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Ciência de Dados para Iniciantes - Um Currículo

Os Azure Cloud Advocates da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas, 20 aulas, totalmente focado em Ciência de Dados. Cada aula inclui questionários pré-aula e pós-aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução e uma tarefa. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma maneira comprovada de novas habilidades "fixarem".

Agradecimentos calorosos 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 colaboradores de conteúdo Microsoft Student Ambassador, notavelmente 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

Ciência de Dados para Iniciantes - Sketchnote por @nitya

🌐 Suporte Multilíngue

Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado)

Árabe | Bengalês | Búlgaro | Birmanês (Mianmar) | Chinês (Simplificado) | Chinês (Tradicional, Hong Kong) | Chinês (Tradicional, Macau) | Chinês (Tradicional, Taiwan) | Croata | Tcheco | Dinamarquês | Holandês | Estoniano | Finlandês | Francês | Alemão | Grego | Hebraico | Hindi | Húngaro | Indonésio | Italiano | Japonês | Kannada | Coreano | Lituano | Malaio | Malayalam | Marathi | Nepali | Pidgin Nigeriano | Norueguês | Persa (Farsi) | Polonês | Português (Brasil) | Português (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romeno | Russo | Sérvio (Cirílico) | Eslovaco | Esloveno | Espanhol | Suaíli | Sueco | Tagalog (Filipino) | Tâmil | Telugu | Tailandês | Turco | Ucraniano | Urdu | Vietnamita

Se você deseja que idiomas adicionais sejam suportados, a lista de idiomas suportados está disponível aqui

Junte-se à Nossa Comunidade

Estamos com uma série no Discord "Aprenda com IA" em andamento; saiba mais e junte-se a nós em Série Aprenda com IA de 18 a 30 de setembro de 2025. Você receberá dicas e truques sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados.

Você é estudante?

Comece com os seguintes recursos:

• Página do Student Hub Nesta página, você encontrará recursos para iniciantes, pacotes estudantis e até maneiras de obter um voucher de certificação gratuito. Esta é uma página que você vai querer favoritar e verificar de tempos em tempos, pois alteramos o conteúdo pelo menos mensalmente.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Participe de uma comunidade global de embaixadores estudantis; isso pode ser sua porta de entrada na Microsoft.

Primeiros Passos

📚 Documentação

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

👨‍🎓 Para Estudantes

Iniciantes Completos: Novo em ciência de dados? Comece com nossos exemplos para iniciantes! Esses exemplos simples e bem comentados ajudarão você a entender o básico antes de mergulhar no currículo completo. Estudantes: para usar este currículo por conta própria, faça um fork de todo o repositório e complete os exercícios por conta própria, começando com um questionário pré-lecture. Em seguida, leia a aula e complete o restante das atividades. Tente criar os projetos compreendendo as lições em vez de copiar o código da solução; no entanto, esse código está disponível nas pastas /solutions em cada aula orientada a projeto. Outra ideia é formar um grupo de estudo com amigos e percorrer o conteúdo juntos. Para estudos adicionais, recomendamos Microsoft Learn.

Início Rápido:

1. Verifique o Guia de Instalação para configurar seu ambiente
2. Revise o Guia de Uso para aprender a trabalhar com o currículo
3. Comece pela Aula 1 e siga sequencialmente
4. Participe da nossa comunidade no Discord para obter suporte

👩‍🏫 Para Professores

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

Conheça a Equipe

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 quizzes frequentes. Ao final desta série, os alunos terão aprendido princípios básicos de ciência de dados, incluindo conceitos éticos, preparação de dados, diferentes formas de trabalhar com dados, visualização de dados, análise de dados, casos de uso do mundo real em ciência de dados e mais.

Além disso, um quiz de baixo risco antes da aula define a intenção do aluno em aprender um tópico, enquanto um segundo quiz após a aula garante maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido e pode ser feito na íntegra ou em partes. Os projetos começam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos até o final do ciclo de 10 semanas.

Encontre nosso Code of Conduct, Contributing, Translation diretrizes. Agradecemos seu feedback construtivo!

Cada lição inclui:

• Sketchnote opcional
• Vídeo suplementar opcional
• Quiz de aquecimento pré-aula
• Lição escrita
• Para lições baseadas em projetos, guias passo a passo sobre como construir o projeto
• Verificações de conhecimento
• Um desafio
• Leitura suplementar
• Tarefa
• Quiz pós-aula

Uma nota sobre quizzes: Todos os quizzes estão contidos na pasta Quiz-App, somando 40 quizzes no total com três perguntas cada. Eles estão vinculados a partir das lições, mas o aplicativo de quiz pode ser executado localmente ou implantado no Azure; siga as instruções na pasta quiz-app. Eles estão sendo gradualmente localizados.

🎓 Exemplos Amigáveis para Iniciantes

Novo em Ciência de Dados? Criamos um diretório de exemplos especial com código simples e bem comentado para ajudá-lo a começar:

• 🌟 Hello World - Seu primeiro programa de ciência de dados
• 📂 Loading Data - Aprenda a ler e explorar conjuntos de dados
• 📊 Simple Analysis - Calcule estatísticas e encontre padrões
• 📈 Basic Visualization - Crie gráficos e diagramas
• 🔬 Real-World Project - Fluxo de trabalho completo do começo ao fim

Cada exemplo inclui comentários detalhados explicando cada passo, tornando-os perfeitos para iniciantes absolutos!

