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Caminho para estudo da Estatística de maneira independente

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<center> <h1> Free Stats</h1> </center>

A importância do conhecimento estatístico é inegável em diversas áreas de estudo contemporâneas. No entanto, é comum que a maioria dos estudantes tenha acesso apenas a um entendimento superficial dessa disciplina durante seus cursos acadêmicos. No mundo real, as demandas e complexidades que envolvem a aplicação da Estatística são muito mais abrangentes. Portanto, a necessidade de adquirir proficiência Estatística vai além do domínio dos conceitos básicos.

Diante dessa lacuna entre o conhecimento estatístico adquirido na academia e as habilidades necessárias na prática, surge a motivação para oferecer um guia que permita as pessoas estudarem Estatística de forma independente e aprofundada. Esse caminho de estudo independente visa equipar os estudantes com as competências necessárias para enfrentar desafios estatísticos complexos em suas respectivas áreas de atuação, promovendo uma compreensão mais sólida e aplicável da Estatística.

O foco é a **teoria** Estatística, uma área que, no cenário atual, muitas vezes permanece subexposta nos currículos dos cursos oferecidos pelas universidades brasileiras, assim o conteúdo será desenvolvido nos seguintes Módulos
<center> <h2>Grade</h2> </center>

<details>
 <summary markdown="span"> MÓDULO 0 </summary>
Esse Módulo contém os requisitos mínimos para se começar estudar Estatística, é de fundamental importância que os conceitos aqui apresentados estejam bastante sedimentados pois serão utilizados inúmeras vezes ao longo dos seus estudos.

O que vai aprender:
<details>
 <summary markdown="span">Lógica Básica</summary>
Lógica é o requisito básico para o estudo formal de qualquer área, assim aqui se compreende as seguintes noções básicas:

* Quantificadores universais e existenciais
* Tabelas-verdade
* Sentenças condicionais e implicativas
* Sistemas Axiomáticos e Sistemas Formais

</details>

<details>
 <summary markdown="span">Teoria dos conjuntos</summary>

Teoria dos conjuntos é **primordial** para um estudo sério de probabilidade, nessa subseção, vamos unir o que foi aprendido em lógica básica com os fundamentos de teoria dos conjuntos.

* "Principais" axiomas da teoria dos conjuntos
* Operações com conjuntos
* Propriedades e demonstrações usando teoria dos conjuntos
* Relações e funções

</details>
<details>
 <summary markdown="span">Matemática Básica</summary>

Aqui vamos unificar toda a teoria até agora ensinada
* Tipos de funções
* Técnicas de demonstrações

</details>
</details>

<details>
 <summary markdown="span"> MÓDULO 1 </summary>

Nesse módulo começa-se o aprendizado de matemática **fundamental** para a Estatística, sendo portanto estudado:
<details>
 <summary markdown="span"> Cálculo I</summary>

Cálculo é peça chave para cálculo de probabilidades, portanto é **muito** importante que você tenha um bom domínio para conseguir avançar seus estudos, aqui você vai aprender:
* Limites
* Derivadas
* Integrais

O que vai aprender:
</details>

<details>
 <summary markdown="span"> Álgebra Linear</summary>
Conforme se avança no estudo da Estatística, torna-se evidente que muitos modelos estatísticos podem ser formulados e compreendidos por meio de matrizes e vetores. Na verdade, à medida que se aprofunda na Estatística, percebe-se que a Álgebra Linear desempenha um papel crucial na unificação e na simplificação de diversos conceitos. , portanto aqui é necessário que você aprenda:

* Operações com vetores e matrizes
* Solução de sistemas
* Espaços vetoriais
* Determinante
* Transformações lineares
* Autovetores e Autovalores

O que vai aprender:
</details>

<details>
 <summary markdown="span">Geometria Analítica</summary>
O principal objetivo desta disciplina é combinação com a álgebra linear visando a preparação adequada para o estudo subsequente de Cálculo II.

