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

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<h1>Materiais de estudos sobre Data Science e Machine Learning (nível iniciante)</h1>

O objetivo deste respositório é organizar materiais de estudos - majoritariamente gratuitos e em PT-BR - sobre ciência de dados e inteligência artificial. Inicialmente, o criei para organizar os vários links que encontrei durante minhas pesquisas por materiais. Atualmente, acrescento todos materiais que acredito ser importante para quem está iniciando na área. 
	
Sinta-se a vontade para adicionar conteúdos.

<p align="center">
  <img src="https://media.giphy.com/media/13HgwGsXF0aiGY/giphy.gif">
</p></figcaption>
<p align="center">
  Eu estudando na pandemia
</p>

<h1>LISTA DE CONTEÚDOS</h1>

* [Minha trilha/ Jornada](#minhaTrilha)
* [Um pouco sobre a área](#sobre)
* [Motivação](#motivacao)
* [Trilhas/ Dicas de estudos/ Roadmaps](#trilhas)
* [Conteúdos para utilizar à medida que avançar](#avanco)
* [Livros gratuidos e pagos](#livros)
* [Matemática](#mat)
	* [Fundamentos de matemática](#f_mat)
	* [Matemática para Data Science](#mat_ds)
	* [Matemática 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)
* [Repositórios](#rep)
* [Dicas para montar portifólio](#portifolio)
* [Freelancer em Data Science](#freela)
* [Mais ou menos off topic](#off)
	* [Representatividade](#repres)
	* [Sites úteis para desenvolvedores Python](#uteis)
		* [Links úteis](#l_uteis)
	* [Podcasts](#pod)
	* [Open source](#open)
	* [Artigos](#art)
	* [Possíveis áreas de especialização](#esp)
		* [Instituições](#inst)

-------------------------------------------
<h2 id="minhaTrilha">MINHA TRILHA/ JORNADA</h2>

**Cursos realizados e experiências profissinais/ acadêmicas**

* **2020**
  * [Concluído] [Python para Análise de Dados - Data Science Academy](https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=python-fundamentos) [[certificado]](https://www.datascienceacademy.com.br/certificate/57b4a75247d7dd688d8b456b/user/5eb4289ee32fc3728940687c)
  * [Concluído] [Introdução 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 Ciência de dados aplicada com Python da University of Michigan](https://www.coursera.org/specializations/data-science-python)
  * Estágio na área de Engenharia de Dados: criação de scripts para apoiar os processos de ETL do Observátorio FIEG.

* **2021**
	* Iniciação Cientifica na área de Minereação de Dados (2020/2021) 
	* [Em andamento] [Curso de Python 3 do Básico Ao Avançado - 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 Inteligência Artificial

**Projetos desenvolvidos até o momento**

* [Mapeamento de médias do ENEM com Folium:](https://github.com/WendelMarques/mapeamento-medias-enem-folium)
Mapeamento de médias do ENEM com Folium (uma biblioteca que facilita a visualização de dados em um mapa). A plotagem foi realizada levando-se em consideração 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 ciência dos dados para desenvolver um painel de monitoramento dos dados da COVID-19 em relação a casos confirmados e óbitos. O painel contém gráficos e mapa com dados de Goiânia.

<h2 id="sobre">UM POUCO SOBRE A ÁREA</h2>

* [A Diferença Entre Inteligência 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 é Ciência 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 ciência 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 classificações você 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]
 
<h2 id="motivacao">MOTIVAÇÃO</h2>

* ["Ciência de Dados do Zero à Kaggle Kernels Master" - Leonardo Fereira](https://www.linkedin.com/pulse/data-science-from-zero-kaggle-kernel-master-leonardo-ferreira/) | [Linkedin]
* [#SprintPrograMaria - Casos Técnicos com Machine Learning](https://www.youtube.com/watch?v=qlP98Ph3RaU&t=3109s) | [Youtube]
* [#SprintPrograMaria | Tudo o que você 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 formação em tecnologia? com Fernanda Santos (AI Girls)](https://www.youtube.com/watch?v=eXg2sVIbFdM)  | [Youtube]
* [Tudo que você precisa saber para trabalhar com Inteligência 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 - Café 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)

<h2 id="trilhas">TRILHAS/ DICAS DE ESTUDOS/ ROADMAPS</h2>
<p>Os conteúdos dos links podem ser utilizados para quem deseja montar um plano de estudos ou simplemente ter uma noção do que é necessário estudar. Me ajudaram a entender mais sobre a área, onde eu estava e por onde deveria seguir, por assim dizer. </p>

