Livro em pdf: A Concise Introduction to Programming in Python

🚨 Excelente livro sobre Aprendizado de Máquina:

A Brief Introduction to Machine Learning for Engineers
Osvaldo Simeone
https://arxiv.org/abs/1709.02840

Livro em pdf: Mathematics for Machine Learning

Apostila: Lecture Notes on Mathematical Statistics

Workshop sobre Sistemas Complexos em São Paulo. Inscrições abertas: https://www.ictp-saifr.org/wdpcn2024/

Curso completo de Análise de Redes Sociais:

https://www.youtube.com/watch?v=R2A81UZ5f80&list=PL_JAaU8k6DQUPT8LhFAGI8YLJYRXOIud0

Aulas são ministradas de forma on-line. Inscrições estão abertas, e os interessados devem se inscrever até o dia 19 de fevereiro.

https://g1.globo.com/sp/sao-carlos-regiao/noticia/2024/02/06/empresa-oferece-vagas-em-curso-gratuito-sobre-inteligencia-artificial-veja-como-se-inscrever.ghtml

A Microsoft lançou o Copilot. Vejam a diferença entre o Copilot, ChatGPT e GPT-4:
https://tiinside.com.br/07/02/2024/qual-a-diferenca-entre-microsoft-copilot-chatgpt-e-gpt-4/

Curso da Universidade de Stanford sobre transformers:
CS25 - Transformers United
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rNiJRchCzutFw5ItR_Z27CM

Curso online na Universidade de Harvard: https://pll.harvard.edu/course/introduction-data-science-python?delta=0

Livro em pdf: BAYESIAN METHODS
for Statistical Analysis
https://press-files.anu.edu.au/downloads/press/n1652/pdf/book.pdf

Curso de Aprendizado de Máquina gratuito:
https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning--ud120

Curso completo sobre Análise Bayesiana:
https://avehtari.github.io/BDA_course_Aalto/#Videos

Livro disponível em pdf. Com códigos em R.
https://srdas.github.io/Papers/DSA_Book.pdf

Meu aluno Vitor fez um excelente vídeo introduzindo o que é uma rede complexa. Muito legal!
https://www.youtube.com/watch?v=HW93H0ZzPQQ

5 livros para aprender sobre causalidade:

1 – The book of Why
Neste livro, Judea Pearl explora os conceitos de causalidade de maneira intuitiva. Apesar de não ser técnico, aborda a importância da causalidade na análise de dados. Ideal para aqueles que buscam uma visão abrangente sobre o tema, sem a necessidade de se aprofundar demasiadamente nos aspectos mais técnicos.
https://amzn.to/3UV6N1c

2 - Causal Inference for The Brave and True
Um livro técnico, porém muito bem escrito, que discute os principais conceitos de causalidade de forma acessível.
Disponível online: https://lnkd.in/dzgj_2BZ

3 - Causal Inference: What If (the book)
Este livro foca em inferência causal em experimentos, apresentando os conceitos de maneira clara e objetiva.
Disponível online: https://lnkd.in/d4S8CK2d

4 - Causal Inference in Python
Um guia prático que demonstra como aplicar inferência causal em Python, abordando os conceitos de forma prática e acessível.
https://amzn.to/3wmVAMr

5 - Causality
Este é um livro clássico sobre causalidade, escrito por Judea Pearl. Recomendado para aqueles que buscam um conteúdo mais avançado, explora conceitos matemáticos relacionados à causalidade, proporcionando uma compreensão profunda do assunto.
https://amzn.to/3wxCROw

Várias são relacionadas com Ciência de Dados:
https://www.youtube.com/watch?v=Lbk-EDaySmw

Workshop on Dynamical Processes on Complex Networks
https://www.ictp-saifr.org/wdpcn2024/

Excelente tutorial sobre métodos de Monte Carlo em Python:
https://people.duke.edu/~ccc14/sta-663/MonteCarlo.html

Livro em pdf:
https://media.licdn.com/dms/document/media/D561FAQHcCZoSmaNfCA/feedshare-document-pdf-analyzed/0/1709624496753?e=1710374400&v=beta&t=p65TqpKCHhiNQ71IIpZ5-Mu_oBhafL1CLnS_NzG1wp8