Estudantes do Centro Universitário FMU.
Esta apostila foi desenvolvida sob medida para os estudantes ingressos no curso de Ciência de Dados. Seu propósito fundamental é construir uma ponte sólida e acessível entre a lógica de programação essencial e as complexas arquiteturas de Big Data, Processamento Distribuído e Aprendizado de Máquinas.
Com base nas diretrizes do Plano de Ensino institucional e na experiência executiva e acadêmica de seu autor, este material didático adota uma abordagem gradual ("direto ao ponto"), desmistificando conceitos avançados por meio de linguagem fluida, ilustrações cotidianas, metáforas didáticas e múltiplos estudos de caso em Python.
Ao longo de 16 Unidades, o estudante aprenderá a tratar, manipular, analisar e modelar grandes volumes de dados. O material capacita o futuro cientista de dados não apenas a escrever algoritmos, mas a compreender o fluxo completo de dados (Data Pipelines), da análise exploratória básica aos sistemas de recomendação, deep learning e bancos NoSQL, alinhando a teoria com as reais exigências do mercado corporativo.
Robson Carmo, mestre pelo programa de mestrado profissional em Gestão e Tecnologia em Sistemas Produtivos do Centro Paula Souza, concluiu 3 MBAs (Inovação e Transformação Digital, Gestão de Empresarial, Engenharia de Software). Instrutor de certificações da SAFE, autor e coautor de vários livros e ebooks.