* [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 Estatística 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 Ciência de Dados) - 
Programação Dinâmica](https://www.youtube.com/watch?v=o8NpsLSkKUo&t=464s) | [YouTube]
* [Minha trilha de estudos para Data Science - Letícia 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) - Letícia Silva - ColaboraDados](http://colaboradados.com.br/blogposts/para-iniciar-em-data-science.html)
* [Roadmap para Cientista de Dados l MÉTODO VOYAGER](https://www.youtube.com/watch?v=oBJNbNn4Wn8)
* [Seus primeiros passos como Data Scientist: Introdução ao Pandas! - Vinícios Figueiredo](https://medium.com/data-hackers/uma-introdu%C3%A7%C3%A3o-simples-ao-pandas-1e15eea37fa1) [Medium]
* [Siga Este Plano Para Aprender a Matemática Para Data Science - Live #31 - Mario Filho - Data Science](https://www.youtube.com/watch?v=XHnsS87bhuY&t=2599s) | [pt-br] [Youtube] 
* [Python para ciência 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 Inteligência Artificial - Wesley Almeida](https://www.linkedin.com/pulse/trilha-de-aprendizagem-sobre-intelig%C3%AAncia-artificial-wesley-almeida/) | [pt-br][Linkedin]
* [Listagem de conteúdos de cursos de IA](https://igoralcantara.com.br/cursos/) |  [pt-br] (obs.: não estou indicando os cursos, até porque não os fiz, mas sim indicando a página para que a lista de conteúdos possa ser utilizada para montar um plano de estudos, por exemplo.)
* [Afinal, o que de matemática você 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 começar em Data Science? (Seja Um Data Scientist)](https://www.youtube.com/watch?v=eXg2sVIbFdM)  | [Youtube]
* [O QUE EU FARIA, SE TIVESSE QUE COMEÇAR 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]
* [Matemática para Machine Learning - Didática Tech](https://www.youtube.com/watch?v=MSHpE9dnIho&list=PLyqOvdQmGdTTYHKdxWRmt8oOhMwYhmxkM) | [pt-br] [Youtube] (Dicas de como estudar matemática)
* [Finalmente: uma fonte segura mostra o salário 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 Matemática Para Data Science - Live #31 - Mario Filho - Data Science](https://www.youtube.com/watch?v=XHnsS87bhuY&t=2599s) | [pt-br] [Youtube]

<h2 id="avanco">CONTEÚDOS PARA UTILIZAR À MEDIDA QUE AVANÇAR NOS ESTUDOS</h2>
<p>Exercícios e resumos que podem ser aproveitados durante os estudos.

* [Workshop de Ciência de Dados para iniciantes - Nana Raythz](https://github.com/NatOps/Workshop-ciencia-de-dados) | [GitHub]
* [Plano de estudos em machine learning com conteúdos em português](https://github.com/italojs/awesome-machine-learning-portugues) | [GitHub]
* [Faster Data Science Education](https://www.kaggle.com/learn/overview): "Esses micro-cursos são a maneira mais rápida de obter as habilidades necessárias para realizar projetos independentes de ciência de dados." | [Kaggle][Inglês]

<h2 id="livros">LIVROS GRATUITOS E PAGOS</h2>

Livros recomendados por profissionais da área. Peguei essas recomendações em lives e artigos no Medium. 
(PT-BR e em inglês)

* [Python Data Science Handbook](https://colab.research.google.com/github/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/Index.ipynb#scrollTo=GBz3cb5ZbWT5) - "Esta é a versão do caderno Jupyter do Python Data Science Handbook de Jake VanderPlas; o conteúdo está disponível no GitHub."
* Python para análise de dados: Tratamento de dados com Pandas, NumPy e IPython
* Data Science do Zero - Primeiras Regras Com o Python do autor Joel Grus
* Análise de Dados com Python e Pandas - Daniel Chen
* Como Mentir com Estatística -  Darrell Heff
* Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn & TensorFlow
* Estatística Prática para Cientistas de Dados -  Andrew Bruce, Peter C. Bruce
* Storytelling com Dados: um guia sobre visualização de dados para profissionais de negócio - autora Cole Nussbaumer Knaflic
* Business Intelligence e Análise de Dados para Gestão do Negócio - autor Dursun Delen
* Essential Math for Data Science
* Data Science Para Negócios: O que Você Precisa Saber Sobre Mineração de Dados e Pensamento Analítico de Dados
* [Deep Learning - Ian Goodfellow/ Yoshua Bengio/ Aaron Courville](https://www.deeplearningbook.org/): muito recomendado por profissionais da área. |  [Inglês]
* [Deep Learning Book - Data Science Academy](http://deeplearningbook.com.br/) |  [pt-br]
* [Introdução à Ciência de Dados: Fundamentos e Aplicações - 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]

