para agentes de IA que indexa mais de 9.000 ferramentas e APIs de IA e avalia a prontidão de cada uma para agentes (llms.txt, OpenAPI, MCP, ai-plugin.json). Oferece API REST e servidor MCP para descoberta programática de ferramentas. GitHub
DeepAlpha - Framework de negociação de criptomoedas com IA, usando conjunto LightGBM + XGBoost com 72 atributos de ML. Precisão de 70,9% validada por walk-forward em dados fora da amostra. Compatível com Bybit e Binance. Licença MIT, disponível no PyPI.
CAJAL - Agente local de IA para gerar artigos científicos prontos para publicação, com citações reais do arXiv, estrutura IMRaD e pontuação por banca avaliadora. Funciona 100% offline pelo Ollama com modelos de 4B a 9B. Licença MIT. HuggingFace
ai-evaluation - Framework de código aberto para avaliar LLMs e agentes, com mais de 50 métricas, avaliação complementar por LLM-as-Judge e verificadores de proteções (jailbreak, dados pessoais e injeção de prompt). Útil para pontuar resultados de RAG, trajetórias de agentes e comportamento de chamadas de função em fluxos de ciência de dados.
Kitaru - Plataforma de código aberto que registra execuções reais de agentes de IA, reproduz essas execuções diante de alterações e avalia os resultados antes da implantação.
Jev Social - Agente de pesquisa social somente leitura que permite ao Jev escolher operações limitadas no Instagram, TikTok e LinkedIn, executa-as pelo CLI local do socai no Chrome e mantém evidências com links para as fontes junto a um relatório com citações.
YYLO Benchmark - Executor de experimentos de código aberto em host confiável para tarefas históricas de agentes, prompts de programação fornecidos e fluxos de trabalho. Executa tentativas independentes e mantém os resultados, permitindo comparar posteriormente modelos, harnesses e configurações com diferentes verificações ou avaliadores. Licença MIT.
YYLO - Orquestrador de linha de comando de código aberto para agentes de programação e fluxos repetíveis, com limites tipados para tarefas, validação, mesclagem e prontidão para lançamento, além de alterações no repositório respaldadas por comprovantes. Licença MIT; instalável via npm.
YYLO Ledger - Registro de tarefas e fluxos de trabalho em linha de comando para projetos com agentes de programação: armazena o quadro Kanban e o estado das tarefas como Markdown encadeado por hashes dentro do repositório, acompanha comprovantes e arquivos e coordena fluxos tipados de mesclagem e lançamento entre worktrees de agentes. Licença MIT.

Pesquisa e recuperação de conhecimento

BGPT MCP - Servidor MCP que dá a agentes de IA acesso a um banco de artigos científicos criado a partir de dados experimentais brutos extraídos de estudos em texto integral. Retorna mais de 25 campos estruturados por artigo, incluindo métodos, resultados, tamanhos de amostra e pontuações de qualidade. GitHub
Chunk Tuner - Biblioteca Python e servidor MCP de código aberto para comparar estratégias de divisão de documentos em blocos para RAG, pontuar a qualidade da recuperação e recomendar configurações para um corpus.
II-Commons - Skill e CLI atualizados diariamente para recuperação determinística em arXiv, PubMed/PMC e corpora selecionados de políticas dos EUA.
Spraay x402 Gateway - Gateway de pagamento x402 com 23 endpoints de pesquisa e referência para agentes de IA: Wikipedia, arXiv, PubMed, Wikidata, busca de citações acadêmicas, extração de entidades e muito mais. Pagamento por chamada em USDC na Base e na Solana — sem chaves de API ou assinaturas. Também oferece mais de 150 endpoints em 39 categorias, incluindo dados geoespaciais, inferência de IA, DeFi e computação. GitHub
Suppr - Busca de literatura com IA, tradução de documentos e espaço de trabalho para pesquisa aprofundada.

Fluxo de trabalho

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sim - A interface do Sim Studio é leve e intuitiva, permitindo criar e implantar rapidamente LLMs conectados às suas ferramentas favoritas.

Projetos

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Synthetic Hospital - Uma plataforma de benchmark médico e simulação de prontuários eletrônicos de saúde

Recursos de aprendizado

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Como aprender ciência de dados? Praticando ciência de dados, é claro! Tudo bem, isso talvez não ajude muito quando você está começando. Nesta seção, listamos alguns recursos de aprendizado, em ordem aproximada do menor para o maior nível de dedicação: tutoriais, cursos online abertos e massivos (MOOCs), programas intensivos e faculdades e universidades.

Tutoriais

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1000 Data Science Projects que você pode executar no navegador com o IPython.
#tidytuesday - Um projeto semanal de dados voltado ao ecossistema R.
Ciência de dados do seu jeito
DataCamp Cheatsheets Guias de referência rápida para ciência de dados.
Guia de referência rápida do PySpark
Aprendizado de máquina, ciência de dados e aprendizado profundo com Python
TutorialSearch - Mecanismo de busca gratuito e multiplataforma que indexa mais de 50.000 tutoriais do Udemy, Skillshare, Pluralsight e outras grandes plataformas de aprendizado, em mais de 45 categorias.
Seu guia para alocação latente de Dirichlet
Tutoriais com o código-fonte do livro Algoritmos Genéticos com Python, de Clinton Sheppard
Tutoriais introdutórios sobre processamento de sinais para aprendizado de máquina
Realtime deployment Tutorial sobre implantação de modelos de séries temporais em Python.
Python para ciência de dados: um guia para iniciantes
Plano de estudos mínimo viável para entrevistas de aprendizado de máquina
Entenda e aprenda engenharia de aprendizado de máquina criando projetos sólidos
12 projetos gratuitos de ciência de dados para praticar Python e Pandas
Melhor currículo para iniciantes em ciência de dados
Entenda a ciência de dados com um curso em Java
Perguntas de entrevistas sobre análise de dados (do iniciante ao avançado)
Mais de 100 principais perguntas e respostas de entrevistas sobre ciência de dados
DataDriven - perguntas de entrevista sobre SQL, Python e modelagem de dados
StepByStepML - Calculadora interativa que visualiza passo a passo os cálculos manuais por trás dos algoritmos de aprendizado de máquina, para preparação para provas.
Como criar agentes de IA otimizados que realmente funcionam - Manual para desenvolvedores sobre projeto e criação de agentes de IA eficazes.
Treine um LLM do zero - Um método simples para treinar seu LLM, desde o download dos dados até a geração de texto.

Cursos gratuitos

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Ciência de dados - Universidade da Open Source Society
Cientista de dados com R
Cientista de dados com Python
Curso OCW de algoritmos genéticos
AI Expert Roadmap - Roteiro para se tornar especialista em inteligência artificial
Otimização convexa - Otimização convexa (fundamentos da análise convexa; mínimos quadrados, programação linear e quadrática, programação semidefinida, minimax, volume extremo e outros problemas; condições de otimalidade, teoria da dualidade…)
Aprendizado a partir de dados - Introdução ao aprendizado de máquina, abrangendo teoria básica, algoritmos e aplicações
Kaggle - Aprenda sobre ciência de dados, aprendizado de máquina, Python etc.
ML Observability Fundamentals - Aprenda a monitorar problemas de ML em produção e identificar suas causas raiz.
Weights & Biases Effective MLOps: Model Development - Curso e certificação gratuitos para criar uma máquina de ponta a ponta usando W&B
Python para ciência de dados, pela Scaler - Este curso foi criado para capacitar iniciantes com as habilidades essenciais para se destacar no mundo atual orientado por dados. O currículo abrangente oferece uma base sólida em estatística, programação, visualização de dados e aprendizado de máquina.
MLSys-NYU-2022 - Slides, scripts e materiais do curso de aprendizado de máquina em finanças da NYU Tandon, 2022.
Treine e implante ML na prática - Curso prático para treinar e implantar uma API sem servidor que prevê preços de criptomoedas.
LLMOps: criando aplicações reais com modelos de linguagem grandes - Aprenda a criar software moderno com LLMs usando as ferramentas e técnicas mais recentes da área.
Engenharia de prompts para modelos de visão - Aprenda a orientar modelos avançados de visão computacional usando linguagem natural, pontos de coordenadas, caixas delimitadoras, máscaras de segmentação e até outras imagens neste curso gratuito da DeepLearning.AI.
Curso de ciência de dados da IBM - Recursos gratuitos para aprender o que é ciência de dados e como ela é usada em diferentes setores.
Neural Networks: Zero to Hero - Série gratuita de vídeos de Andrej Karpathy que aborda redes neurais desde os fundamentos — retropropagação, makemore, GPT e muito mais.

