Advogados da Nuvem Azure da Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 10 semanas com 20 lições, tudo sobre Ciência de Dados. Cada lição inclui questionários pré e pós-lição, instruções escritas para completar a lição, uma solução e um exercício. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que você aprenda enquanto constrói, uma forma comprovada de fazer novas habilidades 'ficarem'.
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 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
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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 | Tcheco | Danish | 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
Prefere Clonar Localmente?
Este repositório inclui traduções em mais de 50 idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem as traduções, use sparse checkout:
Bash / macOS / Linux:
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'CMD (Windows):
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 lhe dá tudo que você precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.
Se desejar que idiomas adicionais sejam suportados, veja a lista aqui
Temos uma série de aprendizado no Discord com IA 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 para 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 maneiras de conseguir um voucher de certificação grátis. Esta é uma página para favoritar e consultar de tempos em tempos, pois o conteúdo é atualizado pelo menos uma vez por mês.
- Microsoft Learn Student Ambassadors Junte-se a uma comunidade global de embaixadores estudantis, essa pode ser a 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 neste projeto
- Para Professores - Orientações para ensino e recursos para sala de aula
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 sozinho, começando com um quiz 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 é formar um grupo de estudos com amigos e passar pelo conteúdo juntos. Para estudo adicional, recomendamos Microsoft Learn.
Início Rápido:
- Confira o Guia de Instalação para configurar seu ambiente
- Revise o Guia de Uso para aprender como trabalhar com o currículo
- Comece pela Lição 1 e avance sequencialmente
- Junte-se à nossa comunidade 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 um vídeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram!
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 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 quiz de baixa pressão antes da aula define a intenção do aluno em aprender um tópico, enquanto um segundo quiz após a aula assegura uma retenção maior. Este currículo foi projetado para ser flexível e divertido, podendo ser feito na íntegra ou em partes. Os projetos começam pequenos e se tornam cada vez mais complexos até o final do ciclo de 10 semanas.
Encontre nosso Código de Conduta, Contribuindo, Tradução diretrizes. Agradecemos seu feedback construtivo!
- Sketchnote opcional
- Vídeo suplementar opcional
- Quiz preparatório antes da lição
- 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-lição
Uma nota sobre quizzes: Todos os quizzes estão contidos na pasta Quiz-App, com 40 quizzes no total, cada um com três perguntas. Eles são vinculados dentro 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.
Novo em Ciência de Dados? Criamos um diretório de exemplos especial 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 começo ao fim
Cada exemplo inclui comentários detalhados explicando cada passo, tornando-o perfeito para iniciantes absolutos!
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| Ciência de Dados para Iniciantes: Roteiro - Sketchnote por @nitya |
| Número da Lição | Tópico | Agrupamento da Lição | Objetivos de Aprendizagem | Lição Vinculada | Autor |
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| 01 | Definindo Ciência de Dados | Introdução | Aprenda os conceitos básicos por trás da ciência de dados e como ela está relacionada à inteligência artificial, aprendizado de máquina e big data. | lição vídeo | Dmitry |
| 02 | Ética em Ciência de Dados | Introdução | Conceitos, desafios e estruturas da Ética em Dados. | lição | Nitya |
| 03 | Definindo Dados | Introdução | Como os dados são classificados e suas fontes comuns. | lição | Jasmine |
| 04 | Introdução a Estatística e Probabilidade | Introdução | Técnicas matemáticas de probabilidade e estatística para compreender 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 Linguagem de Consulta Estruturada, também conhecida como SQL (pronuncia-se “esse-que-él”). | 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 | Conceitos básicos do uso de Python para exploração de dados com bibliotecas como Pandas. Recomendado entendimento básico de programação em Python. | lição vídeo | Dmitry |
| 08 | Preparação de Dados | Trabalhando com Dados | Tópicos sobre técnicas de dados para limpeza e transformação visando tratar desafios de dados ausentes, imprecisos ou incompletos. | lição | Jasmine |
| 09 | Visualizando Quantidades | Visualização de Dados | Aprenda a usar Matplotlib para visualizar dados de pássaros 🦆 | lição | Jen |
| 10 | Visualizando Distribuições de Dados | Visualização de Dados | Visualizando observações e tendências dentro de um intervalo. | lição | Jen |
| 11 | Visualizando Proporções | Visualização de Dados | Visualizando porcentagens discretas e agrupadas. | lição | Jen |
| 12 | Visualizando Relações | Visualização de Dados | Visualizando 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 obtenção de 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 sua primeira etapa 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 maneira que facilite a compreensão pelos tomadores de decisão. | lição | Jalen |
| 17 | Ciência de Dados na Nuvem | Dados na Nuvem | Esta série de aulas apresenta a ciência de dados na nuvem e seus benefícios. | lição | Tiffany e Maud |
| 18 | Ciência de Dados na Nuvem | Dados na Nuvem | Treinamento de modelos usando ferramentas Low Code. | lição | Tiffany e Maud |
| 19 | Ciência de Dados na Nuvem | Dados na Nuvem | Implantação de modelos com Azure Machine Learning Studio. | lição | Tiffany e Maud |
| 20 | Ciência de Dados no Mundo Real | No Mundo Real | Projetos de ciência de dados aplicados no mundo real. | lição | Nitya |
Siga estas etapas 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, confira a documentação do GitHub.
Siga estas etapas para abrir este repositório em um contêiner usando sua máquina local e o VSCode com a extensão VS Code Remote - Containers:
- Se esta for sua primeira vez usando um contêiner de desenvolvimento, certifique-se de que seu sistema atende aos pré-requisitos (ou seja, ter o Docker instalado) na documentação de introdução.
Para usar este repositório, você pode abrir o repositório em um volume Docker isolado:
Nota: Por trás dos panos, 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 persistência de dados do contêiner.
Ou abra uma versão clonada ou baixada localmente do repositório:
- Clone este repositório em 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.
Você pode executar esta documentação offline usando o 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.
Nota, 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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-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Encontrando problemas? Confira nosso Guia de Solução de Problemas para soluções de problemas comuns.
Se você travar ou tiver alguma dúvida sobre como criar aplicativos de IA. Junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade de suporte onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é compartilhado livremente.
Se você tiver feedback sobre produtos ou encontrar erros durante o desenvolvimento, visite:
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