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Data Science for Beginners - Um Currículo

Os Azure Cloud Advocates na Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas e 20 lições totalmente dedicado à Ciência de Dados. Cada lição inclui questionários pré-lição e pós-lição, instruções escritas para completar a lição, uma solução e um exercício. A nossa pedagogia baseada em projetos permite que aprenda enquanto constrói, uma forma comprovada de fazer as novas competências "ficarem".

Muitos agradecimentos aos nossos autores: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 Agradecimentos especiais 🙏 aos nossos autores, revisores e contribuintes de conteúdos do Microsoft Student Ambassador, nomeadamente Aaryan Arora, Aditya Garg, Alondra Sanchez, Ankita Singh, Anupam Mishra, Arpita Das, ChhailBihari Dubey, Dibri Nsofor, Dishita Bhasin, Majd Safi, Max Blum, Miguel Correa, Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Nawrin Tabassum, Raymond Wangsa Putra, Rohit Yadav, Samridhi Sharma, Sanya Sinha, Sheena Narula, Tauqeer Ahmad, Yogendrasingh Pawar , Vidushi Gupta, Jasleen Sondhi

Data Science For Beginners - Sketchnote por @nitya

🌐 Suporte Multilíngue

Suportado via GitHub Action (Automatizado & Sempre Atualizado)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Prefere Clonar Localmente?

Este repositório inclui traduções em mais de 50 idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, use sparse checkout:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
cd Data-Science-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

Isto oferece tudo o que precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.

Se desejar que idiomas adicionais sejam suportados, estão listados aqui

Junte-se à Nossa Comunidade

Temos uma série de aprendizagem com IA no Discord em andamento, saiba mais e junte-se a nós em Série Learn with AI entre 18 e 30 de setembro de 2025. Vai receber dicas e truques sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados.

É estudante?

Comece com os seguintes recursos:

• Página Student Hub Nesta página encontrará recursos para iniciantes, packs para estudantes e até formas de obter um voucher de certificação gratuito. Esta é uma página que deve guardar nos favoritos e consultar regularmente, pois trocamos o conteúdo pelo menos uma vez por mês.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Junte-se a uma comunidade global de embaixadores estudantes, esta pode ser a sua porta de entrada para a Microsoft.

Começar

📚 Documentação

• Guia de Instalação - Instruções passo a passo para iniciantes
• Guia de Utilização - Exemplos e fluxos de trabalho comuns
• Resolução de Problemas - Soluções para problemas comuns
• Guia de Contribuição - Como contribuir para este projeto
• Para Professores - Orientação para ensino e recursos para sala de aula

👨‍🎓 Para Estudantes

Iniciantes Totais: Novo na ciência de dados? Comece com os nossos exemplos para iniciantes! Estes exemplos simples e bem comentados irão ajudá-lo a compreender o básico antes de avançar para o currículo completo. Estudantes: para usar este currículo por conta própria, faça fork de todo o repositório e complete os exercícios sozinho, começando por um questionário pré-palestra. Depois leia a palestra e complete o resto das atividades. Tente criar os projetos compreendendo as lições e não copiando o código da solução; contudo, esse código está disponível nas pastas /solutions em cada lição orientada a projetos. Outra ideia seria formar um grupo de estudo com amigos e passar juntos pelo conteúdo. Para estudo adicional, recomendamos Microsoft Learn.

Início Rápido:

1. Consulte o Guia de Instalação para configurar o seu ambiente
2. Reveja o Guia de Utilização para aprender a trabalhar com o currículo
3. Comece pela Lição 1 e avance sequencialmente
4. Junte-se à nossa comunidade no Discord para suporte

👩‍🏫 Para Professores

Professores: incluímos algumas sugestões sobre como usar este currículo. Adoraríamos receber o seu feedback no nosso fórum de discussão!

Conheça a Equipa

Gif por Mohit Jaisal

🎥 Clique na imagem acima para um vídeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram!