<h2 id="mat">MATEMÁTICA</h2>

<p>Pelas minhas pesquisas, uma ótima forma de estudar matemática é por demanda. Por exemplo, estudar conteúdos de matemática à medida que for necessário, porque assim você evita o esquecimento, o que provavelmente aconteceria se estudarmos todos os pré-requisitos antes de iniciar em IA. Porém, é uma boa dar uma olhada em matemática básica antes, se necessário.</p>

<h3 id="f_mat">FUNDAMENTOS DE MATEMÁTICA</h3>

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

<h3 id="mat_ds">MATEMÁTICA PARA DATA SCIENCE</h3>

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

<h3 id="mat_ml">MATEMÁTICA PARA MACHINE/DEEP LEARNING</h3>

* [Matemática e Programação para Aprendizado de Máquina](https://matheusfacure.github.io/2017/01/15/pre-req-ml/): Uma lista para cobrir rapidamente os pré-requisitos para aprendizado de máquina | [pt-br] [GitHub]
* [Matemática para Machine Learning - Didática Tech](https://www.youtube.com/watch?v=MSHpE9dnIho&list=PLyqOvdQmGdTTYHKdxWRmt8oOhMwYhmxkM) | [pt-br] [Youtube]
* [Revisão de Machine Learning - Zurubabel](https://www.youtube.com/watch?v=I86gYeLmkT0&list=PL4OAe-tL47sZSCaprWZ6CrJhCTq2gUQCb) | [pt-br] [Youtube]
* [Afinal, o que de matemática você 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]
* [Matemática para Machine Learning](https://medium.com/@lucasoliveiras/matem%C3%A1tica-para-machine-learning-7dc0893ba749) | [pt-br][Medium]
* [Matemática básicas para Machine Learning](https://www.youtube.com/watch?v=veATb_wuZSw&list=PLtyvX7Ge_YluwPLJ_qD9khzp0UU_gu59N&index=1)  | [espanhol] [Youtube]

<h2 id="python">LINGUAGEM PYTHON</h2>

* [Curso de Python no Neps Academy](https://www.youtube.com/watch?v=T5pRlIbr6gg&list=PL2-dafEMk2A6QKz1mrk1uIGfHkC1zZ6UU) | [pt-br] (gratuito)
* [Introdução à Ciência da Computação com Python Parte 1](https://www.coursera.org/learn/ciencia-computacao-python-conceitos)
* [Python para Análise de Dados - Data Science Academy (DSA)](https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=python-fundamentos) | [pt-br] (gratuito)
* [Curso Python para Machine Learning e Análise de Dados - Didática Tech](https://www.youtube.com/watch?v=MmSXHCxDwBs&list=PLyqOvdQmGdTR46HUxDA6Ymv4DGsIjvTQ-) | [pt-br] [Youtube]
* [Curso Python para Iniciantes - Didática 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 Análise de Dados em Python para iniciantes](https://www.youtube.com/playlist?list=PLqiFjCF_dtcymXtdjwAP4s7tRoW4CYwnH) [pt-br] [Youtube]
* [Os 35 melhores cursos de Python gratuitos disponíveis pra você - 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) | [inglês] [Youtube]

<h2 id="r">LINGUAGEM R</h2>

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

<h2 id="bibli">AULAS SOBRE ALGUMAS BIBLIOTECAS</h2>

<h3 id="tensor">TENSOFLOW</h3>

* [Curso TensorFlow para Iniciantes - Didática 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) | [inglês] [Youtube]

<h3 id="pandas">PANDAS</h3>

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

<h2 id="fund_ia">FUNDAMENTOS IA</h2>

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

<h3 id="ml">MACHINE LEARNING</h3>

* [Machine Learning para Cientista de Dados - LEG/UFPR/Eduardo Ferreira)](http://cursos.leg.ufpr.br/ML4all/1parte/)  | [pt-br] [Youtube]
* [Introducação a Machine Learning - Didática 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 - Didática 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) | [inglês] [Youtube]
* [Machine Learning fo Hacckers - Siraj Raval](https://www.youtube.com/watch?v=2FOXR16mLow&list=PL2-dafEMk2A4ut2pyv0fSIXqOzXtBGkLj) | [inglês] [Youtube]
* [Machine Learning - The University of British Columbia](https://www.youtube.com/watch?v=w2OtwL5T1ow&index=1&list=PLE6Wd9FR--EdyJ5lbFl8UuGjecvVw66F6) | [inglês][Youtube]
* [Tutorial de Machine Learning com Titanic](https://www.youtube.com/watch?v=1UVizW6eFrY&list=PLwnip85KhroW8Q1JSNbgl06iNPeC0SDkx) | [pt-br] [Youtube]