MOOCs

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Introdução à ciência de dados da Coursera
Ciência de dados - cursos em 9 etapas, uma especialização na Coursera
Mineração de dados - cursos em 5 etapas, uma especialização na Coursera
Aprendizado de máquina - cursos em 5 etapas, uma especialização na Coursera
CS 109 - ciência de dados
OpenIntro
CS 171 - visualização
Mineração de processos: ciência de dados em ação
Aprendizado profundo de Oxford
Aprendizado profundo de Oxford - vídeo
Aprendizado de máquina de Oxford
Aprendizado de máquina da UBC - vídeo
Especialização em ciência de dados
Especialização em big data da Coursera
Pensamento estatístico para ciência de dados e análise de dados, pela edX
Cognitive Class AI da IBM
Udacity - aprendizado profundo
Keras em movimento
Programa profissional da Microsoft em ciência de dados
COMP3222/COMP6246 - tecnologias de aprendizado de máquina
CS 231 - redes neurais convolucionais para reconhecimento visual
TensorFlow na prática da Coursera
Especialização em aprendizado profundo da Coursera
Curso de ciência de dados 365
Especialização em processamento de linguagem natural da Coursera
Especialização em GANs da Coursera
Ciência de dados da Codecademy
Álgebra linear - Curso de álgebra linear de Gilbert Strang
Uma visão da álgebra linear em 2020 (G. Strang)
Curso fundamental de Python para ciência de dados
Ciência de dados: estatística e aprendizado de máquina
Engenharia de aprendizado de máquina para produção (MLOps)
Especialização em sistemas de recomendação da Universidade de Minnesota é uma especialização de nível intermediário/avançado voltada a sistemas de recomendação na plataforma Coursera.
Programa profissional de inteligência artificial de Stanford
Cientista de dados com Python
Programação com Julia
Programa Scaler de ciência de dados e aprendizado de máquina
Árvore de habilidades de ciência de dados
Ciência de dados para iniciantes - aprenda com tutor de IA
Aprendizado de máquina para iniciantes - aprenda com tutor de IA
Introdução à ciência de dados -Primeiros passos com Python para ciência de dados
Certificado avançado do Google em análise de dados – Cursos profissionais de análise de dados, estatística e fundamentos do aprendizado de máquina.
Maschinelle Sprachgebrauchsanalyse - Grundlagen der Korpuslinguistik - material didático sobre mineração de texto/linguística de corpus em alemão, financiado pelo estado federal da Renânia do Norte-Vestfália
Programmieren für Germanist*innen - material didático: programação em Python em alemão para humanidades digitais — financiado pelo estado federal da Renânia do Norte-Vestfália
QuiddityML - Aulas curtas com exercícios práticos de programação e repetição espaçada, abrangendo Python, PyTorch, matemática para ML, fundamentos de ML, PLN e visão computacional.

Programas intensivos

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Programas de ciência de dados da Great Learning - Uma coleção de programas online de certificação, pós-graduação e graduação em ciência de dados e análise de dados.
S2DS
Laboratório de ciência de dados aplicada da WorldQuant University

Faculdades e universidades

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Caixa de ferramentas de ciência de dados

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Esta seção reúne pacotes, ferramentas, algoritmos e outros recursos úteis do universo da ciência de dados.

Algoritmos

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Estes são alguns algoritmos e modelos de aprendizado de máquina e mineração de dados que ajudam a entender seus dados e extrair significado deles.

Três tipos de sistemas de aprendizado de máquina

Baseados em treinamento com supervisão humana
Baseados em aprendizado incremental em tempo real
Baseados na comparação de pontos de dados e na detecção de padrões

Comparação

datacompy - DataComPy é um pacote para comparar dois DataFrames do Pandas.

Aprendizado supervisionado

Aprendizado não supervisionado

Aprendizado semissupervisionado

Aprendizado por reforço

Algoritmos de mineração de dados

Algoritmos modernos de mineração de dados

Arquiteturas de aprendizado profundo

Pacotes gerais de aprendizado de máquina

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scikit-learn
scikit-multilearn
sklearn-expertsys
scikit-feature
scikit-rebate
seqlearn
sklearn-bayes
sklearn-crfsuite
sklearn-deap
sigopt_sklearn
sklearn-evaluation
scikit-image
scikit-opt
scikit-posthocs
feature-engine
me_fasttext - Variante do FastText com uso eficiente de memória, IDs exatos de n-gramas em trie, compartilhamento de linhas sensível à estrutura e serviço via mmap para PLN com vocabulário amplo.
pystruct
Shogun
xLearn
cuML
causalml
mlpack
MLxtend
modAL
Sparkit-learn
hyperlearn
dlib
imodels
jSciPy - Uma adaptação para Java do módulo de processamento de sinais do SciPy, com filtros, transformações e outros utilitários de computação científica.
RuleFit
pyGAM
Deepchecks
scikit-survival
interpretable
XGBoost
LightGBM
CatBoost
PerpetualBooster
JAX
PhilanthroPy - Conjunto de ferramentas nativo do Scikit-learn para análise de captação de recursos de organizações sem fins lucrativos: estimadores sem vazamento de dados para propensão de doadores, abandono, doações planejadas, análise patrimonial e previsão de receita.

Pacotes de aprendizado profundo

Ecossistema PyTorch

PyTorch
TorchDR - Redução de dimensionalidade em GPU e múltiplas GPUs, com API compatível com scikit-learn.
torchvision
torchtext
torchaudio
ignite
PyTorchNet
PyToune
skorch
PyVarInf
pytorch_geometric
GPyTorch
pyro
Catalyst
pytorch_tabular
Yolov3
Yolov5
Yolov8
OpenLanguageModel - Biblioteca nativa do PyTorch para criar, treinar e ensinar modelos de linguagem Transformer, com arquiteturas escritas como nn.Modules comuns.

Ecossistema TensorFlow

Ecossistema Keras

Ferramentas de visualização

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altair
amcharts
anychart
bokeh
Comet
slemma
cartodb
Cube
d3plus
Data-Driven Documents(D3js)
dygraphs
exhibit
gephi
ggplot2
Glue
Google Chart Gallery
Highcharts
import.io
Matplotlib
nvd3
Netron
Openrefine
plot.ly
raw
Resseract Lite
Seaborn
techanjs
Timeline
variancecharts
vida
vizzu
Wrangler
r2d3
NetworkX
Redash
Metabase
C3
TensorWatch
geomap
Dash
MetaReview - Plataforma online gratuita de metanálise, com 11 gráficos estatísticos interativos em D3.js (gráfico de floresta, gráfico de funil, Galbraith, L’Abbé, Baujat etc.), 5 medidas de tamanho de efeito, triagem de literatura com IA e exportação de relatórios prontos para publicação. github.com
torchvista - Ferramenta interativa baseada em notebooks para visualizar a propagação direta de qualquer modelo PyTorch.
FlexViz - Biblioteca Python para painéis interativos com filtros cruzados que continuam responsivos em mais de 100 milhões de linhas, agregando dados no servidor com Polars.

