Python + ML

1. Fundamentos de Programação Linguagem de Programação: Python

Sintaxe básica Estruturas de controle (loops, condicionais) Funções e classes Manipulação de listas e dicionários Bibliotecas Essenciais: NumPy, Pandas

Manipulação de arrays e matrizes com NumPy Manipulação de dados com Pandas

1. Fundamentos de Matemática para Machine Learning Álgebra Linear: Matrizes, vetores, operações de matriz, autovalores e autovetores Cálculo: Derivadas e integrais Probabilidade e Estatística: Distribuições de probabilidade, média, mediana, desvio padrão, inferência estatística

2. Fundamentos de Machine Learning Tipos de Aprendizado: Supervisionado, não-supervisionado, por reforço Avaliação de Modelos: Métricas como precisão, recall, F1-score, ROC, AUC Overfitting e Underfitting: Conceitos e como lidar Validação Cruzada: Técnicas para avaliação robusta de modelos

3. Modelos Básicos de Machine Learning Regressão Linear Regressão Logística Árvores de Decisão k-Nearest Neighbors (k-NN)

4. Modelos Avançados e Técnicas Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) Redes Neurais e Deep Learning (isso pode ser um módulo inteiro por si só, considerando a complexidade) Ensemble Learning: Random Forests, Gradient Boosting, AdaBoost

5. Aprendizado Não-supervisionado Clusterização: k-Means, DBSCAN Redução de Dimensionalidade: PCA (Principal Component Analysis)

6. Tópicos Especiais (dependendo do interesse) Processamento de Linguagem Natural (NLP) Visão Computacional Séries Temporais Aprendizado por Reforço

7. Ferramentas e Frameworks Scikit-learn: Para modelos de machine learning tradicionais TensorFlow e Keras: Para redes neurais e deep learning XGBoost e LightGBM: Para técnicas de ensemble learning