<h3 id="dp">REDES NEURAIS/ DEEP LEARNING</h3>

* [Curso Deep Learning - UFG - Deep Learning Brasil](https://www.youtube.com/watch?v=6yYUc6nU3Cw&list=PLSZEVLiOtIgF19_cPrvhJC2bWn-dUh1zB) | [pt-br] [Youtube]
* [Deep Learning em Português - 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 Português - Zurubabel](https://www.youtube.com/watch?v=XL31Z50dLF8&list=PL4OAe-tL47sbzwP6pWR6NQ5ESOt-Ktrih) | [pt-br] [Youtube]
* [Machine Learning em Python - Programação Dinâmica](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 | Inteligência Artificial em saúde: 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) [inglês][Youtube]
* [MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning](https://www.youtube.com/watch?v=5v1JnYv_yWs&list=PLtBw6njQRU-rwp5__7C0oIVt26ZgjG9NI) [inglês] [Youtube]
* [Intro to Deep Learning (Udacity Nanodegree) - Siraj Raval](https://www.youtube.com/watch?v=vOppzHpvTiQ&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3) | [inglês] [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) | [inglês] [Youtube]
* [Practical Deep Learning for Coders, v3](https://www.fast.ai) | [inglês] [Youtube]

<h3 id="ds">DATA SCIENCE</h3>

* [Trilha EstaTiDados – Data Science (Estatística, Negócios, StoryTelling, Dashboards, Machine Learning, Raspagem, Análise 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)
* [Ciência de Dados Aplicada - Programação Dinâmica](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)
* [Introducação à Ciência de Dados 2.0 - Data Science Academy (DSA)](https://www.datascienceacademy.com.br/course?courseid=introduo--cincia-de-dados) | [pt-br] (gratuito)
* [Ciência de Dados do Zuruba - Zurubabel](https://www.youtube.com/watch?v=Y0L0CWTQWDw&list=PL4OAe-tL47sausWpn6QYcETtYltCe3nmp) | [pt-br] [Youtube]
* [Análise Exploratória 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) | [inglês] [Youtube]

<h2 id="yt">CANAIS DO YOUTUBE</h2>

Conteúdos 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 Dinâmica](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)

<h2 id="desafios">SITES COM DESAFIOS/ PROBLEMAS</h2>

* [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)

<h2 id="cursos">CURSOS DA UDEMY/ UDACITY/ COURSERA</h2>

Alguns gratuitos (sem certificado) e outros pagos.

<h3 id="ude">UDEMY</h3>

* [Manual Prático 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 - Extraçao e Exibição dos Dados - Felipe Mafra](https://www.udemy.com/course/curso-data-science-completo/)

<h3 id="coursera">COURSERA</h3>

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

<h3 id="uda">UDACITY</h3>

* [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)

<h2 id="rep">REPÓSITORIOS</h2>

Repósitorios com conteúdos, trilhas, dicas e exercícios, 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 Ciência de Dados de iniciantes a intermediário](https://github.com/NatOps/Workshop-ciencia-de-dados/) [pt-br]
* [Guia do Cientista de Dados das Galáxias](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) (Inglês)
* [Top-down learning path: Machine Learning for Software Engineers](https://github.com/guipsamora/pandas_exercises) (Inglês)
* [Manual Prático do Deep Learning (código-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]

<h2 id="dataset">DATASETS PARA INICIANTES</h2>
(organizar)
* [UCI Machine Learning Repository: Data Sets](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php)
* [Google Dataset Search](https://datasetsearch.research.google.com/)

<h2 id="portifolio">DICAS PARA MONTAR PORTIFÓLIO</h2>

* [Os 5 tipos de projetos obrigátorios para o portifólio 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&amp_js_v=0.1#referrer=https%3A%2F%2Fwww.google.com&amp_tf=Fonte%3A%20%251%24s&ampshare=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

<h2 id="freela">FREELANCER EM DATA SCIENCE</h2>

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

<h2 id="off">MAIS OU MENOS OFF-TOPIC</h2>

<h3 id="repres">REPRESENTATIVIDADE</h3>

* [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/)

<h3 id="uteis">SITES ÚTEIS PARA DESENVOLVEDORES PYTHON</h3>

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

<h3 id="l_uteis">LINKS ÚTEIS</h3>

* [Posts Programação Dinâmica - 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)
* [Classificação 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)
* [Classificação 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)

<h3 id="pod">PODCASTS</h3>

* [Pizza de Dados](pizzadedados.com/)
* [PodProgramar](https://mundopodcast.com.br/podprogramar/79-ciencia-de-dados/)
* [Café 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/)

<h3 id="open">OPEN SOURCE</h3>

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

<h3 id="art">ARTIGOS</h3>

* [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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