Ferramentas diversas

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Link	Descrição
The Data Science Lifecycle Process	O Processo do Ciclo de Vida da Ciência de Dados ajuda equipes a transformar ideias em valor de forma contínua e sustentável. O processo está documentado neste repositório.
Repositório-modelo para o ciclo de vida da ciência de dados	Repositório-modelo para projetos do ciclo de vida da ciência de dados
TabGAN	Geração de dados tabulares sintéticos com GANs, modelos de difusão e LLMs, usando filtragem adversarial e métricas de privacidade.
RexMex	Biblioteca de métricas de recomendação de propósito geral para avaliações justas.
ChemicalX	Biblioteca de aprendizado profundo baseada em PyTorch para pontuar pares de medicamentos.
FileShot.io	Compartilhamento seguro de arquivos com criptografia de conhecimento zero (AES-256-GCM no navegador). Não exige conta, tem licença MIT, pode ser auto-hospedado e permite definir a expiração dos links.
CorpusExplorer	Software para linguistas de corpus e entusiastas de mineração de texto e dados. Crie seus próprios corpora em mais de 60 idiomas e use mais de 50 ferramentas e visualizações.
PyTorch Geometric Temporal	Aprendizado de representações em grafos dinâmicos.
Little Ball of Fur	Biblioteca de amostragem de grafos para NetworkX, com API semelhante à do Scikit-Learn.
Karate Club	Biblioteca de extensão para aprendizado de máquina não supervisionado no NetworkX, com API semelhante à do Scikit-Learn.
ML Workspace	IDE completa baseada na web para aprendizado de máquina e ciência de dados. O ambiente é implantado como um contêiner Docker e vem pré-carregado com bibliotecas populares de ciência de dados (como TensorFlow e PyTorch) e ferramentas de desenvolvimento (como Jupyter e VS Code).
xonsh shell	Shell baseado em Python que permite integrar, gerenciar e orquestrar bibliotecas de ciência de dados, em sua maioria escritas em Python, possibilitando criar pipelines e fluxos de trabalho baseados em código e comandos. Também pode ser usado como kernel do Jupyter Notebook.
Neptune.ai	Plataforma colaborativa que ajuda cientistas de dados a criar e compartilhar modelos de aprendizado de máquina. Neptune facilita o trabalho em equipe, o gerenciamento da infraestrutura, a comparação de modelos e a reprodutibilidade.
steppy	Biblioteca Python leve para experimentação rápida e reproduzível com aprendizado de máquina. Oferece uma interface simples que permite projetar pipelines de aprendizado de máquina organizados.
steppy-toolkit	Coleção selecionada de redes neurais, transformers e modelos que tornam seu trabalho com aprendizado de máquina mais rápido e eficaz.
Datalab do Google	Explore, visualize, analise e transforme dados de forma interativa usando linguagens conhecidas, como Python e SQL.
Hortonworks Sandbox	é um ambiente Hadoop pessoal e portátil que inclui uma dúzia de tutoriais interativos sobre Hadoop.
R	é um ambiente de software livre para computação estatística e criação de gráficos.
Tidyverse	é uma coleção opinativa de pacotes R voltada à ciência de dados. Todos compartilham uma filosofia de design, uma gramática e estruturas de dados subjacentes.
RStudio	IDE — uma interface de usuário poderosa para R. É gratuita, de código aberto e funciona no Windows, Mac e Linux.
Python - Pandas - Anaconda	Distribuição Python totalmente gratuita, pronta para uso corporativo em processamento de dados em larga escala, análise preditiva e computação científica.
Interface gráfica para o Pandas	Interface gráfica para o Pandas
NuriStat	Alternativa gratuita e de código aberto ao SPSS: estatística para desktop baseada em menus (testes t, ANOVA, regressão, análise de sobrevivência, ROC), com importação e exportação de arquivos SPSS .sav.
Polars	Biblioteca rápida de DataFrames para Rust e Python, projetada como alternativa mais veloz ao Pandas.
CiteMe	gerador gratuito de citações acadêmicas com verificador integrado que sinaliza referências inventadas ou alucinadas. Pesquisa em mais de 11 bases acadêmicas (OpenAlex, PubMed, Semantic Scholar, CrossRef, SciELO), formata em mais de 40 estilos de citação e oferece uma API pública. Não exige cadastro; disponível em inglês, espanhol, português, francês e alemão.
Scikit-Learn	Aprendizado de máquina em Python
NumPy	NumPy é essencial para computação científica com Python. Oferece suporte a matrizes e arrays multidimensionais de grande porte e inclui diversas funções matemáticas de alto nível para operar sobre eles.
Vaex	Vaex é uma biblioteca Python que permite visualizar grandes conjuntos de dados e calcular estatísticas em alta velocidade.
SciPy	SciPy trabalha com arrays NumPy e oferece rotinas eficientes para integração numérica e otimização.
Data Science Toolbox	Curso da Coursera
Data Science Toolbox	Blog
Wolfram Data Science Platform	Aplique a tecnologia Wolfram a dados numéricos, textuais, imagens, GIS e outros: realize uma ampla variedade de análises e visualizações de ciência de dados e gere automaticamente relatórios interativos e detalhados — tudo com a revolucionária linguagem Wolfram, baseada em conhecimento.
Datadog	Soluções, código e DevOps para ciência de dados em larga escala.
Variance	Crie visualizações de dados poderosas para a web sem escrever JavaScript.
Kite Development Kit	O Kit de Desenvolvimento de Software Kite (Apache License, versão 2.0), ou simplesmente Kite, é um conjunto de bibliotecas, ferramentas, exemplos e documentação destinado a facilitar a criação de sistemas sobre o ecossistema Hadoop.
Domino Data Labs	Execute, dimensione, compartilhe e implante seus modelos — sem infraestrutura nem configuração.
Apache Flink	Uma plataforma eficiente, distribuída e de propósito geral para processamento de dados.
Apache Hama	Apache Hama é um projeto de código aberto de nível superior da Apache que permite realizar análises avançadas além do MapReduce.
Weka	Weka é uma coleção de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas de mineração de dados.
Octave	GNU Octave é uma linguagem interpretada de alto nível, destinada principalmente a cálculos numéricos (Matlab gratuito).
Apache Spark	Computação em cluster ultrarrápida
Hydrosphere Mist	um serviço para disponibilizar tarefas analíticas do Apache Spark e modelos de aprendizado de máquina como serviços web em tempo real, em lote ou reativos.
Data Mechanics	Plataforma de ciência e engenharia de dados que torna o Apache Spark mais amigável para desenvolvedores e econômico.
Caffe	Framework de aprendizado profundo
Torch	UM FRAMEWORK DE COMPUTAÇÃO CIENTÍFICA PARA LUAJIT
Framework de aprendizado profundo da Nervana baseado em Python	Framework de referência de aprendizado profundo da Intel® Nervana™, voltado ao melhor desempenho em qualquer hardware.
Skale	Processamento distribuído de dados de alto desempenho em NodeJS.
Aerosolve	Um pacote de aprendizado de máquina feito para pessoas.
Intel framework	Intel® Framework de aprendizado profundo
Datawrapper	Plataforma de visualização de dados de código aberto que ajuda qualquer pessoa a criar gráficos simples, corretos e incorporáveis. Também disponível em github.com
