Data-Science-For-Beginners/translations/br

Ciência de Dados para Iniciantes - Um Currículo

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

Agradecimentos sinceros 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 do 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 - Anotação visual por @nitya

🌐 Suporte Multilíngue

Suportado via GitHub Action (Automatizado & Sempre Atualizado)

Árabe | Bengali | Búlgaro | Birmanês (Myanmar) | 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 | Malaiala | 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

Prefere Clonar Localmente?

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

Isso te dá tudo que precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.

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

Junte-se à Nossa Comunidade

Estamos com uma série de aprendizado no Discord com IA, saiba mais e junte-se a nós em Learn with AI Series de 18 a 30 de setembro de 2025. Você receberá dicas e truques para 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, kits para estudantes e até maneiras de obter um voucher de certificação gratuito. Esta é uma página que você vai querer salvar nos favoritos e checar de tempos em tempos, pois trocamos o conteúdo pelo menos mensalmente.
• Microsoft Learn Student Ambassadors Junte-se a uma comunidade global de embaixadores estudantis, esta pode ser sua porta de entrada para a Microsoft.

Começando

📚 Documentação

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

👨‍🎓 Para Estudantes

Iniciantes Completos: Novo em ciência de dados? Comece com nossos exemplos amigáveis 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 do repositório inteiro e complete os exercícios sozinho, começando com um questionário pré-curso. Então leia a aula e complete o restante das atividades. Tente criar os projetos compreendendo as lições em vez de copiar o código da solução; entretanto, esse código está disponível nas pastas /solutions em cada lição orientada a projetos. Outra ideia seria formar um grupo de estudos com amigos e passar pelo conteúdo juntos. Para estudo adicional, recomendamos Microsoft Learn.

Início rápido:

1. Confira o Guia de Instalação para configurar seu ambiente
2. Revise o Guia de Uso 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 seu feedback em nosso fórum de discussões!

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 ele seja baseado em projetos e que inclua questionários frequentes. Ao final desta série, os estudantes 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 reais de uso da ciência de dados e 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 feito na íntegra ou em partes. Os projetos começam pequenos e se tornam progressivamente mais complexos ao longo de 10 semanas.

Encontre nosso Código de Conduta, diretrizes de Contribuição, Tradução. Agradecemos seu feedback construtivo!

Cada aula inclui:

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

Uma nota sobre questionários: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-App, totalizando 40 questionários com três perguntas cada. Eles estão vinculados dentro das aulas, mas o app de questionários pode ser executado localmente ou implantado no Azure; siga as instruções na pasta quiz-app. Eles estão sendo gradualmente localizados.

🎓 Exemplos para Iniciantes

Novo em Ciência de Dados? Criamos um diretório especial de exemplos com códigos simples e bem comentados para ajudar você a começar:

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

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

👉 Comece com os exemplos 👈

Aulas

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

Número da Aula	Tópico	Grupo de Aula	Objetivos de Aprendizagem	Aula Vinculada	Autor
01	Definindo Ciência de Dados	Introdução	Conheça os conceitos básicos por trás da ciência de dados e como ela se relaciona com inteligência artificial, aprendizado de máquina e big data.	aula vídeo	Dmitry
02	Ética em Ciência de Dados	Introdução	Conceitos, desafios e frameworks de Ética em Dados.	aula	Nitya
03	Definindo Dados	Introdução	Como os dados são classificados e suas fontes comuns.	aula	Jasmine
04	Introdução a Estatística e Probabilidade	Introdução	Técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para entender dados.	aula vídeo	Dmitry
05	Trabalhando com Dados Relacionais	Trabalhando com Dados	Introdução aos dados relacionais e noções básicas de exploração e análise de dados relacionais com a Structured Query Language, também conhecida como SQL (pronuncia-se “sí-quel”).	aula	Christopher
06	Trabalhando com Dados NoSQL	Trabalhando com Dados	Introdução aos dados não relacionais, seus vários tipos e noções básicas de exploração e análise em bancos de dados de documentos.	aula	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 básica em programação Python.	aula vídeo	Dmitry
08	Preparação de Dados	Trabalhando com Dados	Técnicas para limpeza e transformação de dados para lidar com desafios de dados ausentes, imprecisos ou incompletos.	aula	Jasmine
09	Visualizando Quantidades	Visualização de Dados	Aprenda a usar Matplotlib para visualizar dados sobre pássaros 🦆	aula	Jen
10	Visualizando Distribuições de Dados	Visualização de Dados	Visualizando observações e tendências dentro de um intervalo.	aula	Jen
11	Visualizando Proporções	Visualização de Dados	Visualizando percentuais discretos e agrupados.	aula	Jen
12	Visualizando Relações	Visualização de Dados	Visualizando conexões 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 e eficazes para resolução de problemas e insights.	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 sua primeira etapa de aquisição e extração de dados.	aula	Jasmine
15	Analisando	Ciclo de vida	Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca em técnicas para analisar dados.	aula	Jasmine
16	Comunicação	Ciclo de vida	Esta fase do ciclo de vida da ciência de dados foca em apresentar os insights obtidos dos dados de forma que facilite a compreensão por tomadores de decisão.	aula	Jalen
17	Ciência de Dados na Nuvem	Dados na Nuvem	Esta série de aulas introduz a ciência de dados na nuvem e seus benefícios.	aula	Tiffany e Maud
18	Ciência de Dados na Nuvem	Dados na Nuvem	Treinamento de modelos usando ferramentas Low Code.	aula	Tiffany e Maud
19	Ciência de Dados na Nuvem	Dados na Nuvem	Implantação de modelos com Azure Machine Learning Studio.	aula	Tiffany e Maud
20	Ciência de Dados no Mundo Real	No Mundo Real	Projetos de ciência de dados aplicados em situações reais.	aula	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, consulte a documentação do GitHub.

VSCode Remote - Containers

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

1. Se esta for sua primeira vez usando um container de desenvolvimento, certifique-se de que seu sistema atende aos pré-requisitos (por exemplo, ter 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 containers.

Ou abra uma versão clonada localmente ou baixada do repositório:

• 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 container iniciar e experimente.

Acesso Offline

Você pode executar esta documentação offline usando Docsify. Faça um fork deste 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.

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

Outros Currículos

Nossa equipe produz outros currículos! Confira:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agentes

---

Série de IA Generativa

---

Aprendizado Fundamental

---

Série Copilot

Obter Ajuda

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

Se você ficar travado ou tiver alguma pergunta sobre como criar aplicativos de IA. Junte-se a outros alunos e desenvolvedores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade acolhedora onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é compartilhado livremente.

Se você tiver feedback sobre produtos ou erros durante a construção, visite:

---

Aviso: Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA Co-op Translator. Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em sua língua nativa deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.