Sigmoidal

Aqui você encontra os notebooks e códigos Python do blog Sigmoidal. Cada arquivo deste repositório é parte de um artigo do site. Para conseguir absorver o máximo possível, recomendo você ler também os posts do site, para maiores detalhes.

Sigmoidal: http://sigmoidal.ai

Notebooks:

Veja os tutoriais publicados do Sigmoidal:

• Como usar o Histograma para Data Science: https://bit.ly/2L2cMwy
• Como Implementar Regressão Linear com Python: https://bit.ly/2Li5pzY
• Data Science: Investigando o naufrágio do Titanic: https://bit.ly/2Ubr5SH
• Como Tratar Dados Ausentes com Pandas: https://bit.ly/31KWSMN
• XGBoost: aprenda este algoritmo de Machine Learning em Python: https://bit.ly/2UbRhws
• Como criar uma Wordcloud em Python: https://bit.ly/2OxsphM
• Como lidar com dados desbalanceados: https://bit.ly/2ZlaNsV

Códigos

(Não são notebooks, mas códigos Python de apoio para artigos específicos do Sigmoidal)

Redes Neurais Multicamadas com Python e Keras: https://bit.ly/2UcD0j3

Sobre o blog:

Foco: Python, Data Science, Deep Learning e Espaço

O Sigmoidal foi uma iniciativa pessoal para divulgar e tornar mais acessível conteúdos da área de Inteligência Artificial e Python. Tenho me comprometido 100% para trazer artigos de altíssimo nível, para ajudar tanto aqueles que estão começando na carreira quando aqueles que buscam informações mais avançadas e fora da caixa.

Sobre mim:

Sou Piloto Militar da Força Aérea Brasileira e Engenheiro de Missão de Satélite no Centro de Operações Espaciais (COPE), em Brasília-DF. Dentro da área de Data Science, tenho desenvolvido projetos de reconhecimento de alvos a partir de imagens de satélites, também dentro do COPE.

• Graduação em Ciências Aeronáuticas pela AFA.
• Mestrado em Ciências e Tecnologias Espaciais pelo ITA.
• MBA em Gestão de Projetos e Processos pela UNIFA.
• Curso de Operações Espaciais pela Força Aérea do Canadá.

eBook:

Se você quer saber mais sobre a carreira em Data Science, os salários de cientistas de dados, qual linguagem de programação aprender ou por onde começar a estudar, baixe meu eBook gratuitamente.

Como se Tornar um Cientista de Dados: https://bit.ly/2MJTkaa