Tensor Flow	TensorFlow é uma biblioteca de software de código aberto para inteligência de máquina.
Kit de ferramentas de linguagem natural	Kit de ferramentas introdutório, porém poderoso, para processamento e classificação de linguagem natural.
FunASR	Kit de ferramentas de reconhecimento de fala de nível industrial, compatível com mais de 50 idiomas e com VAD, pontuação, diarização de locutores e detecção de emoções integrados. Inclui servidor de API compatível com OpenAI.
Annotation Lab	Plataforma gratuita, completa e sem código para anotação de texto e treinamento/ajuste de modelos de aprendizado profundo. Oferece suporte pronto para uso a modelos Spark NLP de reconhecimento de entidades nomeadas, classificação, extração de relações e status de afirmação. Suporte ilimitado a usuários, equipes, projetos e documentos.
nlp-toolkit for node.js	Este módulo abrange alguns princípios e implementações básicos de PLN. O foco principal é o desempenho. Ao trabalhar com dados de amostra ou treinamento em PLN, a memória pode se esgotar rapidamente. Por isso, cada implementação do módulo é escrita como fluxo, mantendo na memória apenas os dados que estão sendo processados naquele momento.
Julia	Linguagem dinâmica de programação de alto nível e alto desempenho para computação técnica.
IJulia	Um backend da linguagem Julia integrado ao ambiente interativo Jupyter.
Apache Zeppelin	Notebook baseado na web que permite análises de dados interativas e orientadas por dados, além de documentos colaborativos com SQL, Scala e outras linguagens.
Featuretools	Framework de código aberto para engenharia automatizada de atributos, escrito em Python.
Optimus	Limpeza, pré-processamento, engenharia de atributos, análise exploratória de dados e ML simplificado com backend PySpark.
Albumentations	Biblioteca rápida e independente de frameworks para aumento de imagens, que implementa diversas técnicas de aumento. Oferece suporte imediato a classificação, segmentação e detecção. Foi usada para vencer várias competições de aprendizado profundo no Kaggle, Topcoder e workshops da CVPR.
DVC	Sistema de controle de versão de código aberto para ciência de dados. Ajuda a acompanhar, organizar e tornar reproduzíveis projetos de ciência de dados. Em seu uso mais básico, permite versionar e compartilhar arquivos grandes de dados e modelos.
Lambdo	é um mecanismo de fluxo de trabalho que simplifica bastante a análise de dados ao combinar em um único pipeline: (i) engenharia de atributos e aprendizado de máquina; (ii) treinamento e previsão de modelos; (iii) preenchimento de tabelas e avaliação de colunas.
Feast	Um repositório de atributos para gerenciar, descobrir e acessar atributos de aprendizado de máquina. O Feast oferece uma visão consistente dos dados de atributos tanto para treinamento quanto para disponibilização de modelos.
Polyaxon	Uma plataforma para aprendizado de máquina e aprendizado profundo reproduzíveis e escaláveis.
UBIAI	Ferramenta de anotação de texto fácil de usar para equipes, com recursos abrangentes de anotação automática. Oferece suporte a NER, relações e classificação de documentos, além de anotação por OCR para rotulagem de faturas.
Trains	Gerenciador de experimentos automatizado, controle de versão e DevOps para IA.
Hopsworks	Plataforma de aprendizado de máquina de código aberto e intensiva em dados, com repositório de atributos. Ingira e gerencie atributos para acesso online (MySQL Cluster) e offline (Apache Hive), e treine e disponibilize modelos em escala.
MindsDB	MindsDB é um framework AutoML explicável para desenvolvedores. Com ele, é possível criar, treinar e usar modelos de ML de última geração com apenas uma linha de código.
Lightwood	Framework baseado em PyTorch que divide problemas de aprendizado de máquina em blocos menores, facilmente combináveis, para criar modelos preditivos com uma única linha de código.
AWS Data Wrangler	Pacote Python de código aberto que amplia os recursos da biblioteca Pandas na AWS, conectando DataFrames a serviços de dados da AWS (Amazon Redshift, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon EMR etc.).
Amazon Rekognition	O AWS Rekognition é um serviço que permite a desenvolvedores que usam a Amazon Web Services adicionar análise de imagens aos aplicativos. Catalogue ativos, automatize fluxos de trabalho e extraia significado de suas mídias e aplicações.
Amazon Textract	Extraia automaticamente texto impresso, escrita à mão e dados de qualquer documento.
Amazon Lookout for Vision	Detecte defeitos em produtos com visão computacional para automatizar a inspeção de qualidade. Identifique componentes ausentes, danos em veículos e estruturas e irregularidades para um controle de qualidade abrangente.
Amazon CodeGuru	Automatize revisões de código e otimize o desempenho de aplicações com recomendações baseadas em ML.
CML	Kit de ferramentas de código aberto para usar integração contínua em projetos de ciência de dados. Treine e teste modelos automaticamente em ambientes semelhantes à produção com GitHub Actions e GitLab CI, e gere relatórios visuais automaticamente em pull/merge requests.
Dask	Biblioteca Python de código aberto que facilita a migração de código analítico para sistemas de computação distribuída (big data).
DuckDB	Sistema de gerenciamento de banco de dados OLAP SQL executado no processo.
Statsmodels	Framework baseado em Python para estatística inferencial, teste de hipóteses e regressão.
Gensim	Biblioteca de código aberto para modelagem de tópicos em textos em linguagem natural.
spaCy	Kit de ferramentas de alto desempenho para processamento de linguagem natural.
Grid Studio	Grid Studio é um aplicativo de planilhas baseado na web, totalmente integrado à linguagem de programação Python.
Manual de ciência de dados com Python	Manual de ciência de dados com Python: texto completo em notebooks Jupyter.
Shapley	Framework orientado por dados para quantificar o valor dos classificadores em um conjunto de modelos de aprendizado de máquina.
DAGsHub	Plataforma baseada em ferramentas de código aberto para gerenciamento de dados, modelos e pipelines.
Deepnote	Um novo tipo de notebook de ciência de dados. Compatível com Jupyter, com colaboração em tempo real e execução na nuvem.
Valohai	Plataforma MLOps que gerencia a orquestração de máquinas, a reprodutibilidade automática e a implantação.
PyMC3	Biblioteca Python para programação probabilística (inferência bayesiana e aprendizado de máquina).
PyStan	Interface Python para Stan (inferência e modelagem bayesianas).
hmmlearn	Aprendizado não supervisionado e inferência de modelos ocultos de Markov.
Chaos Genius	Mecanismo analítico com ML para detecção de valores discrepantes/anomalias e análise de causa raiz.
PySAD	Biblioteca Python para detecção de anomalias em dados em fluxo.
Nimblebox	Plataforma MLOps full-stack criada para ajudar cientistas de dados e profissionais de aprendizado de máquina do mundo todo a descobrir, criar e lançar aplicativos multicloud pelo navegador.
Towhee	Biblioteca Python que ajuda a codificar dados não estruturados em embeddings.
