Visão Computacional com PyTorch em 2026: CNN, Transfer Learning e Perguntas de Entrevista
Guia completo sobre visão computacional com PyTorch: redes neurais convolucionais, transfer learning e preparação para entrevistas técnicas em deep learning.
Data Science & ML
DATA
Programa completo de Data Science e Machine Learning com Python como linguagem principal. Da manipulação de dados com Pandas e NumPy à implementação de modelos de Deep Learning com TensorFlow/Keras, passando pelo ML clássico com Scikit-Learn. Inclui também habilidades de MLOps para implantar e manter modelos em produção com Docker, FastAPI e plataformas em nuvem.
O que voce vai aprender
Python moderno com programação orientada a objetos e boas práticas
Manipulação de dados com Pandas, NumPy e SQL (BigQuery)
Visualização com Matplotlib, Seaborn e Plotly
Estatística descritiva e inferencial com Statsmodel
Machine Learning com Scikit-Learn e XGBoost (regressão, classificação, clustering)
Deep Learning com TensorFlow e Keras (CNN, RNN, Transformers)
NLP e GenAI com Hugging Face, LangChain e LLMs (GPT, Gemini)
MLOps com MLflow, Docker, FastAPI e Streamlit
Ambientes de desenvolvimento: Jupyter, Google Colab
Deploy em nuvem com Google Compute, Cloud Storage e GPU
Topicos-chave para dominar
Os conceitos mais importantes para entender esta tecnologia e mandar bem nas entrevistas
1
Python: tipos, estruturas de dados, POO, decorators, generators, context managers
2
NumPy: arrays, broadcasting, indexing, operações vetorizadas, álgebra linear
3
Pandas: DataFrames, Series, indexing, groupby, merge, pivot, séries temporais
4
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window functions, CTEs, otimização de consultas
5
Visualização: Matplotlib (figures, axes, subplots), Seaborn (gráficos estatísticos), Plotly (interativo)
6
Estatística: distribuições, testes de hipótese, intervalos de confiança, regressão
7
Feature Engineering: encoding, scaling, seleção de features, criação de features
8
ML Supervisionado: regressão linear/logística, árvores, Random Forest, XGBoost, métricas
9
ML Não Supervisionado: K-Means, clustering hierárquico, PCA, t-SNE
10
Pipeline de ML: train/test split, cross-validation, hyperparameter tuning, overfitting
11
Deep Learning: perceptrons, backpropagation, funções de ativação, otimizadores, funções de perda
12
CNN: convoluções, pooling, arquiteturas (ResNet, VGG), transfer learning
13
RNN/LSTM: sequências, vanishing gradient, mecanismo de atenção, Transformers
14
NLP: tokenization, embeddings, word2vec, BERT, fine-tuning de LLM
15
MLOps: versionamento (MLflow), containerização (Docker), API (FastAPI), monitoramento
16
Cloud: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), treinamento com GPU, Vertex AI
17
Ética em IA: viés, explicabilidade (SHAP, LIME), equidade, LGPD/GDPR
O desafio de Data Science & ML de hoje
Um trecho por dia. Encontre o bug, ou prove que não existe nenhum.
Artigos recentes sobre Data Science & ML
Descubra nossos ultimos artigos e guias sobre Data Science & ML
LangChain para Cientistas de Dados em 2026: LLMs, Agentes e Perguntas de Entrevista
Guia completo de LangChain para cientistas de dados: dominar LLMs, agentes autônomos e preparar-se para perguntas técnicas de entrevista em 2026.
MLOps em 2026: MLflow, Model Registry e Perguntas de Entrevista Técnica
Perguntas de entrevista de MLOps abordando o ciclo de vida de ML, rastreamento de experimentos com MLflow, promoção no model registry, padrões de deploy, monitoramento de drift e system design para 2026, com código Python e respostas.