Publicações no LaTex

Algumas das publicações contidas aqui estão disponíveis no Academia.edu, baixe-as se desejar, modifique-as se deseja, gere novas e espalhe o conhecimento. Criar algo para que apenas EU possa alterar não é a filosofia do Open Source.

Site: https://iesbpreve.academia.edu/FernandoAnselmo

Todas foram criadas com o LaTex e estão em constante modificação. Porquê o LaTex e não um OpenOffice? LaTex é o melhor formato para trabalhos tipográficos. Outro detalhe LaTex é acessível, podemos usar um bloco de notas para editá-lo. Meu desejo é desmistificar seu uso principalmente no sentido que as pessoas pensam em se tratar de uma "Linguagem de Programação", programo no Word ou LibreOffice se quiser através de Macros e outras técnicas assim como posso pegar um modelo pronto do LaTex e não fazer uma única linha de código apenas escrever meu texto livremente. Acredito ser uma pena que não seja ensinado desde o primeiro grau (e não apenas em Faculdades de Ciências) pois se assim fosse, teríamos vários escritos de qualidade nesse País.

Apostilas Disponíveis

• Ubuntu Fácil - É mais um guia para uma instalação e configuração do Ubuntu.
• Docker - É essencial para entender muitas outras.
• Estatistica - Entre no mundo da matemática aplicada sem traumas.
• Jenkins - Quer começar com integração contínua, então esse é essencial.
• Hadoop - Não existe framework mais conhecido e utilizado quando se trata de Ciência de Dados.
• Karel - Para os iniciantes de programação Java e principalmente para quem deseja praticar lógica.
• MongoDB com Java e Python - Como acessar esse NoSQL através das duas linguagens mais usadas no mundo.
• Octave - Aprenda a dominar essa ferramenta essencial para cálculos.
• OpenRefine - Limpar dados não é trabalho para o Excel mas para o OpenRefine.
• R - Entre de cabeça nessa linguagem que é uma das principais para qualquer um que almeje a carreira de Ciência de Dados.
• Sails.js - Framework JavaScript para a construção de Dashboards.
• Weka - Escrito em Java permite a execução de vários modelos de Machine Learning.
• Dash Plotly - Mais um framework, só que dessa vez em Python para a construção de Dashboards.
• Cassandra com Java e Python - Como acessar esse NoSQL através das duas linguagens mais usadas no mundo.
• DevOps - Ferramentas para DevOps.
• Hive - Ferramenta para o Hadoop.
• Kafka - Ferramenta para o Hadoop.
• Neo4J com Java e Python - Como acessar esse NoSQL através das duas linguagens mais usadas no mundo.
• Pig - Ferramenta para o Hadoop.
• Redis com Java e Python - Como acessar esse NoSQL através das duas linguagens mais usadas no mundo.
• Sqoop - Ferramenta para o Hadoop.
• HP12c - Como usar essa calculadora programada.

Livros Disponíveis

• Ubuntu (Instalei o Ubuntu e agora?) - Aprenda a utilizar o Sistema Operacional Ubuntu sem medo ou traumas do terminal.
• Livro ML (Machine Learning na Prática) - Veja como começar no mundo de Ciência de Dados sem sofrer.
• Livro ASM (Assembly na Prática) - Sempre quis aprender a linguagem Assembly mas cada livro parecia mais enrolado que a própria linguagem? Aqui você programa desde o primeiro capítulo. -- Ainda em Produção.

Cartões Disponíveis

Pasta Sheet, temos os seguintes: MatPlotLib, GitHub, DataScience, Markdown.