LineaPy	Já se frustrou ao organizar notebooks Jupyter longos e confusos? Com LineaPy, uma biblioteca Python de código aberto, bastam duas linhas de código para transformar código de desenvolvimento desorganizado em pipelines de produção.
envd	🏕️ Ambiente de desenvolvimento de aprendizado de máquina para equipes de engenharia de ciência de dados e IA/ML.
Explore bibliotecas de ciência de dados	Ferramenta de busca 🔎 para descobrir uma lista selecionada de bibliotecas populares e novas, principais autores, kits de projeto em alta, discussões, tutoriais e recursos de aprendizado.
MLEM	🐶 Versione e implante seus modelos de ML seguindo os princípios de GitOps.
MLflow	Framework MLOps para gerenciar modelos de ML durante todo o ciclo de vida.
cleanlab	Biblioteca Python para IA centrada em dados e detecção automática de vários problemas em conjuntos de dados de ML.
AutoGluon	AutoML para gerar facilmente previsões precisas para dados de imagens, textos, tabelas, séries temporais e multimodais.
Arize AI	Ferramenta de observabilidade da versão comunitária do Arize AI para monitorar modelos de aprendizado de máquina em produção e identificar causas de problemas como qualidade dos dados e desvio de desempenho.
Aureo.io	Aureo.io é uma plataforma low-code voltada à criação de inteligência artificial. Ela permite criar pipelines e automações e integrá-los a modelos de IA, tudo a partir de dados básicos.
ERD Lab	Ferramenta gratuita na nuvem para criar diagramas entidade-relacionamento (ERD), desenvolvida para programadores.
Arize-Phoenix	MLOps em um notebook: descubra insights, identifique problemas, monitore e ajuste seus modelos.
Comet	Plataforma MLOps com acompanhamento de experimentos, gerenciamento de modelos em produção, registro de modelos e linhagem completa de dados para apoiar seu fluxo de trabalho de ML, do treinamento à produção.
Opik	Avalie, teste e publique aplicações de LLM ao longo dos ciclos de desenvolvimento e produção.
Synthical	Ambiente colaborativo de pesquisa com tecnologia de IA. Encontre artigos relevantes, crie coleções para gerenciar bibliografias e resuma conteúdos — tudo em um só lugar.
teeplot	Ferramenta de fluxo de trabalho para organizar automaticamente resultados de visualização de dados.
Streamlit	Framework de aplicativos para projetos de aprendizado de máquina e ciência de dados.
Gradio	Crie componentes de interface personalizáveis para modelos de aprendizado de máquina.
Weights & Biases	Acompanhamento de experimentos, controle de versão de conjuntos de dados e gerenciamento de modelos.
DVC	Sistema de controle de versão de código aberto para projetos de aprendizado de máquina.
Optuna	Framework de software para otimização automática de hiperparâmetros.
Ray Tune	Biblioteca escalável para ajuste de hiperparâmetros.
Apache Airflow	Plataforma para criar, agendar e monitorar fluxos de trabalho de forma programática.
Prefect	Sistema de gerenciamento de fluxos de trabalho para pilhas modernas de dados.
Kedro	Framework Python de código aberto para criar código de ciência de dados reproduzível e sustentável.
Hamilton	Biblioteca leve para criar e gerenciar transformações de dados confiáveis.
SHAP	Abordagem baseada na teoria dos jogos para explicar o resultado de qualquer modelo de aprendizado de máquina.
InterpretML	InterpretML implementa a Explainable Boosting Machine (EBM), um modelo moderno de aprendizado de máquina totalmente interpretável, baseado em modelos aditivos generalizados (GAMs). Este pacote de código aberto também oferece ferramentas de visualização para EBMs, outros modelos de caixa de vidro e explicações de modelos de caixa preta.
LIME	Explicação das previsões de qualquer classificador de aprendizado de máquina.
flyte	Plataforma de automação de fluxos de trabalho para aprendizado de máquina.
dbt	Ferramenta de construção de dados.
zasper	IDE turbinada para ciência de dados.
skrub	Biblioteca Python para facilitar o pré-processamento e a engenharia de atributos em aprendizado de máquina tabular.
Glyph	Biblioteca TypeScript independente de frameworks para gerar, buscar e comparar impressões digitais MinHash, possibilitando similaridade de texto, deduplicação e recuperação rápidas.
Codeflash	Entregue código Python extremamente rápido — sempre.
Hugging Face	Plataforma aberta e popular para compartilhar modelos de ML e conjuntos de dados e colaborar em projetos de PLN e IA generativa.
Chinese-Elite	Projeto de código aberto que mapeia automaticamente redes de relacionamentos analisando dados públicos com LLMs e os visualiza como um grafo interativo.
Desbordante	Um criador de perfis de dados de código aberto, voltado especificamente à descoberta e validação de padrões complexos, como regras de associação numéricas, dependências diferenciais, restrições de negação, e muito mais.
dna-claude-analysis	Kit de ferramentas para análise de genomas pessoais, com scripts Python que analisam dados brutos de DNA em 17 categorias (riscos à saúde, ancestralidade, farmacogenômica, nutrição, psicologia e mais) e geram uma visualização HTML de página única no estilo de terminal.
RunMat	Ambiente de execução rápido com sintaxe MATLAB, execução automática em CPU/GPU e kernels de array combinados.
Turbostream	Interface de terminal para experimentar mecanismos de regras personalizados e análise seletiva por LLM em fluxos de dados em tempo real, sem se preocupar com infraestrutura de streaming ou contrapressão.
WFGY ProblemMap	“Atlas de falhas” de código aberto com 16 problemas recorrentes em pipelines de LLM e RAG, sintomas observáveis e correções sugeridas para equipes de ciência de dados.
Deploybase	Acompanhe em tempo real os preços de GPUs e LLMs em provedores de nuvem e inferência.
DeepAnalyze	LLM agêntico para ciência de dados autônoma, capaz de executar sozinho uma ampla variedade de tarefas de ciência de dados sem intervenção humana.
Disco	Análise exploratória de dados sobre-humana. Encontra interações entre atributos e efeitos de subgrupos em dados tabulares que LLMs e análises manuais não percebem — com valores-p, tamanhos de efeito e citações bibliográficas. Gratuito para dados públicos.
AI for Database	Converse com seu banco de dados em linguagem natural — sem precisar de SQL. Obtenha insights instantâneos, crie painéis que se atualizam sozinhos e acione fluxos automatizados com base em alterações no banco.
Crypto Pump Scanner	Bot de negociação de criptomoedas com IA e rede neural LSTM (84,6% de precisão). Detecção de pump em tempo real, modelos validados com walk-forward e suporte a várias exchanges (Bybit, Binance, OKX, Gate.io). Código aberto.
Future AGI	Plataforma de código aberto para simular, avaliar, rastrear, proteger, rotear e otimizar aplicações com LLMs e agentes de IA em um único ciclo de feedback, para que os agentes não apenas sejam monitorados, mas também se aprimorem. Pode ser auto-hospedada. Apache-2.0.
ipynbtopdf	Visualizador e exportador de notebooks Jupyter baseado no navegador, que converte notebooks `.ipynb` em PDF, HTML e Python sem instalar Python ou TeX.