</details>

<details>
 <summary markdown="span">MÓDULO 2</summary>

<details>
 <summary markdown="span">Formalização de conceitos</summary>

</details>

<details>
 <summary markdown="span">MÓDULO 3</summary>

<details>
 <summary markdown="span">Probabilidade</summary>

</details>

<details>
 <summary markdown="span">MÓDULO 4</summary>

<details>
 <summary markdown="span">Inferência Estatística</summary>

* Inferênca Estatística Clássica
* Inferência Bayesiana

</details>

<details>
 <summary markdown="span">MODULO 5</summary>

<details>
 <summary markdown="span">Modelagem Estatística</summary>

* Regressão Linear
* Modelos Lineares Generalizados
* Séries Temporais
* Análise de Sobrevivência
* Machine Learning
* Deep Learning

</details>

O principal caminho de guia será livros, entretanto algumas disciplinas também é disponibilizado links para video-aulas que estão abertas ao público. 
 
## Módulo 0
A Estatística é, formalmente, uma disciplina matemática. Uma característica intrínseca à matemática é sua abordagem escalonada, em que a aprendizagem de determinados conceitos se baseia em fundamentos previamente adquiridos. Nesse contexto, aqui também seguimos essa abordagem, onde é imperativo construir uma base sólida para avançar com sucesso.
<details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* **Lógica**: 
 * [Introdução à lógica - Mortari](https://www.amazon.com.br/Introdução-à-lógica-Cezar-Mortari/dp/8539306301/ref=sr_1_1?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=2JW47B25LCP3C&keywords=lógica+mortari&qid=1640056489&sprefix=lógica+mortari%2Caps%2C206&sr=8-1)
 * [Introduction to Logic and to the Methodology of the Deductive Sciences - Tarski](https://www.amazon.com.br/Introduction-Methodology-Deductive-Sciences-English-ebook/dp/B003VYBPYC/ref=sr_1_1?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=3F8TUZBVWNVW7&keywords=introduction+to+logic+and+deductive&qid=1640056592&sprefix=introduction+to+logic+and+deductive%2Caps%2C200&sr=8-1&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.25548f35-0de7-44b3-b28e-0f56f3f96147)
* **Teoria dos conjuntos**: 
 * [Classic Set Theory: For Guided Independent Study - D.C. Goldrei ](https://www.amazon.com/Classic-Set-Theory-Independent-Mathematics-ebook/dp/B075FCTRKP)
 * [Introduction to Set Theory - Harberk](https://www.amazon.com.br/Introduction-Set-Theory-Revised-Expanded/dp/0824779150/ref=sr_1_1?keywords=introduction+to+set+theory&qid=1640056727&sprefix=introductio+to+set+t%2Caps%2C208&sr=8-1&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.25548f35-0de7-44b3-b28e-0f56f3f96147)
* **Matemática Elementar**: 
 * [A Transition to Advanced Mathematics](https://www.amazon.com.br/Transition-Advanced-Mathematics-Douglas-Smith/dp/1285463269/ref=sr_1_2?keywords=a+transition+to+advanced+mathematics&qid=1640056869&sprefix=A+transition+%2Caps%2C194&sr=8-2&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.25548f35-0de7-44b3-b28e-0f56f3f96147)
 * [Book of Proof](https://www.amazon.com.br/Book-Proof-Richard-H-Hammack/dp/0989472124/ref=sr_1_1?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=39KWBAR1K6YF8&keywords=Book+of+proof&qid=1640056916&sprefix=book+of+proof%2Caps%2C201&sr=8-1&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.db68964d-7c0e-4bb2-a95c-e5cb9e32eb12)
</details>

