Sites para quem está procurando vagas remotas:

1 - Landing Jobs - https://landing.jobs/

2 - Trampos - https://trampos.co/oportunidades/

3 - italki - https://www.italki.com/pt

4 - UpWork - https://www.upwork.com/

5 - Virtual Vocations - https://www.virtualvocations.com/

6 - Authentic Jobs - https://authenticjobs.com/

7 - Working Nomads - https://www.workingnomads.com/jobs

8 - Remotar - https://remotar.com.br/

9 - Jobatus Brasil - https://www.jobatus.com.br/

A Comprehensive Guide to Machine Learning

Livro disponível em pdf:
Bayesian Reasoning and Machine Learning
http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/textbook/240415.pdf

Para quem tem interesse em análise de redes sociais, nosso trabalho foi descrito no Jornal da USP: https://jornal.usp.br/ciencias/ciencias-isolamento-e-coesao-dos-grupos-de-direita-facilitaram-propagacao-coordenada-nas-eleicoes/

Hoje às 19:30h
📺 Ocorrerá a live sobre como alavancar sua carreira com Ciências de Dados 🖥
Contando com a participação dos professores Francisco Louzada, Francisco Rodrigues e Luis Gustavo Nonato do ICMC - USP, e também com Artur Andrade, CEO da mobway

🔗Só clicar no link: https://youtube.com/live/QbOg5zCMU90

Nos vemos mais tarde!

Livro disponível online: https://brasileiraspln.com/livro-pln/

O boxplot é um tipo de gráfico bastante importante, mas há várias alternativas interessantes. Esse link mostra várias delas:
https://z3tt.github.io/beyond-bar-and-box-plots/

Machine learning in Physics: a short guide
https://arxiv.org/abs/2310.10368

Acabei de publicar um artigo em que reviso conceitos de aprendizado de máquina e discuto como usa-los. Apesar de discutir algumas aplicações em física, os conceitos são discutidos de forma geral. Assim, esse artigo é um bom guia para quem quer aprender sobre ML e técnicas mais modernas. Também discuto conceitos avançados, como causalidade, regressão simbólica e physics informed machine learning. Sairá na revista Europhysics Letters. Aproveitem!

Livro em pdf:
The Principles of Deep Learning Theory
https://arxiv.org/abs/2106.10165

- Geph - https://gephi.org
- Gephisto- https://lnkd.in/diSp3BWN
- VOSviewer - https://www.vosviewer.com
- Cytoscape - https://cytoscape.org
- Kumu - https://kumu.io
- GraphInsight - https://lnkd.in/d5XnkWJr
- NodeXL - https://nodexl.com
- Orange - https://lnkd.in/dZU8Zx3D
- Graphia - https://graphia.app
- Graphistry - https://www.graphistry.com
- SocNetV - https://socnetv.org
- Tulip - https://lnkd.in/dtc_BD33


𝐍𝐞𝐭𝐰𝐨𝐫𝐤 𝐥𝐢𝐛𝐫𝐚𝐫𝐢𝐞𝐬 𝐢𝐧 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧:
- networkx - https://lnkd.in/dKCCXjif
- graphviz - https://lnkd.in/dtrTeqRv
- pydot - https://lnkd.in/dA46YZvy
- python-igraph - https://lnkd.in/dCGsRXh2
- pyvis - https://lnkd.in/dVrQ64nN
- ipycytoscape - https://lnkd.in/d-hJjDdG
- pygsp - https://lnkd.in/dS7s-A_v
- graph-tool - https://lnkd.in/dvytUzdu
- nxviz - https://lnkd.in/duHbKGPN
- py2cytoscape - https://lnkd.in/dWUU8TZH
- ipydagred3 - https://lnkd.in/diXgFWMD
- ipysigma - https://lnkd.in/dP55J5et
- Py3Plex - https://lnkd.in/dhwe7f_g
- net wulf - https://lnkd.in/dxrHAm2P

Workshop: “Inteligência artificial, Graduação e Química”
https://www.youtube.com/watch?v=ufydN4XP0qA

Curso online de Aprendizado de Máquina. É possível ativar a legenda em Pt.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLG19vXLQHvSC2ZKFIkgVpI9fCjkN38kwf

+800 cursos de Ciência da Computação online e de graça.

https://github.com/Developer-Y/cs-video-courses

Curso online sobre Aprendizado de Máquina na Cornell University. Se quiser ver em Português, clique com o botão direito do mouse e selecione Translate (traduzir). Conteúdo excelente.
https://kuleshov-group.github.io/aml-book/intro.html

Excelente tutorial sobre predição de séries temporais:
https://colab.research.google.com/drive/1X1DJF4pZlklIt5srQnyTYoyFVLunr_OQ

Curso de NLP na Universidade de Stanford:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4

Livro de Deep Learning disponível onine:

https://udlbook.github.io/udlbook/