Literatura e mídia

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Esta seção inclui materiais adicionais de leitura, canais para assistir e palestras para ouvir.

Livros

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Ciência de dados do zero: princípios fundamentais com Python
Inteligência artificial com Python - Tutorialspoint
Aprendizado de máquina do zero
Aprendizado de máquina probabilístico: uma introdução
Como liderar em ciência de dados - Acesso antecipado
Combatendo a perda de clientes com dados
Ciência de dados em escala com Python e Dask
Manual de ciência de dados com Python
O manual de ciência de dados: conselhos e insights de 25 cientistas de dados incríveis
Pense como um cientista de dados
Introdução à ciência de dados
Ciência de dados prática com R
Ciência de dados no dia a dia & (versão em PDF mais barata)
Explorando a ciência de dados - amostra gratuita do e-book
Explorando a selva de dados - amostra gratuita do e-book
Problemas clássicos de ciência da computação em Python
Matemática para programadores Acesso antecipado
R em ação, terceira edição Acesso antecipado
Bootcamp de ciência de dados Acesso antecipado
Pensamento em ciência de dados: a próxima revolução científica, tecnológica e econômica
Ciência de dados aplicada: lições para negócios orientados por dados
O manual de ciência de dados
Processamento essencial de linguagem natural - Acesso antecipado
Mineração de conjuntos de dados massivos - e-book gratuito acompanhado de um curso online
Pandas em ação - Acesso antecipado
Algoritmos genéticos e programação genética
Avanços em algoritmos evolutivos - Download gratuito
Programação genética: novas abordagens e aplicações bem-sucedidas - Download gratuito
Algoritmos evolutivos - Download gratuito
Avanços em programação genética, vol. 3 - Download gratuito
Algoritmos genéticos e computação evolutiva - Download gratuito
Otimização convexa - Livro de otimização convexa de Stephen Boyd - Download gratuito
Análise de dados com Python e PySpark - Acesso antecipado
R para ciência de dados
Construa uma carreira em ciência de dados
Bootcamp de aprendizado de máquina - Acesso antecipado
Aprendizado de máquina prático com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow, 2ª edição
Infraestrutura eficaz para ciência de dados
MLOps na prática: como preparar modelos para produção
Análise de dados com Python e PySpark
Regressão: um guia amigável - Acesso antecipado
Sistemas de streaming: o quê, onde, quando e como do processamento de dados em larga escala
Ciência de dados na linha de comando: encare o futuro com ferramentas testadas pelo tempo
Aprendizado de máquina com Python - Tutorialspoint
Aprendizado profundo
Projetando plataformas de dados na nuvem - Acesso antecipado
Introdução ao aprendizado estatístico com aplicações em R
Elementos do aprendizado estatístico: mineração de dados, inferência e previsão
Aprendizado profundo com PyTorch
Redes neurais e aprendizado profundo
Livro de receitas de aprendizado profundo
Introdução ao aprendizado de máquina com Python
Inteligência artificial: fundamentos de agentes computacionais, 2ª edição - versão HTML gratuita
A busca pela inteligência artificial: uma história de ideias e conquistas - Download gratuito
Algoritmos de grafos para ciência de dados - Acesso antecipado
Data Mesh em ação - Acesso antecipado
Julia para análise de dados - Acesso antecipado
Inferência causal para ciência de dados - Acesso antecipado
Desafios de expressões regulares e assistentes de programação com IA por David Mertz
Mergulhe no aprendizado profundo
Dados para todos
Aprendizado de máquina interpretável: um guia para explicar modelos de caixa preta - versão gratuita no GitHub
Fundamentos da ciência de dados Download gratuito
Comet para ciência de dados: aprimore sua capacidade de gerenciar e otimizar o ciclo de vida do seu projeto de ciência de dados
Engenharia de software para cientistas de dados - Acesso antecipado
Julia para ciência de dados - Acesso antecipado
Introdução ao aprendizado estatístico - página de download
Aprendizado de máquina para iniciantes absolutos
Unindo negócios, dados e código: projetando produtos de dados com JSON Schema
Desvendando Bayes
Aprendizado de máquina: perguntas e IA
JavaScript para ciência de dados - página HTML gratuita
Ciência de dados aplicada - livro em alemão sobre ciência de dados aplicada
A matemática por trás da inteligência artificial: Um livro gratuito do FreeCodeCamp que ensina a matemática por trás da IA em linguagem simples, sob a perspectiva da engenharia.
Ciência de dados para executivos: Um guia de alto nível para gerenciar equipes e projetos de ciência de dados.
Introdução à estatística moderna: Livro didático moderno e de acesso aberto sobre estatística, com forte ênfase em aplicações de ciência de dados.
A arte da ciência de dados: Foca na “arte” da análise de dados: como fazer as perguntas certas e aprimorá-las.

Ofertas de livros (afiliadas)

Revistas científicas, publicações e periódicos

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ICML - Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquina
GECCO - Conferência de Computação Genética e Evolutiva (GECCO)
epjdatascience
Journal of Data Science - uma revista internacional dedicada a aplicações de métodos estatísticos em larga escala
Pesquisa sobre big data
Revista de big data
Big data e sociedade
Revista de ciência de dados
datatau.com/news - Como o Hacker News, mas voltado a dados
Quadro do Trello sobre ciência de dados
Tópico de ciência de dados no Medium - Publicações sobre ciência de dados no Medium
Tópico de algoritmos genéticos do Towards Data Science -Publicações sobre algoritmos genéticos no Towards Data Science
Maxim AI. Ferramenta para simulação, avaliação e observabilidade de agentes de IA.
8bitconcepts - Pesquisa e análise do setor de IA, com artigos sobre preços de IA, adoção empresarial e frameworks de avaliação.

Boletins informativos

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AI Weekly - Boletim selecionado de inteligência artificial, com especialistas do setor abordando modelos, financiamento, políticas e aplicações. Publicado 3 vezes por semana desde 2017, com mais de 40 mil assinantes.
DataTalks.Club. Um boletim semanal sobre temas relacionados a dados. Arquivo.
The Analytics Engineering Roundup. Um boletim informativo sobre ciência de dados. Arquivo.
Techpresso. Boletim diário gratuito que cobre os avanços mais importantes em IA, ML e tecnologia. Arquivo.
DiamantAI. Engenharia prática de IA e IA generativa explicadas de forma simples: RAG, agentes e padrões de aplicação de LLM para quem desenvolve.
Bamboo Weekly - Exercícios semanais de Pandas baseados em acontecimentos atuais e dados públicos do mundo real, com soluções completas. Edições com mais de dois anos são gratuitas, assim como as duas primeiras perguntas e respostas das edições atuais. Arquivo.

Listas de discussão por e-mail

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Grupo de trabalho - engenharia de software de pesquisa em humanidades digitais. Esta é a lista de discussão do grupo de trabalho de Engenharia de Software de Pesquisa em Humanidades Digitais (DH-RSE).

Blogueiros

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Wes McKinney - Arquivo de Wes McKinney.
Matthew Russell - Minerando a web social.
Greg Reda - Blog pessoal de Greg Reda
Julia Evans - Ex-aluna do Recurse Center
Hakan Kardas - Página pessoal na web
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Datawrangling por Peter Skomoroch. APRENDIZADO DE MÁQUINA, MINERAÇÃO DE DADOS E MUITO MAIS
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Chip Huyen’s Blog - Engenharia de ML, MLOps e uso de ML em startups
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Big Data Combine	Demonstrações rápidas e ao vivo para cientistas de dados que buscam monetizar seus modelos como estratégias de negociação
Big Data Mania	Especialista em visualização de dados, jornalista de dados, growth hacker e autor de Data Science for Dummies (2015)
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DJ Patil	Chefe de dados da Casa Branca, vice-presidente na @RelateIQ.
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Emilio Ferrara	#Redes, #AprendizadodeMáquina e #CiênciadeDados. Trabalho com #RedesSociais. Pesquisador de pós-doutorado na @IndianaUniv
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Gregory Piatetsky	Presidente da KDnuggets, especialista em análise, big data, mineração de dados e ciência de dados; cofundador da KDD e da SIGKDD; ex-cientista-chefe de duas startups e filósofo nas horas vagas.
Hadley Wickham	Cientista-chefe da RStudio e professor adjunto de estatística na Universidade de Auckland, na Universidade Stanford e na Universidade Rice.
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Hilary Mason	Cientista de dados residente na @accel.
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John Myles White	Cientista no Facebook e desenvolvedor de Julia. Autor de Machine Learning for Hackers e Bandit Algorithms for Website Optimization. Os tweets expressam apenas minhas opiniões.
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Julia Evans	Hacker - Pandas - análise de dados
Kenneth Cukier	Editor de dados do The Economist e coautor de Big Data (https://www.big-data-book.com/).
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Kim Rees	Visualização interativa de dados e ferramentas. Flâneur de dados.
Kirk Borne	Cientista de dados, doutor em astrofísica e grande influenciador de #BigData.
Linda Regber	Narrativa de dados e visualizações.
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Monica Rogati	Dados na Jawbone. Transformou dados em histórias e produtos no LinkedIn. Mineração de texto, aprendizado de máquina aplicado e sistemas de recomendação. Ex-jogadora, ex-programadora de máquinas e criadora de nomes.
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Paul Miller	Analista e consultor de computação em nuvem, big data e dados abertos. Escritor, palestrante e moderador. Analista de pesquisa da Gigaom.
Peter Skomoroch	Criando sistemas inteligentes para automatizar tarefas e melhorar decisões. Empreendedor, ex-cientista de dados principal no @LinkedIn. Aprendizado de máquina, ProductRei e redes.
Prash Chan	Arquiteto de soluções na IBM, blogueiro de gerenciamento de dados mestres, qualidade de dados e governança de dados. Ciência de dados, Hadoop, big data e nuvem.
Quora Data Science	Tópico de ciência de dados do Quora
R-Bloggers	Publica posts da blogosfera de R, conferências de ciência de dados e (!) vagas abertas para cientistas de dados.
Rand Hindi
Randy Olson	Cientista da computação que pesquisa inteligência artificial. Entusiasta de dados. Líder comunitário da @DataIsBeautiful. Defensor da #CiênciaAberta.
Recep Erol	Entusiasta de ciência de dados na UALR
Ryan Orban	Cientista de dados, origamista genético e entusiasta de hardware
Sean J. Taylor	Cientista social. Hacker. Equipe de ciência de dados do Facebook. Temas: experimentos, inferência causal, estatística, aprendizado de máquina e economia.
Silvia K. Spiva	#CiênciadeDados na Cisco
Harsh B. Gupta	Cientista de dados no BBVA Compass
Spencer Nelson	Nerd de dados
Talha Oz	Gosta de ABM, SNA, DM, ML, PLN, HI, Python e Java. Está entre os melhores participantes do Kaggle/cientistas de dados.
Tasos Skarlatidis	Processamento de eventos complexos, big data, inteligência artificial e aprendizado de máquina. Apaixonado por programação e código aberto.
Terry Timko	Governança da informação; big data; dados como serviço; ciência de dados; convergência de dados abertos, sociais e empresariais
Tony Baer	Analista de TI da Ovum, cobrindo big data e gerenciamento de dados, com um pouco de engenharia de sistemas.
Tony Ojeda	Cientista de dados, autor e empreendedor. Cofundador da @DataCommunityDC. Fundador da @DistrictDataLab. #CiênciadeDados #BigData #DataDC
Vamshi Ambati	Ciência de dados no PayPal. #PLN, #aprendizadodemaquina; doutor e ex-aluno da Carnegie Mellon (blog: https://allthingsds.wordpress.com )
Wes McKinney	Pandas (biblioteca de análise de dados para Python).
WileyEd	Gerente sênior de análise de big data na @Seagate, ex-McKinsey. Evangelista de #BigData e #Analytics. Entusiasta de #Hadoop, #Nuvem, #Digital e #R.
WNYC Data News Team	A equipe de notícias de dados da @WNYC. Fazemos jornalismo orientado por dados, damos forma visual às histórias e mostramos nosso trabalho.
Alexey Grigorev	Autor de ciência de dados
İlker Arslan	Autor de ciência de dados. Compartilha principalmente sobre programação em Julia.
INEVITABLE	Startup de IA e ciência de dados sediada na Inglaterra, Reino Unido
Jan Oliver Rüdiger	ML, aprendizado profundo e ciência de dados — com foco em mineração de texto e dados

