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 pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma maneira comprovada de fazer com que novas habilidades "fiquem".
Agradecimentos especiais 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 contribuidores 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
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| Ciência de Dados para Iniciantes - Sketchnote por @nitya |
Árabe | Bengali | Búlgaro | Birmanês (Myanmar) | Chinês (Simplificado) | Chinês (Tradicional, Hong Kong) | Chinês (Tradicional, Macau) | Chinês (Tradicional, Taiwan) | Croata | Checo | Dinamarquês | Holandês | Estoniano | Finlandês | Francês | Alemão | Grego | Hebraico | Hindi | Húngaro | Indonésio | Italiano | Japonês | Coreano | Lituano | Malaio | Marathi | Nepalês | Norueguês | Persa (Farsi) | Polonês | Português (Brasil) | Português (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romeno | Russo | Sérvio (Cirílico) | Eslovaco | Esloveno | Espanhol | Suaíli | Sueco | Tagalog (Filipino) | Tâmil | Tailandês | Turco | Ucraniano | Urdu | Vietnamita
Se desejar ter traduções adicionais, os idiomas suportados estão listados aqui
Temos uma série de aprendizado com IA no Discord em andamento, 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 sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados.
Comece com os seguintes recursos:
- Página do Hub do Estudante Nesta página, você encontrará recursos para iniciantes, pacotes para estudantes e até mesmo maneiras de obter um voucher de certificação gratuito. Esta é uma página que você vai querer marcar e verificar 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.
- Guia de Instalação - Instruções passo a passo 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 - Orientação para ensino e recursos para sala de aula
Iniciantes Completos: Novo em ciência de dados? Comece com nossos exemplos para iniciantes! Estes 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 por conta própria, começando com um questionário pré-aula. Depois, 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 lição orientada a projetos. Outra ideia seria formar um grupo de estudo com amigos e passar pelo conteúdo juntos. Para estudo adicional, recomendamos Microsoft Learn.
Início Rápido:
- Verifique o Guia de Instalação para configurar seu ambiente
- Revise o Guia de Uso para aprender como trabalhar com o currículo
- Comece com a Lição 1 e siga em ordem
- Junte-se à nossa comunidade no Discord para suporte
Professores: incluímos algumas sugestões sobre como usar este currículo. Adoraríamos receber seu feedback em nosso fórum de discussão!
Gif por Mohit Jaisal
🎥 Clique na imagem acima para assistir a um vídeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram!
Escolhemos dois princípios pedagógicos ao criar este currículo: garantir que seja baseado em projetos e que inclua questionários frequentes. Ao final desta série, os alunos 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 baixa pressão antes da aula ajuda a direcionar a intenção do aluno para aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula garante maior retenção. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido, podendo ser realizado na íntegra ou em partes. Os projetos começam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos ao final do ciclo de 10 semanas.
Encontre nosso Código de Conduta, Contribuição, Diretrizes de Tradução. Agradecemos o seu feedback construtivo!
- Sketchnote opcional
- Vídeo suplementar opcional
- Questionário de aquecimento antes da aula
- Aula escrita
- Para aulas 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, totalizando 40 questionários com três perguntas cada. Eles estão vinculados dentro das aulas, mas o aplicativo de questionários pode ser executado localmente ou implantado no Azure; siga as instruções na pasta
quiz-app. Eles estão sendo gradualmente localizados.
Novo na Ciência de Dados? Criámos um diretório de exemplos especial com código simples e bem comentado 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 tabelas
- 🔬 Projeto do Mundo Real - Fluxo de trabalho completo do início ao fim
Cada exemplo inclui comentários detalhados explicando cada etapa, tornando-o perfeito para iniciantes absolutos!
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| Ciência de Dados para Iniciantes: Roteiro - Sketchnote por @nitya |
| Número da Aula | Tópico | Agrupamento de Aulas | Objetivos de Aprendizagem | Aula Vinculada | Autor |
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| 01 | Definindo Ciência de Dados | Introdução | Aprenda os conceitos básicos da ciência de dados e como ela está relacionada à inteligência artificial, aprendizado de máquina e big data. | aula vídeo | Dmitry |
| 02 | Ética na Ciência de Dados | Introdução | Conceitos, desafios e estruturas de ética em dados. | aula | Nitya |
| 03 | Definindo 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 entender os dados. | aula vídeo | Dmitry |
| 05 | Trabalhando com Dados Relacionais | Trabalhando com Dados | Introdução aos dados relacionais e os fundamentos de exploração e análise de dados relacionais com a Linguagem de Consulta Estruturada, também conhecida como SQL (pronunciado “sequel”). | aula | Christopher |
| 06 | Trabalhando com Dados NoSQL | Trabalhando com Dados | Introdução aos dados não relacionais, seus vários tipos e os fundamentos de exploração e análise de bancos de dados de documentos. | aula | Jasmine |
| 07 | Trabalhando com Python | Trabalhando com Dados | Fundamentos do uso de Python para exploração de dados com bibliotecas como Pandas. Recomenda-se uma compreensão básica da programação em Python. | aula vídeo | Dmitry |
| 08 | Preparação de Dados | Trabalhando com Dados | Técnicas de dados 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 de 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 porcentagens discretas e agrupadas. | 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 para uma solução de problemas eficaz 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 | Análise | 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 dos dados de forma que facilite a compreensão pelos 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 | Treinando modelos usando ferramentas de baixo código. | aula | Tiffany e Maud |
| 19 | Ciência de Dados na Nuvem | Dados na Nuvem | Implantando modelos com o Azure Machine Learning Studio. | aula | Tiffany e Maud |
| 20 | Ciência de Dados na Prática | Na Prática | Projetos impulsionados por ciência de dados no mundo real. | aula | Nitya |
Siga estes passos para abrir este exemplo em um Codespace:
- Clique no menu suspenso Code e selecione a opção Open with Codespaces.
- Selecione + New codespace na parte inferior do painel. Para mais informações, consulte a documentação do GitHub.
Siga estes passos para abrir este repositório em um container usando sua máquina local e o VSCode com a extensão VS Code Remote - Containers:
- Se esta for a sua primeira vez usando um container de desenvolvimento, certifique-se de que seu sistema atende aos pré-requisitos (ou seja, tenha o Docker instalado) na documentação de introdução.
Para usar este repositório, você pode abrir o repositório em um volume isolado do Docker:
Nota: Por trás dos panos, isso usará o comando Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... para clonar o código-fonte em um 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 baixada localmente do repositório:
- Clone este repositório para o 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.
Você pode executar esta documentação offline usando Docsify. Faça um fork deste repositório, instale o Docsify na sua máquina local, e então, na pasta raiz deste repositório, digite docsify serve. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: localhost:3000.
Nota, os notebooks não serão renderizados via Docsify, então quando precisar executar um notebook, faça isso separadamente no VS Code executando um kernel Python.
Nossa equipe produz outros currículos! Confira:
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Encontrou problemas? Consulte o nosso Guia de Resolução de Problemas para soluções de problemas comuns.
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