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Ciência de Dados para Iniciantes - Um Currículo

Azure Cloud Advocates na Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas e 20 lições sobre Ciência de Dados. Cada lição inclui questionários antes e depois da aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução e uma tarefa. Nossa abordagem pedagógica baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma forma comprovada de fazer com que novas habilidades sejam assimiladas.

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

🙏 Agradecimentos especiais 🙏 aos nossos Microsoft Student Ambassador autores, revisores e colaboradores de conteúdo, incluindo 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

Suporte via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado)

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

Se desejar ter suporte para idiomas adicionais, os idiomas disponíveis estão listados aqui

Junte-se à Nossa Comunidade

Temos uma série de aprendizado com IA em andamento no Discord. Saiba mais e junte-se a nós no Learn with AI Series de 18 a 30 de setembro de 2025. Você receberá dicas e truques sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados.

És estudante?

Começa com os seguintes recursos:

• Página do Student Hub Nesta página, encontrarás recursos para iniciantes, pacotes para estudantes e até formas de obter um voucher gratuito para certificação. Esta é uma página que vale a pena marcar e verificar de tempos em tempos, pois atualizamos o conteúdo pelo menos mensalmente.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Junta-te a uma comunidade global de embaixadores estudantis; esta pode ser a tua porta de entrada para a Microsoft.

Começando

Iniciantes Completos: Novo na ciência de dados? Começa com os nossos exemplos para iniciantes! Estes exemplos simples e bem comentados ajudarão a entender os conceitos básicos antes de mergulhar no currículo completo.

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

Estudantes: para usar este currículo por conta própria, faz um fork do repositório completo e completa os exercícios por conta própria, começando com um questionário antes da aula. Depois, lê a aula e completa o restante das atividades. Tenta 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 lição orientada a projetos. Outra ideia seria formar um grupo de estudo com amigos e passar pelo conteúdo juntos. Para estudos adicionais, recomendamos Microsoft Learn.

Conheça a Equipa

Gif por Mohit Jaisal

🎥 Clica na imagem acima para ver 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. Ao 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 de uso reais de ciência de dados e muito mais.

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

Encontra o nosso Código de Conduta, Contribuições, Diretrizes de Tradução. Agradecemos o teu feedback construtivo!

Cada lição inclui:

• Sketchnote opcional
• Vídeo suplementar opcional
• Questionário de aquecimento antes da 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
• Questionário pós-aula

Uma nota sobre os questionários: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-App, num total de 40 questionários com três perguntas cada. Eles estão ligados às lições, mas a aplicação de questionários pode ser executada localmente ou implantada no Azure; siga as instruções na pasta quiz-app. Eles estão a ser gradualmente localizados.

🎓 Exemplos para Iniciantes

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

• 🌟 Hello World - O teu primeiro programa de ciência de dados
• 📂 Carregar Dados - Aprende a ler e explorar conjuntos de dados
• 📊 Análise Simples - Calcula estatísticas e encontra padrões
• 📈 Visualização Básica - Cria gráficos e tabelas
• 🔬 Projeto do Mundo Real - Fluxo de trabalho completo do início ao fim

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

👉 Começa pelos exemplos 👈

Lições

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

Número da Lição	Tópico	Agrupamento de Lições	Objetivos de Aprendizagem	Lição Ligada	Autor
01	Definir Ciência de Dados	Introdução	Aprende os conceitos básicos por trás da ciência de dados e como está relacionada à inteligência artificial, aprendizagem automática e big data.	lição vídeo	Dmitry
02	Ética na Ciência de Dados	Introdução	Conceitos, desafios e frameworks de ética de dados.	lição	Nitya
03	Definir Dados	Introdução	Como os dados são classificados e suas fontes comuns.	lição	Jasmine
04	Introdução a Estatística e Probabilidade	Introdução	As técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para compreender os dados.	lição vídeo	Dmitry
05	Trabalhar com Dados Relacionais	Trabalhar com Dados	Introdução aos dados relacionais e os fundamentos de explorar e analisar dados relacionais com a Structured Query Language, também conhecida como SQL (pronunciado “see-quell”).	lição	Christopher
06	Trabalhar com Dados NoSQL	Trabalhar com Dados	Introdução aos dados não relacionais, seus vários tipos e os fundamentos de explorar e analisar bases de dados de documentos.	lição	Jasmine
07	Trabalhar com Python	Trabalhar com Dados	Fundamentos de usar Python para explorar dados com bibliotecas como Pandas. Recomenda-se uma compreensão básica de programação em Python.	lição vídeo	Dmitry
08	Preparação de Dados	Trabalhar 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	Visualizar Quantidades	Visualização de Dados	Aprende a usar Matplotlib para visualizar dados de aves 🦆	lição	Jen
10	Visualizar Distribuições de Dados	Visualização de Dados	Visualizar observações e tendências dentro de um intervalo.	lição	Jen
11	Visualizar Proporções	Visualização de Dados	Visualizar percentagens discretas e agrupadas.	lição	Jen
12	Visualizar 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 as tuas visualizações valiosas para uma resolução de problemas eficaz 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 ao seu primeiro passo de adquirir e extrair dados.	lição	Jasmine
15	Analisar	Ciclo de Vida	Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca-se em técnicas para analisar dados.	lição	Jasmine
16	Comunicação	Ciclo de Vida	Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca-se em apresentar os insights dos dados de forma a facilitar a compreensão pelos 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 os seus benefícios.	lição	Tiffany e Maud
18	Ciência de Dados na Nuvem	Dados na Nuvem	Treinar modelos usando ferramentas de Low Code.	lição	Tiffany e Maud
19	Ciência de Dados na Nuvem	Dados na Nuvem	Implantar modelos com o Azure Machine Learning Studio.	lição	Tiffany e Maud
20	Ciência de Dados no Mundo Real	No Mundo Real	Projetos impulsionados pela ciência de dados no mundo real.	lição	Nitya

GitHub Codespaces

Segue estes passos para abrir este exemplo num Codespace:

1. Clica no menu suspenso Code e seleciona a opção Open with Codespaces.
2. Seleciona + New codespace na parte inferior do painel. Para mais informações, consulta a documentação do GitHub.

VSCode Remote - Containers

Segue estes passos para abrir este repositório num container usando a tua máquina local e o VSCode com a extensão VS Code Remote - Containers:

1. Se for a tua primeira vez a usar um container de desenvolvimento, certifica-te de que o teu sistema cumpre os pré-requisitos (ou seja, tem o Docker instalado) na documentação de introdução.

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

Nota: Por trás dos bastidores, isto usará o comando Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... para clonar o código-fonte num volume do Docker em vez do sistema de arquivos local. Volumes são o mecanismo preferido para persistir dados de containers.

Ou abrir uma versão clonada ou descarregada localmente do repositório:

• Clona este repositório para o teu sistema de arquivos local.
• Pressiona F1 e seleciona o comando Remote-Containers: Open Folder in Container....
• Seleciona a cópia clonada desta pasta, espera o container iniciar e experimenta.

Acesso Offline

Podes executar esta documentação offline usando Docsify. Faz um fork deste repositório, instala o Docsify na tua máquina local, e na pasta raiz deste repositório, digita docsify serve. O site será servido na porta 3000 no teu localhost: localhost:3000.

Nota, os notebooks não serão renderizados via Docsify, então quando precisares de executar um notebook, faz isso separadamente no VS Code executando um kernel Python.

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