Abaixo, disponibilizamos uma variedade de links úteis, organizados por assunto, para te auxiliar tanto em seus estudos quanto em atividades profissionais.
Geral
| Link | Descrição | Vídeo no YouTube | Comentário |
|---|---|---|---|
| ↗ Documentação Python 3.13.1 | Documentação em Português |
Web com Python
| Link | Descrição | Vídeo no YouTube | Comentário |
|---|---|---|---|
| ↗ Flask | Framework simples em Python. Trabalha com FrontEnd e BackEnd, mas não tem suporte a biblioteca de Objetos FrontEnd como no React. Suas rotas devem ser definidas manualmente. | ↗Vídeo | Para o BackEnd funciona muito bem em uma pequena aplicação. Acredito que para micro serviços seja perfeito. |
| ↗FastHTML | Novo Framework Python que dá alternativa de criar sua biblioteca de componentes web inteiramente feito em python e promete ser tão rápido quanto o Next.js por renderizar apenas o objeto alterado. | ↗Vídeo | Veja o post FastHTML onde crio um formulário de cadastro de pessoas, incluindo validação, mensagem flutuante e paginação. |
Treinamento OnLine
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗brython.info | Treine onLine |
| ↗colab.google | Treine onLine e salve no seu OnDrive do Google |
CSS
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗developer.mozilla.org | Documentação CSS |
| ↗maujor.com | Site referência em CSS |
| ↗w3schools.com | Exemplos CSS |
Treinamento OnLine
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗codepen.io | Treine onLine |
Teste OnLine
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗jigsaw.w3.org | Teste e valide seu CSS onLine. Se o seu css estiver nos padrões W3C você pode adicionar um celo de qualidade em sua página. |
Imagens
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗developer.mozila.org | Documentação JavaScript |
| ↗w3schools.com | Exemplos JavaScript |
Treinamento OnLine
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗codepen.io | Treine onLine |
Imagens
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗developer.mozila.org | Referência HTML |
| ↗w3schools.com | Exemplos HTML |
Treinamento OnLine
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗codepen.io | Treine onLine |
Teste OnLine
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗validator.w3.org | Teste onLine da sua página |
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗colorhunt.co | Exemplos de Paletas de cores |
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗pt.vecteezy.com | Download de imagens |
| ↗br.pinterest.com | Grande base de dados de imagens inspiradoras |
| ↗react-icons | Icones facilmente adicionados em projeto React ou Next.js |
| ↗symbl.cc | Códigos HTML ou Unicode para Símbolos e Emoji |
| ↗bing.com/images | Gerador de Imagens da Microsoft |
| ↗Feathericons | Icones Feathericons |
| ↗Google Fonts | Icones Google Fonts |
| ↗heroicons | Icones heroicons |
| ↗lucide | Icones lucide |
| ↗svgrepo | Icones svgrepo |
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗w3.org | Documentação oficial MathML pelo W3C |
| ↗Equation Editor | Edite sua equação matemática online | ↗Explicação Simbolos Matemáticos | Entenda o que significa cada simbolo matemático |
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗ sitechecker.pro | Encontre keyword de forma gratuíta |
| ↗pagespeed.web | Teste a velocidade de sua pagina com ferramenta do Google |
| ↗Consultor AdSense | IA especialista Google AdSense criado por youtuber Gustavo Freitas |
| ↗search-console | Melhore seu desempenho na Pesquisa Google |
| ↗trends.google | Saiba quais buscas estão em alta no Google atualmente |
| ↗Site Kit | Plugin WordPress que ajuda a administrar sua conta no Google AdSense. |
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗ dados.gov.br/home | DataSets de dados do mundo real do BigData do Governo Federal do Brasil. |
| ↗kaggle.com | Data Sets para estudo de aprendizado de máquina. |
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗ Hadoop | Apache Hadoop é um framework que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores usando modelos de programação simples. |
| ↗ Spark | Apache Spark é um mecanismo multilinguagem para executar engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina em máquinas de nó único ou clusters. |
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗ Introdução ao TensorFlow |
Estudo TensorFlow Bibliotaca mais complexa para calculos numéricos distribuído com uso da GPU, criado pelo Google, suporta aplicações de alta escala. |
| ↗ Tutoriais do PyTorch | Estudo PyTorch |
| ↗ Guia do Usuário scikit-learn 0.21.3 |
Estudo Scikit-Learn. Recomendado na introdução ao Aprendizado de Máquina . Scikit-Learn tem soluções em JavaScript possibilitando ser colocado no FrontEnd. |
| ↗ Introdução ao JAX |
Estudo JAX. O JAX é uma biblioteca desenvolvida pelo Google para computação numérica de alta performance, projetada para acelerar pesquisas em machine learning e aprendizado profundo. Ela funciona como uma evolução do NumPy, permitindo que você escreva código familiar, mas com a capacidade de executá-lo em GPUs e TPUs com velocidade impressionante. |
| ↗ Keras | Keras é uma API de aprendizado profundo de alto nível que facilita o treinamento de e execução de redes neurais. Keras roda com TensorFlow, Theno ou Microsoft Cognitive Toolkit. |
Pré-requisitos
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗ Guia do usuário - Pandas | Biblioteca Pandas |
| ↗ Guia do usuário -MatplotLib | Biblioteca MatplotLib |
| ↗ Guia do usuário -Numpy | Biblioteca Numpy |
| ↗ Documentação - Python | Linguagem de programação Python |
Outros
| Link | Descrição |
|---|---|
| ↗ Machine Learning - Wikipedia |
Machine Learning -Wikipedia. Resumo Geral |
| ↗ GitHub -Aurélien Géron | Exemplos do autor Aurélien Géron |
| ↗ Onde tirar dúvidas com o autor Aurélien Géron | Local para tirar dúvidas com o autor Aurélien Géron |
| RECOMENDAÇÃO | É recomendado ainda o estudo de : matemática avançada, cálculo, álgebra linear, probabilidade e estatística. |
A* vs Dijkstra
| Link | Descrição |
|---|---|
| Qualidade de Dados na Prática com Spark e AWS Deequ ↗ | Qual é a qualidade dos dados dentro de um Data Lake? Quão completos e confiáveis? Quais são as métricas de qualidade para Big Data? Autor: Cícero Moura |
