Plano de estudos
Plano de Estudo para Banco de Dados + IA
- Fundamentos de Banco de Dados SQL: Aprender SQL é essencial para trabalhar com bancos de dados relacionais. NoSQL: Conheça MongoDB, Cassandra ou Firebase para entender bancos de dados não relacionais. Modelagem de Dados: Entender como estruturar e organizar dados de forma eficiente. Recursos:
Curso de SQL (Alura, Coursera, Udemy) Curso de NoSQL (MongoDB University)
- Data Science e Machine Learning Python para Data Science: Aprender bibliotecas como Pandas, NumPy e Matplotlib para manipulação de dados. Machine Learning: Conheça bibliotecas como Scikit-learn, TensorFlow e PyTorch para criar e treinar modelos. Estatística e Probabilidade: São essenciais para entender como os algoritmos de IA funcionam. Recursos:
Data Science com Python (Alura, DataCamp) Machine Learning com Scikit-learn e TensorFlow
Integração entre IA e Banco de Dados ETL (Extract, Transform, Load): Entender como extrair dados de diferentes fontes, transformá-los e carregá-los em um banco de dados para análise. Big Data e IA: Aprender a trabalhar com ferramentas como Hadoop e Spark para processar grandes volumes de dados. AutoML: Explorar plataformas que automatizam a criação de modelos de IA, como Google AutoML e Azure ML.
Projetos Práticos Criar modelos preditivos com dados extraídos de bancos de dados. Integrar uma aplicação de IA que interaja com um banco de dados para armazenar e processar dados em tempo real.