👉 Comece com os exemplos 👈

Lições

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

Número da Lição	Tópico	Agrupamento da Lição	Objetivos de Aprendizagem	Lição Vinculada	Autor
01	Definindo Ciência de Dados	Introdução	Aprenda os conceitos básicos por trás da ciência de dados e como ela se relaciona com inteligência artificial, aprendizado de máquina e big data.	lição vídeo	Dmitry
02	Ética em Ciência de Dados	Introdução	Conceitos, desafios e estruturas de Ética de Dados.	lição	Nitya
03	Definindo Dados	Introdução	Como os dados são classificados e suas fontes comuns.	lição	Jasmine
04	Introdução a Estatística & Probabilidade	Introdução	As técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para entender dados.	lição vídeo	Dmitry
05	Trabalhando com Dados Relacionais	Trabalhando Com Dados	Introdução a dados relacionais e o básico de explorar e analisar dados relacionais com a Structured Query Language, também conhecida como SQL (pronunciado “see-quell”).	lição	Christopher
06	Trabalhando com Dados NoSQL	Trabalhando Com Dados	Introdução a dados não relacionais, seus vários tipos e o básico de explorar e analisar bancos de dados de documentos.	lição	Jasmine
07	Trabalhando com Python	Trabalhando Com Dados	Noções básicas de uso do Python para exploração de dados com bibliotecas como Pandas. Recomenda-se compreensão fundamental da programação em Python.	lição vídeo	Dmitry
08	Preparação de Dados	Trabalhando Com Dados	Tópicos sobre técnicas de dados para limpar e transformar os dados para lidar com desafios de dados ausentes, imprecisos ou incompletos.	lição	Jasmine
09	Visualizando Quantidades	Visualização de Dados	Aprenda a usar Matplotlib para visualizar dados de aves 🦆	lição	Jen
10	Visualizando Distribuições de Dados	Visualização de Dados	Visualizar observações e tendências dentro de um intervalo.	lição	Jen
11	Visualizando Proporções	Visualização de Dados	Visualizar percentuais discretos e agrupados.	lição	Jen
12	Visualizando Relações	Visualização de Dados	Visualizar conexões e correlações entre conjuntos de dados e suas variáveis.	lição	Jen
13	Visualizações Significativas	Visualização de Dados	Técnicas e orientações para tornar suas visualizações valiosas para resolução eficaz de problemas e insights.	lição	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 aquisição e extração de dados.	lição	Jasmine
15	Analisando	Ciclo de Vida	Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca em técnicas para analisar dados.	lição	Jasmine
16	Comunicação	Ciclo de Vida	Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca em apresentar os insights dos dados de uma forma que facilite a compreensão para tomadores de decisão.	lição	Jalen
17	Ciência de Dados na Nuvem	Dados na Nuvem	Esta série de lições introduz a ciência de dados na nuvem e seus benefícios.	lição	Tiffany and Maud
18	Ciência de Dados na Nuvem	Dados na Nuvem	Treinamento de modelos usando ferramentas Low Code.	lição	Tiffany and Maud
19	Ciência de Dados na Nuvem	Dados na Nuvem	Implantando modelos com o Azure Machine Learning Studio.	lição	Tiffany and Maud
20	Ciência de Dados no Mundo Real	No Mundo Real	Projetos impulsionados por ciência de dados no mundo real.	lição	Nitya

GitHub Codespaces

Siga estes passos para abrir este exemplo em um Codespace:

1. Clique no menu suspenso Code e selecione a opção Open with Codespaces.
2. Selecione + New codespace na parte inferior do painel. Para mais informações, confira a documentação do GitHub.

VSCode Remote - Containers

Siga estes passos para abrir este repositório em um contêiner usando sua máquina local e VSCode usando a extensão VS Code Remote - Containers:

1. Se esta é a primeira vez que você usa um contêiner de desenvolvimento, certifique-se de que seu sistema atende aos pré-requisitos (ou seja, ter o Docker instalado) na documentação de primeiros passos.

Para usar este repositório, você pode abrir o repositório em um volume Docker isolado:

Nota: Nos bastidores, isso usará o comando Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... para clonar o código-fonte em um volume Docker em vez do sistema de arquivos local. Volumes são o mecanismo preferido para persistir dados de contêiner.

Ou abra uma versão clonada ou baixada do repositório localmente:

• Clone este repositório para seu sistema de arquivos local.
• Pressione F1 e selecione o comando Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Selecione a cópia clonada desta pasta, aguarde o contêiner iniciar e experimente.

Acesso offline

Você pode executar esta documentação offline usando o Docsify. Fork este repositório, instale o Docsify em sua máquina local, então na pasta raiz deste repositório, digite docsify serve. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: localhost:3000.

Observação, notebooks não serão renderizados via Docsify, então quando precisar executar um notebook, faça isso separadamente no VS Code executando um kernel Python.

Outros Currículos

Nossa equipe produz outros currículos! Confira:

LangChain

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Azure / Edge / MCP / Agents

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Série de IA Generativa

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Aprendizado Básico

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Série Copilot

Obtendo Ajuda

Encontrando problemas? Consulte nosso Guia de Solução de Problemas para soluções para problemas comuns.

Se você ficar preso ou tiver alguma dúvida sobre a criação de aplicativos de IA. Junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes nas discussões sobre MCP. É uma comunidade acolhedora onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é compartilhado livremente.

Se você tiver feedback sobre o produto ou encontrar erros ao desenvolver, visite:

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Isenção de responsabilidade: Este documento foi traduzido usando o serviço de tradução por IA Co-op Translator. Embora nos esforcemos pela precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se tradução humana profissional. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.