diff --git a/_data/cards/pt_BR/advanced-data-analytics.yaml b/_data/cards/pt_BR/advanced-data-analytics.yaml new file mode 100644 index 000000000..63be0916c --- /dev/null +++ b/_data/cards/pt_BR/advanced-data-analytics.yaml @@ -0,0 +1,63 @@ +name: Análise de Dados Avançada +logo: +short-description: +key-objectives: + - A análise de dados avançada é uma habilidade essencial para profissionais de ciência de dados e engenharia de analytics, permitindo identificação de padrões, tendências e insights valiosos a partir de grandes volumes de dados. Compreender técnicas avançadas de análise de dados, como machine learning, estatística avançada e análise preditiva, é fundamental para a tomada de decisões baseadas em dados e a criação de modelos de previsão precisos. + - Combinar técnicas de estatística, machine learning e análise de séries temporais para identificar padrões e tendências em dados históricos, prever comportamentos futuros e detectar anomalias em séries temporais. +aditional-objectives: +contents: + - type: YOUTUBE + title: "ChatGPT com Code Interpreter: Análise de Dados Avançada" + link: https://www.youtube.com/watch?v=u-JoDQ58Dv0 + - type: SITE + title: "ICD-UFMG: Testes de Hipóteses - Entendendo valores-p" + link: https://icd-ufmg.github.io/11-hipoteses/ + - type: SITE + title: "ICD-UFMG: Testes AB - Como comparar dois grupos" + link: https://icd-ufmg.github.io/10-ab/ + - type: ARTICLE + title: "Testes de normalidade" + link: https://medium.com/dados-e-saude/testes-de-normalidade-9dc9068bcf80 + - type: YOUTUBE + title: "Prof. Dr. Petronio Silva: Ciência de Dados - Métricas e Testes" + link: https://www.youtube.com/watch?v=gRfS2ns-r0Q + - type: ARTICLE + title: "O Guia Completo para Previsão de Séries Temporais (inglês)" + link: https://towardsdatascience.com/the-complete-guide-to-time-series-forecasting-using-sklearn-pandas-and-numpy-7694c90e45c1 + - type: SITE + title: "Google Livros - Introdução à previsão de séries temporais com Python (inglês)" + link: https://books.google.com.br/books?id=-AiqDwAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=pt-BR&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false + - type: ARTICLE + title: "Google Livros - Aprendizagem profunda para previsão de séries temporais (inglês)" + link: https://books.google.com.br/books?hl=pt-BR&lr=&id=o5qnDwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP1#v=onepage&q&f=false + - type: YOUTUBE + title: "Alexandre Cunha Costa: Análise de Séries Temporais - Previsão (playslist)" + link: https://www.youtube.com/watch?v=BY67cTSBYO0&list=PLSDVadsSlXTD2R5JXcAkk9v-X6qKWH3cs&ab_channel=AlexandreCunhaCosta + - type: YOUTUBE + title: "Leandro: Previsão de Série Temporal com Pycaret (Machine Learning)" + link: https://www.youtube.com/watch?v=0xrsgR4OB60&ab_channel=Leandro + - type: YOUTUBE + title: "economiaetv: Séries Temporais (playlist)" + link: https://www.youtube.com/playlist?list=PLW1zGvUGqyiEw1O3HAcjezB9esyI8R8xe + - type: SITE + title: "Detecção de anomalias em séries temporais (inglês)" + link: https://neptune.ai/blog/anomaly-detection-in-time-series +alura-contents: + - type: COURSE + title: "Data Science: testando relações com Regressão Linear" + link: https://cursos.alura.com.br/course/data-science-testando-relacoes-regressao-linear + - type: COURSE + title: "Data Science: testando hipóteses" + link: https://cursos.alura.com.br/course/data-science-testando-hipoteses + - type: ARTICLE + title: "Séries temporais e suas aplicações" + link: https://www.alura.com.br/artigos/series-temporais-e-suas-aplicacoes + - type: COURSE + title: "Curso Data Science: análise de series temporais" + link: https://www.alura.com.br/curso-online-data-science-series-temporais + - type: COURSE + title: "Curso Data Science: analisando e prevendo séries temporais" + link: https://cursos.alura.com.br/course/data-science-analisando-prevendo-series-temporais + - type: BOOK + title: "Séries temporais com Prophet" + link: https://www.casadocodigo.com.br/products/livro-series-temporais-prophet diff --git a/_data/cards/pt_BR/data-lake-warehouse-architectures.yaml b/_data/cards/pt_BR/data-lake-warehouse-architectures.yaml new file mode 100644 index 000000000..c3011dd17 --- /dev/null +++ b/_data/cards/pt_BR/data-lake-warehouse-architectures.yaml @@ -0,0 +1,72 @@ +name: Arquiteturas de Dados - Data Lake e Data Warehouse +logo: +short-description: +key-objectives: + - As arquiteturas de dados, como Data Lakes e Data Warehouses, são fundamentais para a engenharia de dados, permitindo a coleta, armazenamento, processamento e análise de grandes volumes de dados de diversas fontes. Data Lakes são projetados para armazenar dados brutos em seu formato original, enquanto Data Warehouses são otimizados para análises de negócios. Compreender as diferenças e os casos de uso de cada arquitetura é essencial para projetar e implementar soluções de dados eficazes. + - Na Engenharia de Analytics e Ciência de Dados, a escolha da arquitetura de dados correta é crucial para garantir a qualidade, a confiabilidade e a acessibilidade dos dados. Data Lakes são ideais para armazenar grandes volumes de dados brutos e semiestruturados, permitindo flexibilidade na análise e processamento dos dados. 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