Conceitos de DS e ML para Problemas Científicos

O curso "Princípios de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina para Ciências Naturais" foi desenvolvido para conectar disciplinas científicas tradicionais aos campos em rápido crescimento da Ciência de Dados (DS) e do Aprendizado de Máquina (ML). À medida que a pesquisa depende cada vez mais de grandes conjuntos de dados e métodos computacionais avançados, torna-se essencial que cientistas saibam como utilizar técnicas de DS e ML para melhorar seu trabalho.

Este curso oferece uma introdução aos conceitos-chave de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, especificamente voltados para cientistas e pesquisadores em áreas como Biologia, Química, Física e Ciências Ambientais. Você aprenderá os fundamentos da análise de dados, incluindo tratamento e visualização de dados, antes de avançar para algoritmos de aprendizado de máquina que ajudam a identificar padrões e fazer previsões a partir dos dados.

O curso não exige conhecimentos prévios em programação e foca nos conceitos teóricos fundamentais. Ele está estruturado em seis seções principais:

1. Introdução
   Começaremos apresentando o curso, cobrindo suas principais características, conteúdo e como acompanhar as aulas.

2. Conceitos Básicos de DS/ML
   Abordaremos conceitos fundamentais como variáveis, escalonamento de dados, treinamento, conjuntos de dados e visualização de dados.

3. Classificação
   Nesta seção, discutiremos os principais algoritmos de classificação, como árvores de decisão, florestas aleatórias, Naïve Bayes e KNN, com exemplos de como podem ser aplicados na pesquisa científica.

4. Regressão
   Faremos uma breve introdução à regressão linear e múltipla, discutindo os conceitos principais e fornecendo exemplos relevantes para as ciências.

5. Agrupamento (Clustering)
   Esta seção se concentrará em métodos de agrupamento padrão e hierárquico, juntamente com exemplos práticos para aplicações científicas.

6. Redes Neurais
   Por fim, introduziremos redes neurais, discutindo sua inspiração biológica e arquiteturas comuns, como Redes Neurais Feedforward (FNN), Redes Neurais Convolucionais (CNN), Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Redes Hopfield.