Pedagogia

Escolhemos dois princípios pedagógicos ao construir este currículo: garantir que seja baseado em projetos e que inclua questionários frequentes. No final desta série, os estudantes terão aprendido os princípios básicos da ciência de dados, incluindo conceitos éticos, preparação de dados, diferentes formas de trabalhar com dados, visualização de dados, análise de dados, casos práticos do mundo real da ciência de dados e mais.

Além disso, um questionário de baixo risco antes da aula define a intenção do estudante para aprender um tema, enquanto um segundo questionário após a aula assegura uma maior retenção. Este currículo foi desenhado para ser flexível e divertido, podendo ser realizado na íntegra ou em partes. Os projetos começam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos até ao final do ciclo de 10 semanas.

Encontre o nosso Código de Conduta, as diretrizes de Contributo e de Tradução. Agradecemos o seu feedback construtivo!

Cada aula inclui:

• Sketchnote opcional
• Vídeo suplementar opcional
• Questionário pré-aula para aquecimento
• Aula escrita
• Para aulas baseadas em projetos, guias passo-a-passo de como construir o projeto
• Verificações de conhecimento
• Um desafio
• Leitura suplementar
• Trabalho de casa
• Questionário pós-aula

Uma nota sobre os questionários: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-App, perfazendo 40 questionários com três perguntas cada. Estão ligados nas aulas, mas a aplicação de questionários pode ser executada localmente ou implementada no Azure; siga as instruções na pasta quiz-app. Estão a ser gradualmente localizados.

🎓 Exemplos Amigáveis para Iniciantes

Novo na Ciência de Dados? Criámos um diretório especial de exemplos com código simples e bem comentado para o ajudar a começar:

• 🌟 Olá Mundo - O seu primeiro programa de ciência de dados
• 📂 Carregando Dados - Aprenda a ler e explorar conjuntos de dados
• 📊 Análise Simples - Calcule estatísticas e descubra padrões
• 📈 Visualização Básica - Crie gráficos e diagramas
• 🔬 Projeto do Mundo Real - Fluxo completo do projeto do início ao fim

Cada exemplo inclui comentários detalhados que explicam cada passo, tornando-o perfeito para iniciantes absolutos!

👉 Comece pelos exemplos 👈

Aulas

Ciência de Dados para Iniciantes: Roteiro - Sketchnote por @nitya

Número da Aula	Tema	Agrupamento da Aula	Objetivos de Aprendizagem	Aula Ligada	Autor
01	Definir Ciência de Dados	Introdução	Aprender os conceitos básicos por trás da ciência de dados e como esta está relacionada com inteligência artificial, aprendizagem automática e big data.	aula vídeo	Dmitry
02	Ética na Ciência de Dados	Introdução	Conceitos, desafios e estruturas da ética dos dados.	aula	Nitya
03	Definir Dados	Introdução	Como os dados são classificados e suas fontes comuns.	aula	Jasmine
04	Introdução à Estatística e Probabilidade	Introdução	Técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para compreender dados.	aula vídeo	Dmitry
05	Trabalhar com Dados Relacionais	Trabalhar com Dados	Introdução a dados relacionais e o básico de explorar e analisar dados relacionais com a Structured Query Language, também conhecida como SQL (pronuncia-se “si-cuel”).	aula	Christopher
06	Trabalhar com Dados NoSQL	Trabalhar com Dados	Introdução a dados não relacionais, os seus vários tipos e o básico de explorar e analisar bases de dados de documentos.	aula	Jasmine
07	Trabalhar com Python	Trabalhar com Dados	Noções básicas de usar Python para exploração de dados com bibliotecas como Pandas. Recomenda-se conhecimento fundamental em programação Python.	aula vídeo	Dmitry
08	Preparação de Dados	Trabalhar com Dados	Temas sobre técnicas de dados para limpeza e transformação para lidar com desafios como dados em falta, incorretos ou incompletos.	aula	Jasmine
09	Visualizar Quantidades	Visualização de Dados	Aprenda a usar Matplotlib para visualizar dados de aves 🦆	aula	Jen
10	Visualizar Distribuições de Dados	Visualização de Dados	Visualizar observações e tendências dentro de um intervalo.	aula	Jen
11	Visualizar Proporções	Visualização de Dados	Visualizar percentagens discretas e agrupadas.	aula	Jen
12	Visualizar Relações	Visualização de Dados	Visualizar ligações e correlações entre conjuntos de dados e suas variáveis.	aula	Jen
13	Visualizações Significativas	Visualização de Dados	Técnicas e orientações para tornar suas visualizações valiosas para resolução eficaz de problemas e descobertas.	aula	Jen
14	Introdução ao ciclo de vida da Ciência de Dados	Ciclo de Vida	Introdução ao ciclo de vida da ciência de dados e seu primeiro passo de adquirir e extrair dados.	aula	Jasmine
15	Analisar	Ciclo de Vida	Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados centra-se nas técnicas de análise de dados.	aula	Jasmine
16	Comunicação	Ciclo de Vida	Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados centra-se na apresentação dos conhecimentos dos dados de forma a facilitar a compreensão para os decisores.	aula	Jalen
17	Ciência de Dados na Cloud	Dados na Cloud	Esta série de aulas introduz a ciência de dados na cloud e os seus benefícios.	aula	Tiffany e Maud
18	Ciência de Dados na Cloud	Dados na Cloud	Treinar modelos utilizando ferramentas Low Code.	aula	Tiffany e Maud
19	Ciência de Dados na Cloud	Dados na Cloud	Implementar modelos com Azure Machine Learning Studio.	aula	Tiffany e Maud
20	Ciência de Dados na Prática	Na Prática	Projetos de ciência de dados aplicados no mundo real.	aula	Nitya

