Tópicos abordam o amplo espectro de técnicas, ferramentas, e aplicações relacionadas à extração de conhecimento e insights de dados.
Análise exploratória de dados (EDA)
Discussões sobre métodos e técnicas para explorar e visualizar dados para compreender suas características principais, usando ferramentas como Python (bibliotecas como Pandas, Matplotlib, Seaborn) ou R. Inclui tópicos como limpeza de dados, visualização de dados, e estatísticas descritivas.
Machine learning
Aborda algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado, e reforçado. Discussões podem se concentrar em modelos específicos como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, bem como práticas de treinamento, validação, e ajuste de hiperparâmetros.
Big Data e processamento de dados em larga escala
Exploração de tecnologias e arquiteturas para manipulação e análise de grandes conjuntos de dados, incluindo ferramentas como Hadoop, Spark, e plataformas de armazenamento em nuvem. Pode incluir discussões sobre processamento distribuído, armazenamento de dados, e pipelines de dados.
Inteligência Artificial (IA) e Deep Learning
Tópicos relacionados ao uso de IA e redes neurais profundas para resolver problemas complexos. Isso pode incluir redes neurais convolucionais (CNNs) para processamento de imagens, redes neurais recorrentes (RNNs) para processamento de linguagem natural, e as últimas inovações em IA.
Estatística e modelagem de dados
Discussões sobre métodos estatísticos fundamentais e avançados aplicados na ciência de dados. Inclui temas como inferência estatística, modelos preditivos, testes de hipóteses, e análise bayesiana, enfocando como modelar e interpretar dados.