Meu Plano de Estudos para Data Science

Aqui está uma sugestão de grade de estudo para iniciantes em Data Science. Esta grade pressupõe que o aprendiz tenha algum conhecimento básico de matemática e programação. Você pode ajustar o ritmo de estudo com base em seu próprio tempo e capacidade de aprendizado.

Semana 1-2: Fundamentos de Python Dia 1-3: Introdução ao Python (sintaxe básica, tipos de dados, estruturas de controle) Dia 4-5: Funções, módulos e pacotes em Python Dia 6-7: Manipulação de arquivos em Python Semana 3-4: Bibliotecas Python para Data Science Dia 1-2: NumPy (arrays, operações matemáticas) Dia 3-4: Pandas (estruturas de dados para análise de dados) Dia 5-7: Aplicações práticas com NumPy e Pandas Semana 5-6: Visualização de Dados Dia 1-2: Matplotlib (gráficos básicos) Dia 3-4: Seaborn (visualizações estatísticas) Dia 5-7: Prática de visualização de dados Semana 7-8: Estatística Básica e Probabilidade Dia 1-2: Conceitos básicos de estatística descritiva Dia 3-4: Probabilidade e distribuições de probabilidade Dia 5-7: Inferência estatística básica Semana 9-10: Machine Learning (Parte 1) Dia 1-2: Introdução ao Machine Learning Dia 3-4: Regressão Linear Dia 5-6: Regressão Logística Dia 7: Aplicações práticas de regressão Semana 11-12: Machine Learning (Parte 2) Dia 1-2: Classificação com Árvores de Decisão e Random Forests Dia 3-4: Clusterização com K-Means Dia 5-6: Noções básicas de Deep Learning com TensorFlow ou PyTorch Dia 7: Projeto prático de Machine Learning Semana 13-14: Análise de Dados Avançada Dia 1-2: Análise de séries temporais Dia 3-4: Processamento de Linguagem Natural (NLP) Dia 5-6: Análise de Redes Sociais Dia 7: Projeto prático de Análise de Dados Semana 15-16: Projeto Final e Revisão Dia 1-5: Desenvolvimento de um projeto completo de Data Science (desde a coleta de dados até a apresentação dos resultados) Dia 6-7: Revisão de conceitos-chave e aprofundamento em áreas de interesse