## Módulo 1
Cada jornada tem um ponto de partida e, nesta situação, não é diferente. Neste módulo, a fundação para o aprendizado de matemática de nível superior será estabelecida. É um momento crucial, pois construir uma compreensão sólida desses conceitos é essencial para o seu progresso adiante
<details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* **Cálculo de uma variável (Cálculo I)**
 * [Cálculo Volume 1 - Stewart](https://www.amazon.com.br/C-C3-A1lculo-vol-I-James-Stweart-dp-852212583X/dp/852212583X/ref=dp_ob_title_bk)
 * [Cálculo I: Cálculo com funções de uma variável, com uma introdução à Álgebra Linear](https://www.amazon.com.br/Cálculo-Cálculo-com-funçoes-variável-ebook/dp/B092JJ3GLX/ref=sr_1_2?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=28B98HTWMY86J&keywords=calculo+apostol&qid=1647019118&s=digital-text&sprefix=calculo+aposto%2Cdigital-text%2C209&sr=1-2) 
* **Geometria Analítica** 
 * [Vetores e geometria analítica - Paulo Winterle](https://www.amazon.com.br/Vetores-geometria-analítica-Paulo-Winterle-ebook/dp/B013H5WJW6/ref=sr_1_4?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=3GAAZRQ23SBJF&keywords=geometria+analitica&qid=1647019195&s=digital-text&sprefix=geometria+analitic%2Cdigital-text%2C209&sr=1-4)
* **Álgebra Linear** 
 * [Introduction to Linear Algebra - Gilbert Strang](https://www.amazon.com.br/Introduction-Linear-Algebra-Gilbert-Strang/dp/0980232775/ref=sr_1_1?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=3JS9OO700HGK2&keywords=linear+algebra+gilbert&qid=1647019298&sprefix=linear+algebra+gilbert%2Caps%2C205&sr=8-1)
 * [Linear Algebra - Hoffman](https://www.amazon.com/Linear-Algebra-Kunze-Hoffman/dp/9332550077/ref=sr_1_1?crid=1PMLE71XZ3SKC&keywords=linear+algebra+hoffman&qid=1647019444&sprefix=linear+algebra+hoffman%2Caps%2C211&sr=8-1)
</details>

## Módulo 2
Aqui começa-se o estudo de Estatística de fato.
<details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* [Estatística Básica - Bussab e Morettin](https://www.amazon.com.br/Estatística-Básica-Wilton-Bussab/dp/8547220224/ref=asc_df_8547220224/?tag=googleshopp00-20&linkCode=df0&hvadid=379748610448&hvpos=&hvnetw=g&hvrand=7931812435905986359&hvpone=&hvptwo=&hvqmt=&hvdev=c&hvdvcmdl=&hvlocint=&hvlocphy=1001689&hvtargid=pla-811770768458&psc=1)

* [Cálculo - vol. II: Volume 2 - Stewart](https://www.amazon.com.br/Cálculo-vol-II-James-Stweart/dp/8522125848/ref=sr_1_1?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=10TJ79YLOB23T&keywords=Cálculo+2+stewart&qid=1650567527&s=books&sprefix=cálculo+2+stewart%2Cstripbooks%2C296&sr=1-1&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.6a09f7ec-d911-4889-ad70-de8dd83c8a74)
</details>

