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3 cursosSe você está começando do zero e quer uma trilha só, esses cursos podem ajudar. Os três cobrem uma boa introdução: visão geral, sintaxe, estatística aplicada e um primeiro modelo rodando.
Formação Cientista de Dados: O Curso Completo
Esse curso fornecesse uma boa visão geral. É constantemente atualizado e tem uma didática bem simples.
Para quem nunca escreveu Python, esse curso remove o atrito inicial de preparar ambiente, que faz a maioria desistir na primeira semana.
Introduction to Regression in R
Regressão linear feita direito, com diagnóstico de resíduo e tudo. Parece básico demais até você ver quanto valor um modelo de regressão linear consegue entregar.
R e tidyverse
9 cursosAprendi a programar em R na faculdade e fui aperfeiçoando com muitos cursos complementares. É uma linguagem muito forte para análise exploratória e modelagem estatística.
Machine Learning with Tree-Based Models in R
Árvore, random forest, GBM e XGBoost em sequência, com o mesmo dataset. Bom para entender a relação entre os diferentes algoritmos, na linha do post sobre modelos baseados em árvore.
Machine Learning in the Tidyverse
Ensina a tratar modelo como dado, guardando vários modelos em list-columns de um tibble. Mudou a forma como eu escrevo experimento em R.
Data Manipulation with data.table in R
A sintaxe é feia comparada ao dplyr mas vale cada minuto quando o arquivo tem alguns milhões de linhas. Aprender os dois e escolher por tamanho de dado é o caminho.
Data Science: Correlação no R, do zero ao avançado
Cinco horas dedicadas a um assunto só, e por isso passa longe do superficial: Pearson, Spearman, Kendall e quando cada uma faz sentido. Complementa o post sobre tipos de correlação em R.
Curso-R
Curso em português, focado em um algoritmo só. Direto ao ponto sobre a mecânica do modelo (ajustamos algumas árvores do modelo na mão!) e várias dicas sobre tuning.
Curso-R
A parte que quase nenhum curso de data science cobre: como sair do script local e virar API que alguém chama. Plumber, Docker e o básico de infra, tema próximo do post sobre RStudio e Shiny Server na nuvem.
Curso-R
Rcpp para quando o loop em R está impossivelmente lento. É de nicho, mas resolveu problema real de simulação que eu não conseguia vetorizar.
Curso-R
Keras pelo lado do R. Útil se você já pensa em R e quer entender rede neural sem trocar de linguagem no mesmo dia.
Curso-R
Aprendizado Não Supervisionado
Clustering e redução de dimensionalidade. Bom para saber rodar k-means e saber ele não é a resposta certa.
Séries temporais
8 cursosFiz a trilha inteira do DataCamp em 2019, mesmo depois de estudar com profundidade em 2 semestres dessa disciplina, me ajudou a modernizar a forma como trabalho com séries temporais no R. São seis cursos que se encaixam bem na ordem em que estão.
Time Series with R (trilha completa)
Os seis cursos dessa seção em sequência, do xts ao ARIMA. Se você vai fazer previsão em R e tem tempo, faça a trilha inteira em vez de cursos soltos.
Manipulating Time Series Data in R
Antes de modelar, é necessário tratar as séries para que os dados fiquem coerentes com a pergunta de negócio.
Estacionariedade, ruído branco e passeio aleatório. Esse curso cobre alguns conceitos fundamentais para se trabalhar com dados ao longo do tempo.
ARIMA na prática, incluindo a parte sazonal e suas variações. Modelo fundamental para se trabalhar com séries temporais.
O curso do Rob Hyndman, que escreveu o pacote forecast e o livro da área. Se fosse pra fazer um só da trilha, seria esse.
Visualizing Time Series Data in R
Metade dos erros de série temporal aparecem no gráfico de forma visual antes de aparecerem na métrica.
Case Study: Analyzing City Time Series Data in R
O fecho da trilha: em vez de ensinar técnica nova, pega dados reais de temperatura e demanda de cidades e faz você aplicar tudo junto.
Curso-R
Uma versão em português no modelo 'ao vivo'. Bom complemento pra trilha do DataCamp.
Python, machine learning e engenharia
4 cursosA parte da formação que veio depois do R. Não tem jeito, depois que começei a trabalhar com consultoria a maioria dos clientes exigia entregas em Python, o que me forçou a me desenvolver nessa linguagem (que hoje é minha principal).
Formação Completa em Inteligência Artificial
Cobre muito terreno: ML clássico, NLP, deep learning e, nas versões novas, LLM e agentes. Não é profundo em nada específico, mas é excelente pra mapear o campo e decidir onde cavar.
Software Engineering for Data Scientists
A parte que separa notebook de código que outra pessoa consegue manter: orientação a objetos, ambiente virtual, empacotamento, teste e lint. Um curso muito atual em tempos de programação com agentes de IA.
Deploying a Machine Learning Model with FastAPI
Modelo treinado que ninguém chama não serve pra nada. Aqui o modelo vira API com FastAPI, com CI e monitoramento em volta. Fecha o ciclo que a maioria dos cursos deixa aberto.