Canais do Telegram

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Open Data Science – Primeiro canal de ciência de dados do Telegram. Aborda temas técnicos e populares relacionados à ciência de dados: IA, big data, aprendizado de máquina, estatística, matemática em geral e suas aplicações.
Loss function porn — Publicações bonitas sobre ciência de dados e aprendizado de máquina, com visualizações em vídeo ou gráficos.
Machinelearning – Notícias diárias sobre ML.

Comunidades do Slack

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DataTalks.Club

Grupos do GitHub

Berkeley Institute for Data Science

Competições de ciência de dados

Algumas plataformas de competições de mineração de dados

Diversão

Infographic
Conjuntos de dados
Quadrinhos

Infográficos

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Prévia	Descrição
	Principais diferenças entre cientista de dados e engenheiro de dados
	Um guia visual para se tornar cientista de dados em 8 etapas, por DataCamp (img)
	Mapa mental das habilidades necessárias (img)
	Swami Chandrasekaran criou um currículo em forma de mapa de metrô.
	por @kzawadz via Twitter
	Por Central de ciência de dados
	Batalha da ciência de dados: R vs. Python
	Como escolher técnicas estatísticas ou de aprendizado de máquina
	Escolhendo o estimador certo
	O setor de ciência de dados: quem faz o quê
	Diagrama de ~~Venn~~ Euler da ciência de dados
	Diferentes habilidades e funções em ciência de dados, da Springboard
	Uma maneira simples e amigável de ensinar aos colegas que não são cientistas de dados nem estatísticos como evitar erros com dados. Das Lições de alfabetização em dados da Geckoboard.