### Módulo 2.5
A formalização de conceitos é o objetivo principal deste módulo, como mencionado anteriormente, embora não seja de caráter obrigatório, apresenta uma relevância substancial do ponto de vista teórico.
<details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* **Análise**
 * [Curso de Análise Vol 1 - Elon](https://loja.sbm.org.br/curso-de-analise-vol-1.html)
 * [Understanding Analysis - Abbot](https://www.amazon.com.br/Understanding-Analysis-Stephen-Abbott/dp/1493927116)
 * [Analysis I - Terence Tao](https://www.amazon.com.br/Analysis-I-Third-Terence-Tao/dp/9380250649/ref=sr_1_1?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=4H9TGN8DZ2RX&keywords=analysis+terence+tao&qid=1650567821&s=books&sprefix=analysis+terence+tao%2Cstripbooks%2C199&sr=1-1&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.25548f35-0de7-44b3-b28e-0f56f3f96147)
 * [Analysis II - Terence Tao](https://www.amazon.com.br/Analysis-II-Third-Terence-Tao/dp/9380250657/ref=asc_df_9380250657/?tag=googleshopp00-20&linkCode=df0&hvadid=379765626380&hvpos=&hvnetw=g&hvrand=6239892852200619085&hvpone=&hvptwo=&hvqmt=&hvdev=c&hvdvcmdl=&hvlocint=&hvlocphy=1001689&hvtargid=pla-450575586368&psc=1) 
 * [Curso de Análise Vol 2 - Elon](https://loja.sbm.org.br/curso-de-analise-vol-2.html)
* **Teoria da medida**
 * [Introdução à Medida e Integração - Isnard](https://loja.sbm.org.br/introduc-o-a-medida-e-integrac-o.html)
 * [Measure Theory - Halmos](https://www.amazon.com.br/Measure-Theory-Paul-R-Halmos/dp/0387900888/ref=sr_1_1?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=20O8K396Z5TJ9&keywords=measure+theory+halmos&qid=1650568113&s=books&sprefix=measure+theory+halmo%2Cstripbooks%2C273&sr=1-1&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.25548f35-0de7-44b3-b28e-0f56f3f96147)
 * [Measure, Integration & Real Analysis - Axler](https://measure.axler.net/MIRA.pdf)
</details>

É de primordial importância adquirir proficiência na teoria da medida antes de abordar os conceitos mais avançados de probabilidade.

## Módulo 3: Probabilidade 
O começo do estudo formal de probabilidade

<details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* Probabilidade I 
 * [Probabilidade - Aplicações à Estatística - Meyer](https://www.amazon.com.br/Probabilidade-Aplicações-Estatística-Paul-Meyer/dp/8521602944/ref=sr_1_1?keywords=paul+meyer+probabilidade&qid=1640057579&sprefix=paul+meyer+%2Caps%2C253&sr=8-1&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.4bb5663b-6f7d-4772-84fa-7c7f565ec65b)
 * [Probabilidade: um Curso Introdutório - Dantas ](https://www.amazon.com.br/Probabilidade-Introdutório-Carlos-Alberto-Barbosa/dp/8531403995/ref=pd_sbs_6/139-4786804-6922218?pd_rd_w=wWAdc&pf_rd_p=9175a6cb-27e9-4c8e-b27e-0da5a40be6eb&pf_rd_r=VTQER6Q2PQ4VNQQ04MF9&pd_rd_r=2cd45eba-416c-480a-8e17-483e3d800d6c&pd_rd_wg=oG9CM&pd_rd_i=8531403995&psc=1)
 * [:link:](https://www.youtube.com/watch?v=qUBtru_zmbc&list=PL5nbzsxqG2FOqyUPu_SHNFznUAuZMLCJI)
* Probabilidade II 
 * [Probabilidade e Variáveis Aleatórias - Magalhães](https://www.amazon.com.br/Probabilidade-Variáveis-Aleatórias-Nascimento-Magalhaes/dp/8531409454/ref=pd_bxgy_img_2/139-4786804-6922218?pd_rd_w=mtJ6v&pf_rd_p=4a943320-02ab-4775-ad7a-eaf57d00a244&pf_rd_r=9PFEC3MDBN1AN5CRT23S&pd_rd_r=edc4a9eb-b798-43a3-8919-32912dd74071&pd_rd_wg=4n4i5&pd_rd_i=8531409454&psc=1)
 * [Probabilidade: Um Curso Moderno com Aplicações- Ross](https://www.amazon.com.br/Probabilidade-Curso-Moderno-com-Aplicações/dp/8577806219/ref=sr_1_1?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=29UUQ9D2QBCDL&keywords=sheldon+ross&qid=1640057949&s=books&sprefix=sheldon+ross%2Cstripbooks%2C228&sr=1-1&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.fcd6d665-32ba-4479-9f21-b774e276a678)
</details>