Data Science Academy
Me deu a base de engenharia que faltava: Hadoop, Spark, Azure ML e Business Analytics. O programa mudou bastante desde 2017, mas trilha muito longa em português continua sendo coisa rara.
LLMs e IA generativa
11 cursosTudo de 2023 pra cá. São cursos curtos mas muito bons. Quase todos gratuitos na DeepLearning.AI e Anthropic.
DeepLearning.AI
ChatGPT Prompt Engineering for Developers
Uma hora, gratuito, e ainda é o melhor ponto de partida pra quem vai chamar LLM por API. Trata prompt como código.
DeepLearning.AI
Building Systems with the ChatGPT API
A sequência natural do anterior: encadear chamadas, moderar entrada e avaliar saída.
DeepLearning.AI
RAG do começo ao fim, ensinado pelo criador do LangChain. Estudei muito sobre o assunto na minha série de posts sobre LangChain.
LangChain: Application Development Essentials
Complementa o curso acima com a parte de estrutura de aplicação. Útil se você quer ir além do notebook.
DeepLearning.AI
Understanding and Applying Text Embeddings
Embedding explicado com as mãos no teclado: similaridade, clustering e busca semântica. Esse curso desfaz a mágica do RAG, tema próximo do post sobre tidytext e machine learning.
Generative AI with Large Language Models
O mais técnico da lista: arquitetura de transformer, fine-tuning, LoRA e RLHF. Pede mais tempo que os curtos, mas explica o que acontece dentro do modelo.
Skill é instrução em markdown que o modelo carrega sozinho quando a tarefa pede. Curto, gratuito, e mudou como eu organizo meu próprio setup de trabalho com agentes.
O básico do Claude pra trabalho do dia a dia. Gratuito e rápido. Serve bem de primeiro contato pra quem nunca usou LLM além do chat solto.
MCP na Prática: Crie Agentes e Multi-Agentes com LLMs
Cobre bem a parte que mais confunde: por que padronizar a conexão entre modelo e ferramenta resolve um problema real, e não é só mais uma sigla.
LangChain e LangGraph: Crie Agentes de IA com LLMs e RAGs
Um curso de agentes em português. LangGraph resolve o que o LangChain sozinho deixa em aberto: o que fazer quando o agente precisa decidir, voltar atrás e tentar de novo.
DeepLearning.AI
Sem código. É um curso bom para pessoa de qualquer outra área que precisa entender o que dá e o que não dá pra fazer com IA generativa.
Ferramentas e publicação
2 cursosCurso pequeno que destrava uma coisa específica. Esse blog existe em parte por causa dos dois itens aqui, feitos com um mês de diferença no fim de 2017.
Branch, merge e conflito na prática, sem a metáfora de árvore que confunde mais do que ajuda. Se você já usa git no automático mas trava quando algo dá errado, é uma tarde bem gasta.
Criando Páginas Web com o GitHub Pages
Curto e prático. Cobre o básico de GitHub Pages, que é um recurso bem útil caso você queira publicar um site estático.
Desenvolvimento pessoal
Nem só de dados vive um cientista de dados. Fiz alguns cursos de soft skills que são fora do escopo técnico do blog, mas valeram tanto quanto um curso de XGBoost que da para levar para o resto da carreira. É uma amostra, não a lista inteira: tem leitura não técnica que nem entrou na lista de livros.
- Programa de mentoria em Data Science, Data Science Academy. Certificado
- Inteligência Emocional, Escola Conquer. Certificado
- Reaprendizagem Criativa, Keep Learning School (Murilo Gün). Certificado
- Técnicas de Criatividade, Keep Learning School (Murilo Gün). Certificado
- Curso de Meditação e Mindfulness, Método DeRose.
Seminários, comunidade e cursos de verão
Curso online não é o único jeito de aprender. Na faculdade eu ia em todo seminário que a UFF ou a comunidade R organizava, e também fiz três cursos de verão fora da grade regular em outras universidades. Não tem como recomendar um específico, porque a grade muda a cada edição. Mas vale a dica: procure curso de verão na universidade mais perto de você, geralmente aberto a quem não é aluno e de graça ou quase.
- Workshop BI Master, PUC-Rio. (Meu primeiro workshop, ainda estagiário quando BI ainda era novidade.) Certificado
- Curso de verão, Introdução à Probabilidade, UFRJ (2018). Certificado
- Curso de verão, Introdução à Análise Real na Reta, FGV (2019). Certificado
- Curso de verão, Introdução à Análise Real na Reta, FGV (2020). Certificado
- Semana da Estatística, SEMEST UFF. Certificado 2014 Certificado 2015
- SER, Seminário Internacional de Estatística com R (edições II, III e IV). SER II SER III SER IV
- Minicursos dentro do SER: dashboard interativo em R, regressão linear politômica e web scraping com rvest. Dashboards Regressão politômica Web scraping
