Publicado em: Seg 19 janeiro 2015. | Por: Gileno Filho | Arquivado em: cursos

Olá pessoal, eu comecei a mexer com desenvolvimento web quando nem sabia o que era isso, na época da escola fiz algumas coisas com o instito FrontPage no laboratório de informática para a intranet da escola.

Assim, desde que entrei na universidade o desenvolvimento web se tornou minha zona de conforto. Um dos poucos livros técnicos - associados a alguma disciplina da universidade - que li completamenete foi justamente o de Redes de Computadores do Kurose.

Com o passar dos anos, passei por ASP, ASP.NET, PHP, Java Web (JSP / JSF)... até chegar em Python/Django em 2009. Como bom minimalista que sou, fiquei apaixonado pela praticidade e simplicidade da linguagem, e a rapidez do framework, chegando assim a minha atual zona de conforto: Desenvolvimento Web com Python/Django. Eu sei que existe um mundo de informações associadas a essa área e essas tecnologias, e ainda tenho muito a aprender mas depois de alguns anos desenvolvendo e ensinando me senti incomodado, e nos últimos meses tenho buscando novos desafios e oportunidades. Percebi então que já trabalho a algum tempo com estatística e análise de dados imobiliários na Dantas Engenharia e que conheço as principais ferramentas científicas utilizadas, principalmente as que envolvem Python:

• http://www.numpy.org/
• http://www.scipy.org/
• http://scikit-learn.org/stable/
• http://pandas.pydata.org/
• http://matplotlib.org/

Com isso em mente, comecei a ler bastante conteúdo de Computação Científica / Data Science, e desde dezembro comecei a escrever / montar uma estrutura de projeto de ensino voltado para computação científica aplicada a problemas reais. Infelizmente por causa de outras responsabilidades e fadiga mental estava parado e sem desenvolver a ideia, até que vi este curso: https://wow.thinkful.com/courses/learn-data-science-online/. Me deu uma motivação maior e mais ideias, assim estou voltando meu foco em terminar a base da plataforma Sofia, para poder migrar o Python para Zumbis para a nova plataforma, e trabalhar em cima do conteúdo desta nova iniciativa.

Se você está interessado em saber mais o que será discutido nesse projeto e quiser dar a sua opinião, responda o formulário abaixo:

https://docs.google.com/forms/d/1mypRK0lD4L4Dbkpaiw2brkDFx_5tcAqh7NQojfRk-FI/viewform

Possíveis assuntos:

1. Introdução a Ciência dos Dados

   • O que é?
   • Porque é importante?
   • O que iremos estudar:
   • Mineração de Dados
   • Regressão Linear
   • Métodos de Aprendizagem de Máquina (Árvore de Decisão, KNN)

2. Introdução as Ferramentas: Numpy, Scipy, Matplotlib e Pandas

   • História delas
   • Como instalar e configurar
   • Para que servem, o que é possível fazer

3. Mineração de dados de Redes Sociais

   • Como acessar os dados das redes sociais
   • Como criar Bot's para automatizar tarefas de mineração

4. Introdução a Inteligência Artificial

   • O que é?
   • Aplicações e Implicações
   • Sistemas Especialistas e Aprendizagem de Máquina

5. Classificação em Aprendizagem de Máquina

   • Árvore de Decisão
   • KNN (Classificação)

6. Regressão:

   • Regressão Linear (Modelo Clássico)
   • Técnicas em Inteligência Artificial para Regressão

7. Análise de Redes Complexas

   • O que são redes?
   • Tipos de redes
   • Predição de Links
   • Detecção de Comunidades

python inteligência-artificial dados

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