<details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* Probabilidade pré avançada 
 * [First Look at Rigorous Probability Theory - Rosenthal](https://www.amazon.com.br/First-Look-Rigorous-Probability-Theory/dp/9812703713/ref=sr_1_2?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=5DN8VOYPBPOU&keywords=a+first+look+at+rigorous+probability&qid=1640058103&s=books&sprefix=a+first+look+at+rigorous+probability%2Cstripbooks%2C192&sr=1-2&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.e05b01e0-91a7-477e-a514-15a32325a6d6)
* Probabilidade Avançada
 * [Probability & Measure Theory - Ash](https://www.amazon.com.br/Probability-Measure-Theory-Robert-Ash/dp/0120652021/ref=sr_1_4?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=3K9Q7S415LXRF&keywords=probability+and+measure&qid=1640058146&s=books&sprefix=probability+and+measure%2Cstripbooks%2C194&sr=1-4&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.25548f35-0de7-44b3-b28e-0f56f3f96147)
 * [Probability and Stochastics - Erhan](https://www.amazon.com.br/Probability-Stochastics-261-Erhan-Çınlar/dp/0387878580/ref=sr_1_1?__mk_pt_BR=ÅMÅŽÕÑ&crid=1ZC8T0HNKBF4S&keywords=probability+and+stochastic&qid=1640058269&s=books&sprefix=probability+and+stochastic%2Cstripbooks%2C196&sr=1-1&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.25548f35-0de7-44b3-b28e-0f56f3f96147)
</details>

## Módulo 4: Inferência Estatística 
Começo de inferência estatística de maneira formal:

<details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* **Inferência Estatística**
  * [Statistical Inference - Casella e Berger](https://mybiostats.files.wordpress.com/2015/03/casella-berger.pdf)
  * [A Course in Mathematical Statistics - Roussas](http://faculty.ndhu.edu.tw/~yltseng/edu/mathstatRoussas.pdf)

* **Inferência Bayesiana**
 * [Statistical Inference An Integrated Approach - Migon](https://web.icmc.usp.br/SCATUSU/Boletim_aquisicao/Boletim_Janeiro_2016/Capas_Marco_2016/BIBLIOTECA_158_Migon_Statistical0001.pdf)
 * [A Student’s Guide to Bayesian Statistics - Lambert](https://www.amazon.com.br/Students-Guide-Bayesian-Statistics/dp/1473916364)
 * [Bayesian Theory - Bernardo e Smith](https://statisticalsupportandresearch.files.wordpress.com/2019/03/josc3a9-m.-bernardo-adrian-f.-m.-smith-bayesian-theory-wiley-1994.pdf)
</details>

## Módulo 5: Modelagem Estatística

Se você completou o estudo de todas as seções anteriores, a partir deste ponto os conteúdos não seguem formalmente uma ordem predefinida.

### Regressão Linear
* 
 <details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* [Econometria Básica - Gujarati](http://zalamsyah.staff.unja.ac.id/wp-content/uploads/sites/286/2019/11/7-Basic-Econometrics-4th-Ed.-Gujarati.pdf)
 * [The Truth About Linear Regression - Shalizi](https://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/TALR/)
 * [Regression and Other Stories](https://avehtari.github.io/ROS-Examples/)
 </details>

### Modelos Lineares Generalizados
* <details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* [Generalized Linear Models - McCullagh e Nelder](https://www.utstat.toronto.edu/~brunner/oldclass/2201s11/readings/glmbook.pdf)
 * [Generalized Linear Models With Examples in R - Dunn e Smyth](https://www.amazon.com/Generalized-Linear-Examples-Springer-Statistics/dp/1441901175https://www.amazon.com/Generalized-Linear-Examples-Springer-Statistics/dp/1441901175)
 </details>

### Séries Temporais

* <details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* [Análise de Séries Temporais - Morettin](https://www.amazon.com.br/An%C3%A1lise-S%C3%A9ries-Temporais-Pedro-Morettin/dp/8521203896)
 * [Link útil](https://www.ime.usp.br/~pam/ST.html)
 * [Econometria de Séries Temporais - De Losso](https://www.amazon.com.br/Econometria-S%C3%A9ries-Temporais-Rodrigo-Silveira/dp/852211157X)
 * [Time Series: Theory and Methods - Brockwell](https://d-nb.info/949251941/04)
 </details>

