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CONTRIBUIDORES.MD

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 * Gabriel César (@gabrielczar)
 * @tramontini
 * José Ferraz Neto (@zeneto)
+* Luiz Nonenmacher (@luiznonenmacher)
+* Felipe Iasi (@ficosta)

README.md

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-**DISCLAIMER**: *Este repositório foi feito pela e para a comunidade. Existem opiniões divergentes sobre o que é básico e o que é avançado entre outros temas. 
+**DISCLAIMER**: *Este repositório foi feito pela e para a comunidade. Existem opiniões divergentes sobre o que é básico e o que é avançado entre outros temas.
 Caso discorde de alguma coisa que está escrita aqui, fique a vontade para fazer um pull request melhorando as descrições feitas aqui.*
 
 O intuito é  agregar o conhecimento que se espalha em diversos grupos e iniciativas. Muitas vezes esse conhecimento fica espalhado em drives, pockets e outros meios...
@@ -65,17 +65,18 @@ No mais, é isso. Bem vinda(o), pequena(o) padawan :)
 
 <h3 id="iniciante">Iniciante</h3>
 
-  - Python (lib [Pandas](https://pandas.pydata.org/)) ou R
-  - SQL
-  - Jupyter Notebook
-  - Estatística Descritiva
+  - [Python](https://www.python.org/) (lib [Pandas](https://pandas.pydata.org/)) ou [R](https://cloud.r-project.org/) | [R Studio](https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/#download). [Qual aprender? Dicas Udacity](https://br.udacity.com/blog/post/aprender-python-r)
+  - [SQL](https://pt.khanacademy.org/computing/computer-programming/sql#sql-basics)
+  - [Jupyter Notebook](http://jupyter.org/)
+  - [Estatística Descritiva](https://br.udacity.com/course/intro-to-descriptive-statistics--ud827)
 
 <h3 id="intermediario">Intermediário</h3>
 
-  - Machine Learning
+  - [Machine Learning](https://www.kaggle.com/learn/machine-learning)
   - Cálculo
   - Álgebra Linear
-  - Deep Learning
+  - [Deep Learning](https://www.kaggle.com/learn/deep-learning)
+  - [Visualização de Dados](https://www.kaggle.com/learn/data-visualisation)
   - Processamento de Linguagem Natural
 
 <h3 id="grandesprojetos">Grandes projetos (big data)</h3>
@@ -101,33 +102,36 @@ No mais, é isso. Bem vinda(o), pequena(o) padawan :)
   - [NLTK](http://www.nltk.org/)
   - [PyTorch](https://pytorch.org/)
   - [Ray](https://github.com/ray-project/ray)
-  
-  
+
+
 <h3 id="emr">Em R</h3>
 
   - [h2o (Machine Learning)](http://docs.h2o.ai/)
   - [mlr(Machine Learning)](https://www.rdocumentation.org/packages/mlr/versions/2.13)
   - [xgboost(Machine Learning)](https://www.rdocumentation.org/packages/xgboost/versions/0.4-4/topics/xgboost)
   - [dplyr(Manipulação de Dados)](https://www.rdocumentation.org/packages/dplyr/versions/0.5.0)
   - [ggplot2 (Visualização)](https://www.rdocumentation.org/packages/ggplot2/versions/3.0.0)
-  
+
 <h3 id="emjulia">Em Julia</h3>
- 
+
 --------------------------------------------------
 <h2 id="videos">Vídeos</h2>
 
 ### Estudos
 
   - [Lista de cursos online](http://www.kdnuggets.com/education/online.html) by KDnuggets
   - [Playlist de Treinamento](https://www.youtube.com/playlist?list=PL9ooVrP1hQOGR57Y4g1LFhn1JXVgn1lkX) by Edureka!
+  - [Curso Estatística](https://www.youtube.com/playlist?list=PLjdDBZW3EmXedXYzH-whV58rML91kbwFC) by Thiago Marques!
 
 ### Webcasts & Webinars
   - [Lista dos próximos](http://www.kdnuggets.com/webcasts/index.html) by KDnuggets
 
 ### Tutoriais de Python
   - [Curso de Python3](https://www.youtube.com/playlist?list=PLHz_AreHm4dlKP6QQCekuIPky1CiwmdI6&disable_polymer=true) by Curso em Vídeo
   - [Aulas de Python](https://www.youtube.com/playlist?list=PLfCKf0-awunOu2WyLe2pSD2fXUo795xRe) by Ignorância Zero
-
+  - [Aulas de Python Básico, Intermediário, Flask e Django](https://www.youtube.com/playlist?list=PL-osiE80TeTt2d9bfVyTiXJA-UTHn6WwU) by Corey Schafer
+  - [Python para Zumbis](https://www.pycursos.com/python-para-zumbis/) by Fernando Masanori
+
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 <h2 id="datasets">Datasets</h2>
 
