Cursos Gratuitos na FGV. Há vário na área de dados. Feliz Natal a todos! 🎄

https://educacao-executiva.fgv.br/cursos/gratuitos

Coleção de centenas de gráficos usando o Python. Muito útil!
https://python-graph-gallery.com/

Para quem quiser aprender sobre probabilidade e estatística, preparei um roteiro.

https://sites.icmc.usp.br/francisco/roteiro.html

Cursos gratuitos oferecidos pela USP no Coursera:

https://www.coursera.org/partners/usp

Livro em pdf recém publicado online:
https://arxiv.org/abs/2501.09223

Biblioteca para gerar dados no Python como se fosse um desenho.

https://github.com/koaning/drawdata

Livro sobre análise de redes sociais.
https://inarwhal.github.io/NetworkAnalysisR-book/

Livro online sobre redes neurais:
https://www.sscardapane.it/alice-book/

Matemática para aprendizado de máquina:

https://mml-book.github.io/book/mml-book.pdf

Deep Learning: Foundations and Concepts
https://issuu.com/cmb321/docs/deep_learning_ebook

Livro gratuito em pdf:

https://hbiostat.org/rmsc/

Livro em pdf:

https://www.cis.jhu.edu/~younes/machine_learning.pdf

Livro em pdf:

https://www.wim.uni-mannheim.de/media/Lehrstuehle/wim/doering/RL/RL_VORLESUNG.pdf

Versão em português do livro: Forecasting: Principles and Practice

https://otexts.com/fpppg/

Resumo sobre os conceitos fundamentais da teoria da séries temporais.

https://medium.com/intuition/statistics-time-series-analysis-compilation-of-the-fundamental-concepts-7c3799953a0b

Curso completo de redes neurais na Univesp:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLxI8Can9yAHfB2om9dqhsrsjRAf-YJaro

Curso de Processamento de Linguagem Natural na Univesp

https://www.youtube.com/playlist?list=PLxI8Can9yAHeLcxJwSQPrzhWTKoYqgXOL

Curso de banco de dados na Univesp

https://www.youtube.com/playlist?list=PLxI8Can9yAHeHQr2McJ01e-ANyh3K0Lfq

Arquivo interessante para quem trabalha com detecção de fraudes em cartões de crédito:

Feature engineering strategies for credit card fraud detection

Artigo interessante para quem trabalha com dados financeiros:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4849578

Para quem trabalha com dados tabulares, essa biblioteca promete oferecer os melhores resultados:

https://github.com/PriorLabs/TabPFN

Artigo original
Accurate predictions on small data with a tabular foundation model
https://www.nature.com/articles/s41586-024-08328-6