### Análise de Sobrevivência
* <details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* [Survival Analysis A Self Learning Text - Kleinbaum e Klein](https://www.amazon.com.br/Survival-Analysis-Self-Learning-David-Kleinbaum/dp/1441966455)
 * [Análise de Sobrevivência Aplicada - Colosimo e Giolo](https://www.amazon.com.br/An%C3%A1lise-Sobreviv%C3%AAncia-Aplicada-Ant%C3%B4nio-Colosimo/dp/8521203845)
 </details>
 
### Machine Learning
* <details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* [The Machine Learning: A Probabilistic Perspective - Murphy](https://probml.github.io/pml-book/)
 * [Machine Learning - Tom Mitchell](https://www.cin.ufpe.br/~cavmj/Machine%20-%20Learning%20-%20Tom%20Mitchell.pdf)
 * [A Course in Machine Learning - Hal Daumé III](http://ciml.info/)
 </details>

### Deep Learning

* <details>
 <summary markdown="span">Bibliografia Recomendada</summary>

* [Deep Learning - Goodfellow](https://www.deeplearningbook.org/)
 * [Deep Learning with Python - Chollet](https://www.amazon.com.br/Deep-Learning-Python-Francois-Chollet/dp/1617294438)
 * [Deep Learning for Coders with Fastai and Pytorch - Jeremy e Gugger](https://course.fast.ai/)
 </details>

## Livros Gerais

Livros de divulgação da Estatística desempenham um papel fundamental na promoção da compreensão e do uso eficaz da Estatística em uma ampla variedade de campos. 
Nesta seção, apresentam-se algumas recomendações de obras literárias adequadas ao público em geral.

<details>
 <summary markdown="span">Livros</summary>

<table>
 <tr>
 <td align="center"><a href="https://www.amazon.com.br/andar-b%C3%AAbado-acaso-determina-nossas/dp/8537818100/ref=sr_1_2?__mk_pt_BR=%C3%85M%C3%85%C5%BD%C3%95%C3%91&crid=288Z9EPHDOPLI&keywords=andar+do+bebado&qid=1695407588&sprefix=andar+do+bebado%2Caps%2C408&sr=8-2"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/81KdmY4M-7L._AC_UF1000,1000_QL80_.jpg" width="100px;" alt=""/> O Andar do bêbado</td>
 <td align="center"><a href="https://www.amazon.com.br/Book-Why-Science-Cause-Effect/dp/1541698967/ref=sr_1_1?crid=357VIYHU0JAZK&keywords=the+book+of+why&qid=1695407636&sprefix=the+book+of+wh%2Caps%2C231&sr=8-1"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/71C19aI7hJL._AC_UF1000,1000_QL80_.jpg" width="80px;" alt=""/> The Book of Why</td>
 <td align="center"><a href="https://www.amazon.com.br/Teoria-que-n%C3%A3o-Morreria/dp/8527310341/ref=sr_1_1?__mk_pt_BR=%C3%85M%C3%85%C5%BD%C3%95%C3%91&crid=1TYXFZCDTQEE5&keywords=a+teoria+que+n%C3%A3o+morreria&qid=1695407661&sprefix=a+teoria+que+nao+morreri%2Caps%2C223&sr=8-1"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/61DueEn-0IL._AC_UF350,350_QL50_.jpg" width="80px;" alt=""/> A Teoria que não morreria</td>
 <td align="center"><a href="https://www.amazon.com.br/l%C3%B3gica-Cisne-Edi%C3%A7%C3%A3o-revista-ampliada/dp/8547001263/ref=sr_1_1_sspa?crid=1HJKEQW5YWBKA&keywords=a+l%C3%B3gica+do+cisne+negro&qid=1695407682&sprefix=a+logica+do+cisn%2Caps%2C227&sr=8-1-spons&sp_csd=d2lkZ2V0TmFtZT1zcF9hdGY&psc=1"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/71XoEZS6W+L._AC_UF1000,1000_QL80_.jpg" width="85px;" height ="120px;" alt=""/> A Lógica Do Cisne Negro</td>
 <td align="center"><a href="https://www.amazon.com.br/Iludidos-pelo-acaso-influ%C3%AAncia-mercados/dp/8547000968/ref=sr_1_2?crid=1TBGU696V17KZ&keywords=iludidos+pelo+acaso&qid=1695407701&sprefix=iludido%2Caps%2C227&sr=8-2"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/41ktVgT5QjL.jpg" width="100px;" alt=""/> Iludidos pelo acaso</td>
 