GitHub Codespaces

Siga estes passos para abrir este exemplo num Codespace:

1. Clique no menu suspenso Código e selecione a opção Abrir com Codespaces.
2. Selecione + Novo codespace na parte inferior do painel. Para mais informações, consulte a documentação do GitHub.

VSCode Remote - Containers

Siga estes passos para abrir este repositório num contentor usando a sua máquina local e o VSCode com a extensão VS Code Remote - Containers:

1. Se for a sua primeira vez a usar um contentor de desenvolvimento, por favor assegure que o seu sistema cumpre os pré-requisitos (ex. ter o Docker instalado) na documentação de início rápido.

Para usar este repositório, pode abrir o repositório num volume Docker isolado:

Nota: Por trás dos bastidores, isto usa o comando Remote-Containers: Clonar Repositório em Volume de Contentor... para clonar o código fonte num volume Docker em vez do sistema de ficheiros local. Volumes são o mecanismo preferido para persistência de dados de contentores.

Ou abrir uma versão do repositório clonada ou descarregada localmente:

• Clone este repositório para o seu sistema de ficheiros local.
• Pressione F1 e selecione o comando Remote-Containers: Abrir Pasta no Contentor....
• Selecione a cópia clonada desta pasta, aguarde o contentor iniciar e experimente.

Acesso offline

Pode executar esta documentação offline utilizando o Docsify. Faça um fork deste repositório, instale o Docsify na sua máquina local e depois, na pasta raiz deste repositório, escreva docsify serve. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: localhost:3000.

Nota, notebooks não serão renderizados via Docsify, por isso quando precisar de executar um notebook, faça-o separadamente no VS Code executando um kernel Python.

Outros Currículos

A nossa equipa produz outros currículos! Veja:

LangChain

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Azure / Edge / MCP / Agentes

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Série de IA Generativa

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Aprendizagem Base

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Série Copilot

Obter Ajuda

Está a ter problemas? Consulte o nosso Guia de Resolução de Problemas para soluções aos problemas mais comuns.

Se ficar bloqueado ou tiver alguma dúvida sobre a construção de aplicações de IA, junte-se a outros aprendizes e programadores experientes em discussões sobre o MCP. É uma comunidade de apoio onde as perguntas são bem-vindas e o conhecimento é livremente partilhado.

Se tiver feedback sobre produtos ou erros enquanto programa, visite:

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Aviso Legal: Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução automática Co-op Translator. Embora nos esforcemos pela precisão, por favor note que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações erradas decorrentes do uso desta tradução.