Em Ciência de Dados, cálculo é uma disciplina fundamental, principalmente para entender processos de otimização, como em redes neurais. Um dos melhore livros de Cálculo publicado em 1910. Disponível online:
Calculus Made Easy
http://calculusmadeeasy.org/

Curso de Deep Learning na Carnigie Mellon University - 2023. Há aulas sobre técnicas modernas, como transformers, e predição de séries temporais.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLp-0K3kfddPwgBSCbDtT6NaVOd-gIHVMW

Curso de introdução à computação e programação em Python oferecido pelo MIT:
https://ocw.mit.edu/courses/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/

Curso de Redes Neurais na Carnegie Mellon University:

https://www.youtube.com/playlist?list=PLp-0K3kfddPxRmjgjm0P1WT6H-gTqE8j9

Livro disponível na web: https://pimbook.org/

Playlist com curso completo de aprendizado de máquina na Universidade de Cornell. Há tópicos bastante interessantes:
Applied Machine Learning (Cornell Tech CS 5787, Fall 2020)
https://www.youtube.com/playlist?list=PL2UML_KCiC0UlY7iCQDSiGDMovaupqc83

Palestra interessante ocorrendo agora: https://www.youtube.com/watch?v=ZfT2iCFjte0&ab_channel=MBAIABigData

Livro disponível online:
Python for Data Analysis é um livro que se concentra na manipulação, processamento, limpeza, e visualização de dados com Python.
https://wesmckinney.com/book/

Tutoriais de aprendizado de máquina em Python. Ótima maneira de aprender projetos e técnicas:
Machine Learning with Python

https://www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v

Nova aula: Lei de potência
https://youtu.be/lBKo7AndqUM
Nessa aula apresentamos a distribuição lei de potência. Calculamos a suas principais propriedades e estimamos o seu coeficiente usando estimação por máxima verossimilhança. Também mostramos como gerar dados de uma lei de potência usando simulação de Monte Carlo.

Quem quiser aprender mais sobre a lei de potência, publiquei um post no Medium:
https://francisco-rodrigues.medium.com/lei-de-pot%C3%AAncia-universalidade-na-natureza-eb016dcaf74e

Post muito interessante, que mostra que o ChatGPT pode ser usado para ajudar no desenvolvimento de projetos de CD.

https://medium.com/@sztistvan/anomaly-detection-in-time-series-using-chatgpt-3fc48f958c88

Livro de inferência estatística em pdf.

Curso completo e online:

Data Analytics and Geostatistics

https://www.youtube.com/playlist?list=PLG19vXLQHvSB-D4XKYieEku9GQMQyAzjJ

Para quem tem interesse em aprendizado auto-supervisionado, essa é uma excelente referência: A Cookbook of Self-Supervised Learning

Boa notícia para quem trabalha com Ciência de Dados: https://www.estadao.com.br/economia/sua-carreira/futuro-do-trabalho-profissoes-criadas-e-eliminados/

Livro de estatística online. Embora seja introdutório, discute os conceitos de forma bastante didática:
https://bookdown.org/probability/statistics/

Para quem gosta de Matemática, esse novo podcast é muito interessante. Recomendo!

A Matemática no Divã
Escute no Spotify: https://icmc.usp.br/e/32d09
Escute na Rádio UFSCar: http://www.radio.ufscar.br/playerPodcast/457

Recursos online para realizar Inferência Estatística. Há muitos erros que podem ser cometidos na inferência de dados e é importante entender muito bem os princípios.

https://lakens.github.io/statistical_inferences/

Para quem quiser aprender mais sobre inferência estatística, criei uma nova playlist. Novos vídeos em breve:

Inferência Estatística
https://www.youtube.com/watch?v=bD2UYs1w_s4&list=PLSc7xcwCGNh3V21rogUKA3lQKKj9fo1sW&ab_channel=Prof.FranciscoRodrigues

O problema de Monty Hall na Folha de São Paulo.