 
 
 </tr>
 <tr>
 <td align="center"><a href="https://www.amazon.com.br/R%C3%A1pido-devagar-Daniel-Kahneman/dp/853900383X/ref=sr_1_1_sspa?crid=36SX1J8PCF9DZ&keywords=rapido+e+devagar&qid=1695407719&sprefix=rapido+e+%2Caps%2C226&sr=8-1-spons&sp_csd=d2lkZ2V0TmFtZT1zcF9hdGY&psc=1"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/41alIv87Z5L.jpg" width="85px;" alt=""/> Rápido e devagar</td>
 <td align="center"><a href="https://www.amazon.com.br/Storytelling-com-Dados-Visualiza%C3%A7%C3%A3o-Profissionais/dp/8550804681/ref=sr_1_1_sspa?crid=1DSNIMYEI9OAQ&keywords=storytelling+com+dados&qid=1695407738&sprefix=sto%2Caps%2C233&sr=8-1-spons&sp_csd=d2lkZ2V0TmFtZT1zcF9hdGY&psc=1"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/71sQk9TbNxL._AC_UF1000,1000_QL80_.jpg" width="89px;" alt=""/> Storytelling com Dados</td>
 <td align="center"><a href="https://www.amazon.com.br/Uma-senhora-toma-ch%C3%A1-revolucionou/dp/853780116X/ref=sr_1_1?crid=Q1JUYCWNC7QH&keywords=uma+senhora+toma+ch%C3%A1&qid=1695407753&sprefix=uma+senhora%2Caps%2C230&sr=8-1"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/81EPzzPu2YL._AC_UF1000,1000_QL80_.jpg" width="80px;" alt=""/> Uma senhora toma chá</td>
 <td align="center"><a href="https://www.amazon.com.br/Algoritmo-Mestre-Learning-Definitivo-Recriar%C3%A1/dp/8575225383/ref=sr_1_1?__mk_pt_BR=%C3%85M%C3%85%C5%BD%C3%95%C3%91&crid=134INERNFUU5Y&keywords=o+algoritmo+mestre&qid=1695407777&sprefix=o+algoritomo+mestre%2Caps%2C210&sr=8-1"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/71xGPI6L0fL._AC_UF1000,1000_QL80_.jpg" width="90px;" alt=""/> O Algoritmo Mestre</td>
 <td align="center"><a href="https://www.amazon.com.br/Logicomix-Search-Truth-Apostolos-Doxiadis/dp/1596914521/ref=sr_1_1?__mk_pt_BR=%C3%85M%C3%85%C5%BD%C3%95%C3%91&crid=1CX4JU311IRMP&keywords=logicomix&qid=1695407794&sprefix=logicomi%2Caps%2C228&sr=8-1&ufe=app_do%3Aamzn1.fos.6a09f7ec-d911-4889-ad70-de8dd83c8a74"><img src="https://m.media-amazon.com/images/I/61Frc-7PRRL._AC_UF1000,1000_QL80_.jpg" width="100px;" alt=""/> Logicomix</td>

</tr>

## Seção de agradecimento

### Docentes
Sinceros agradecimentos aos seguintes docentes por compartilharem generosamente valiosos recursos didáticos online. Suas contribuições são uma inspiração para o aprendizado contínuo e acessível.