Conjuntos de dados

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Academic Torrents
ADS-B Exchange - Conjuntos de dados específicos sobre aeronaves e fontes do sistema de vigilância dependente automática por radiodifusão (ADS-B).
Conjunto de dados de chás chineses - Conjunto de dados aberto e selecionado com mais de 100 chás chineses, incluindo categoria, origem, teor de cafeína, notas de sabor, oxidação e parâmetros de preparo. Disponível em JSON e CSV.
Conjunto de dados de retorno sobre investimento universitário - Estimativas de retorno sobre o investimento ao longo da vida para cerca de 30 mil cursos de bacharelado dos EUA em 1.775 instituições, compiladas a partir de dados da FREOPP, IPEDS e preços regionais da BEA. Inclui 5 arquivos CSV com dicionário de dados, licença CC BY 4.0 e DOI do Zenodo.
Monitor de substituição de empregos por IA - Conjunto de dados estruturado que acompanha 92 episódios de redução de força de trabalho atribuídos à IA, afetando 453.748 trabalhadores em 12 países e 11 setores. Formatos JSON e CSV. Licença CC BY 4.0.
Corpus de benchmark de otimização de embalagens Packrift - Conjunto de dados público de produtos para embalagem, gerado a partir de 1.000 registros de SKU com especificações exatas. Inclui arquivos CSV e JSON para download, voltados à logística de comércio eletrônico e análise de armazéns.
Medições de centralização de cartas Pokémon - 320 anotações de centralização no padrão PSA (percentuais das bordas esquerda/direita e superior/inferior, inclinação) em 302 cartas Pokémon reais anunciadas no eBay. CSV, CC BY 4.0, DOI do Zenodo.
Referência de preços de venda de cartas Pokémon por classificação - Preço mediano de venda por classificação (sem graduação, PSA 9, PSA 10) para 486 cartas Pokémon, com tamanho da amostra e indicador de confiança para cada carta. CSV, CC BY 4.0, DOI do Zenodo.
Capturas de momento da Evidaxis - Capturas semanais da atividade pública de desenvolvimento e citações de sistemas de IA de código aberto e nativos de pesquisa, endereçadas por conteúdo e reproduzíveis byte a byte a partir de entradas públicas. JSON e CSV por data da captura, CC0, DOI 10.5281/zenodo.21076011.
hadoopilluminated.com
data.gov - Portal de dados abertos do governo dos EUA
Departamento do Censo dos Estados Unidos
enigma.com - Explore o universo dos dados públicos: pesquise e analise rapidamente bilhões de registros publicados por governos, empresas e organizações.
datahub.io
aws.amazon.com/datasets
datacite.org
Portal oficial de dados europeus
NASDAQ:DATA - Nasdaq Data Link: uma fonte de referência de conjuntos de dados financeiros, econômicos e alternativos.
Congressional Stock Brain - Ferramenta gratuita com IA que avalia a relevância das declarações de negociações, conforme a lei STOCK Act, de membros do Congresso dos EUA. Sinais avaliados automaticamente a partir dos registros públicos de negociação de 537 parlamentares.
figshare.com
GeoLite Legacy Downloadable Databases
Hugging Face Datasets
Bairros do Japão - Conjunto de dados em inglês sobre estatísticas criminais de Tóquio, com 5.078 bairros × 7 anos (36.222 registros, 2018–2024), obtido de dados abertos da Polícia Metropolitana de Tóquio. Inclui mapa interativo de crimes, classificação de segurança e índice de custo de vida. Licença CC BY.
Índice de renda comprometida - Ranking composto de 30 regiões metropolitanas que mostra quanto de uma renda familiar de US$ 400 mil é consumido por moradia, impostos, cuidados infantis, saúde e transporte. Metodologia aberta, gratuito e sem exigir e-mail.
Crime Brasil - Plataforma de dados abertos sobre estatísticas criminais brasileiras. Dados por bairro no Rio Grande do Sul (2,99 milhões de ocorrências em 79.024 bairros, 2022–2025), por município em MG e RJ, além de dados nacionais de rodovias da PRF e violência interpessoal do DATASUS. API REST gratuita, CSV/Parquet, atualizações diárias, CC BY 4.0.
Acidentes fatais com caminhões nos EUA (FARS) 2018-2024 - Subconjunto filtrado do Sistema de Relatórios de Análise de Fatalidades da NHTSA, cobrindo 33.898 acidentes fatais envolvendo caminhões comerciais médios e pesados nos 50 estados dos EUA, entre 2018 e 2024. Inclui o Boletim Vision Zero interativo, que compara 19 cidades, pipeline Python reproduzível no GitHub e espelho no HuggingFace. DOI permanente, CC BY 4.0.
Panorama dos peptídeos em 2026 - Conjunto de dados estruturado de referência com 156 compostos peptídicos e relacionados a peptídeos, cada um com categoria de status regulatório, categoria, via de administração, meia-vida, massa molecular, número CAS, quantidade de referências e IDs do PubChem/DrugBank/Wikidata. CSV e JSON, sem login, CC BY 4.0.
Resposta do Quora sobre grandes conjuntos de dados
Conjuntos de dados públicos de big data
Conjuntos de dados do Kaggle
Um catálogo abrangente da variação genética humana
Banco de dados de pessoas, lugares e coisas conhecidos, selecionado pela comunidade
Dados públicos do Google
Dados do Banco Mundial
Dados de táxis de Nova York
Dados abertos da Filadélfia Conectando pessoas aos dados da Filadélfia
grouplens.org Amostras de conjuntos de dados de filmes (com avaliações), livros e wikis
UC Irvine Machine Learning Repository - contém conjuntos de dados úteis para aprendizado de máquina
conjuntos de dados de qualidade para pesquisa por Hilary Mason
Centros Nacionais de Informação Ambiental
ClimateData.us (relacionado: Kit de ferramentas de resiliência climática dos EUA)
r/datasets
MapLight - oferece gratuitamente diversos dados para usos disponíveis ao público em geral. Clique em um conjunto de dados abaixo para saber mais
GHDx - Instituto de Métricas e Avaliação em Saúde — catálogo de conjuntos de dados de saúde e demografia do mundo todo, incluindo resultados do IHME
Dados econômicos do Federal Reserve de St. Louis - FRED
Instituto Neozelandês de Pesquisa Econômica – Data1850
Fontes de dados abertos
Dados da UNICEF
undata
Centro de dados e aplicações socioeconômicas da NASA - SEDAC
Projeto GDELT
Estatísticas da Suécia
StackExchange Data Explorer - ferramenta de código aberto para executar consultas arbitrárias em dados públicos da rede Stack Exchange.
Dados abertos do governo de São Francisco
IBM Asset Dataset
Índice de dados abertos
Arquivo público do Git
GHTorrent
Dados abertos da Microsoft Research
Plataforma de dados abertos do governo da Índia
Busca de conjuntos de dados do Google (beta)
Notícias turcas categorizadas da NAYN.CO
Covid-19
Covid-19 Google
Conjunto de dados de e-mails da Enron
5.000 imagens de roupas
Portal aberto da IBB
Intercâmbio de dados humanitários
Mais de 250 mil anúncios de emprego - Conjunto de dados em expansão de anúncios históricos de emprego em Luxemburgo, de 2020 até hoje. Gratuito, com mais de 250 mil anúncios hospedados no AWS Data Exchange.
FinancialData.Net - Conjuntos de dados financeiros (dados do mercado de ações, demonstrações financeiras, dados de sustentabilidade e muito mais).
Índice de preços de HDD - Conjunto de dados aberto diário com o menor preço de discos rígidos internos novos SATA de 3,5 polegadas por terabyte (US$/TB), por categoria de capacidade na Amazon dos EUA, acompanhado de série histórica. CSV, JSON e JSONL, sem login, CC BY 4.0.
BDE Score - Análise de ações de vários mercados com IA e pontuação BDE transparente para 73 ações (EUA/HK/ações A). Em conformidade com o Art. 50 da Lei de IA da UE. Licença MIT.
Busca de conjuntos de dados do Google – Encontre conjuntos de dados na web.
notesjor corpus-collection - Corpora gratuitos (mais de 6 bilhões de tokens), em sua maioria em alemão, tanto histórico quanto contemporâneo.
CLARIN-Repository - CLARIN é um repositório europeu de conjuntos de dados científicos.
GBIF - Global Biodiversity Information Facility: mais de 2,4 bilhões de registros de ocorrência de espécies. API aberta e gratuita para modelagem ecológica e pesquisa em ML.
FAOSTAT - Estatísticas da FAO da ONU sobre produção e comércio de alimentos, uso da terra e emissões em mais de 245 países. API gratuita e download em massa.
Movebank - Plataforma gratuita que arquiva mais de 6 bilhões de registros de deslocamento animal obtidos por GPS e telemetria por satélite. API REST aberta, útil para modelagem espaço-temporal e ML de trajetórias.
Enciclopédia da vida - Dados estruturados abertos sobre mais de 1,9 milhão de espécies, incluindo características, classificação e mídia. API gratuita e downloads em massa para tarefas de biodiversidade e classificação de espécies.
FirstData - A base de conhecimento de fontes de dados confiáveis mais abrangente do mundo. Mais de 210 fontes selecionadas de governos, organizações internacionais e instituições de pesquisa. Integração MCP para agentes de IA. Licença MIT.
latamdata-py - Pacote Python que oferece acesso, com uma única linha, a 38 conjuntos de dados de pesquisa abertos da América Latina (saúde, neurociência, saúde mental e economia). Instale com pip install latamdata-py.
ZipCheckup - Dados gratuitos de segurança ambiental por CEP para mais de 42.000 CEPs dos EUA: qualidade da água e do ar, contaminação por PFAS, radônio, chumbo, risco de enchentes e mais 11 categorias. API REST pública, pacotes npm/PyPI, CC BY 4.0.
Helium - Corpus de notícias em tempo real com atributos estruturados de viés em mais de 15 dimensões (mais de 3,2 milhões de artigos, mais de 5.000 fontes), dados financeiros ao vivo (ações, ETFs e criptomoedas) com análise gerada por IA, precificação de opções por ML com métricas de probabilidade e gregas completas, além de dados históricos de cadeias de opções para pesquisa quantitativa; disponível por servidor MCP ou API REST.
Evidências verificadas sobre suplementos - Conjunto de dados sobre suplementos alimentares com evidências classificadas, cobrindo dosagem, biodisponibilidade por forma, interações entre medicamentos e nutrientes, prevalência de deficiências do NHANES, sinais de eventos adversos do FDA FAERS e custo por dose eficaz. Cada alegação clínica cita um PMID do PubMed. CC BY 4.0, DOI 10.57967/hf/9356.
Pagamentos do setor a prestadores de saúde dos EUA - 1,65 milhão de profissionais de saúde dos EUA vinculados pelo NPI aos pagamentos de empresas farmacêuticas e de dispositivos médicos informados no CMS Open Payments (2019–2025): total, número de pagamentos, maior pagador e tipo de pagamento, com agregações por estado e especialidade. CSV compactado com gzip, sem login, CC0, DOI do Zenodo 10.5281/zenodo.23098004.
Benchmark WhatFontIs - Benchmark sintético para identificação de famílias tipográficas, com 11.995 imagens de palavras em 600 fontes conhecidas, anotadas com caixas delimitadoras de palavras e letras individuais.
Dados tarifários dos EUA - A Tabela Tarifária Harmonizada dos EUA (cerca de 30 mil linhas com alíquotas), tarifas adicionais do capítulo 99 por país (Seções 301, 232 e outras) e tarifas de importação da UE por subposição do SH e origem, atualizadas a cada revisão da HTS. CSV e JSON, sem login, CC0 (dados dos EUA) e OGL v3 (dados da UE), DOI do Zenodo 10.5281/zenodo.23093989.

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