<details>
 <summary markdown="span">Docentes</summary>

<table>
 <tr>
 <td align="center"><a href="https://lattes.ime.usp.br/mat/membro-1334333415248806.html"><img src="https://yt3.ggpht.com/ytc/AKedOLQXjOG_FJR1F_CM-xACuufppVddVUJ11oaAkQmVFg=s900-c-k-c0x00ffffff-no-rj" width="100px;" alt=""/> Alexandre Lymberopoulos</td>
 <td align="center"><a href="https://www.ime.usp.br/~patriota//"><img src="https://miro.medium.com/fit/c/176/176/2*2i6pAwRb_5giJosrB6H5rw.jpeg" width="100px;" alt=""/> Alexandre Patriota</td>
 <td align="center"><a href="http://www.iea.usp.br/pessoas/pasta-pessoac/claudio-possani"><img src="https://chc.fflch.usp.br/sites/chc.fflch.usp.br/files/styles/medium/public/2021-02/claudio%20possani.gif?itok=l8_3FM1O" width="75px;" alt=""/> Claudio Possani</td>
 <td align="center"><a href="https://scholar.google.com/citations?user=M4r5j0MAAAAJ&hl=en"><img src="https://www.abc.org.br/wp-content/uploads/2017/04/arton1062-1.jpg" width="110px;" height ="115px;" alt=""/> Claudio Landim</td>
 <td align="center"><a href="https://fil.cfh.ufsc.br/cezar-augusto-mortari/"><img src="https://fil.cfh.ufsc.br/files/2013/04/Cezar-Augusto-Mortari-2-300x300.png" width="100px;" alt=""/> Cezar Mortari</td>
 
 
 
 </tr>
 <tr>
 <td align="center"><a href="https://impa.br/wp-content/scriptLattes/membro-5809459915075654.html"><img src="https://imaginariopuro.files.wordpress.com/2016/12/gugu_impa.jpg" width="100px;" alt=""/> Gugu</td>
 <td align="center"><a href="https://scholar.google.com/citations?user=M4r5j0MAAAAJ&hl=en"><img src="https://scholar.googleusercontent.com/citations?view_op=view_photo&user=M4r5j0MAAAAJ&citpid=4" width="100px;" alt=""/> Gustavo Ferreira</td>
 <td align="center"><a href="https://www.ime.usp.br/~martha/"><img src="https://yt3.ggpht.com/ytc/AKedOLTNCkVNz3vS6xpyEvcH3rMme0obRkAJq4NHst4BPyQ=s900-c-k-c0x00ffffff-no-rj" width="100px;" alt=""/> Martha Salerno Monteiro</td>
 <td align="center"><a href="https://www.rafaelstern.science/"><img src="https://www.rafaelstern.science/authors/admin/avatar_huaf16020416d86c932f3fceb0715c710e_218831_270x270_fill_lanczos_center_3.png" width="100px;" alt=""/> Rafael B. Stern</td>

</tr>

### Revisores

Gratidão às seguintes pessoas por dedicarem seu tempo e esforço para revisar e fornecer feedbacks

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 <summary markdown="span">Revisores</summary>

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 <tr>
 <td align="center"><a href="https://www.linkedin.com/in/vitorbsp/"><img src="https://media.licdn.com/dms/image/C4D03AQHdFAo5iG4kAQ/profile-displayphoto-shrink_200_200/0/1662418345338?e=1700697600&v=beta&t=DO5XePFXO2zd2DG4DHLuC0KqZ_RjloKUloLe9SoKvS4" width="100px;" alt=""/> Vitor Bernardo</td>
 <td align="center"><a href="https://www.linkedin.com/in/leonardopiccaro/"><img src="https://media.licdn.com/dms/image/D4D03AQFg37DB9K6rqA/profile-displayphoto-shrink_200_200/0/1694627978766?e=1700697600&v=beta&t=vTcqiPyaK5B8EjTwcpsCfJq-nag77W2F82UZfzfqIIE" width="100px;" alt=""/> Leonardo Piccaro</td>

</tr>

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