@@ -147,7 +151,7 @@ No mais, é isso. Bem vinda(o), pequena(o) padawan :)
  - [Banco Central do Brasil](https://www3.bcb.gov.br)
  - [Dados do Governo dos Estados Unidos](http://data.gov)
  - [Dados sobre as cidades dos EUA](http://datasf.org)
- - [Dados do Governo do Canadá (em inglês e francês)](http://open.canada.ca) 
+ - [Dados do Governo do Canadá (em inglês e francês)](http://open.canada.ca)
  - [Dados do Governo do Reino Unido](https://data.gov.uk)
  - [Dados da União Europeia](http://open-data.europa.eu/en/data)
  - [Dados do Censo dos EUA (dados da população americana e mundial)](http://www.census.gov)
@@ -179,8 +183,10 @@ No mais, é isso. Bem vinda(o), pequena(o) padawan :)
 <h2 id="grupos">Grupos</h2>
 
 - [Data Science & Python - Telegram](https://t.me/datasciencepython)
+- [Data Science com R - Telegram](https://t.me/DataSciencecomR)
 - [PyData BH - Telegram](https://t.me/pydatabh)
 - [PyData BsB - Telegram](https://t.me/PyDataBSB)
+- [PyTche - Telegram](https://t.me/pytche)
 - [Python Brasil Programadores - Facebook](https://www.facebook.com/groups/python.brasil/)
 - [Machine & Deep Learning Brasil - Facebook](https://www.facebook.com/groups/machinedeeplearningbrasil/)
 - [Machine Learning & Data Science no Garoa - Telegram](https://t.me/dsmlbr)
@@ -193,12 +199,17 @@ No mais, é isso. Bem vinda(o), pequena(o) padawan :)
     * [Fanpage](https://www.facebook.com/DataScienceSanca)
     * [Palestras - Youtube](https://www.youtube.com/channel/UC9vnxC4PGuQGtnEydfTVquQ/playlists)
     * [Telegram](https://t.me/DataScienceSanca)
+- [Machine Learning Porto Alegre (RS) Meetup](https://www.meetup.com/pt-BR/Machine-Learning-Porto-Alegre/)
+    * [Fanpage 0 Facebook](https://pt-br.facebook.com/machinelearningpoa/)
+    * [Palestras - YouTube]https://www.youtube.com/channel/UCEUKz0QpGkk7sFlFG5V7w_A
 - [IA Brasil - Telegram](https://t.me/iaBrasil)
 - [Open Data Science](https://t.me/opendatascience)
 - [Big Data BR](https://t.me/bigdatabr)
 - [nlpbr(Processamento de Linguagem Natural)](https://t.me/nlpbr)
 - [Python Brasil](https://t.me/pythonbr)
 - [Estatística e Probabilidade](https://t.me/joinchat/B5CoWUaMdg-IZGMJFJOaaA)
+- [Estatística e Data Science](https://t.me/joinchat/DNrFfw6G2vh-mrbmBNq2Cw)
+- [A Liga dos Programadores - Maior grupo de desenvolvedores brasileiros & portugueses do Discord](https://discord.gg/xwKMcum)
 
 --------------------------------------------------
 <h2 id="metodologiasageis">Metodologias ágeis</h2>

empresas.md

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 |  ![logo](https://www.sympla.com.br/images/logo-sympla-color.svg) | [Sympla](https://sympla.com.br) | Belo Horizonte - MG   | Internet  |   |  https://jobs.kenoby.com/sympla |
 |  ![logo](https://static.maxmilhas.com.br/img/logo-mm-grey.svg) | [MaxMilhas](https://www.maxmilhas.com.br/) | Belo Horizonte - MG   | Internet  |   |  https://maxmilhas.gupy.io/ |
 |  ![logo](https://www.hotmart.com/hotmart-index/javax.faces.resource/images/hotmart-logo-footer.svg.xhtml) | [Hotmart](https://www.hotmart.com/pt) | Belo Horizonte - MG   | Internet  |   |  https://www.hotmart.com/jobs/pt/ |
+| ![Semantix](https://www.itforum365.com.br/wp-content/uploads/2018/01/SEMANTIX-LOGO.jpg) | Semantix | São Paulo-SP | Empresa de Big Data e Data Science | http://www.semantix.com.br/ | http://www.semantix.com.br/blog/trabalhe-conosco/| |
 
 ## Sul 
 | Logo  | Empresa  | Cidade  |  Setor | Contato | Vagas |

topicos/big-data.md

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 ## Artigos
 - [Clash of the titans: MapReduce vs. Spark for large scale data analytics](http://delivery.acm.org/10.1145/2840000/2831365/p2110-shi.pdf?ip=177.220.88.103&id=2831365&acc=ACTIVE%20SERVICE&key=344E943C9DC262BB%2E8F08AE39EA1AD728%2E4D4702B0C3E38B35%2E4D4702B0C3E38B35&CFID=810755829&CFTOKEN=14928319&__acm__=1505758096_07af402ff5932187cc033a00d6e689ae)
 
+## Cursos
+- [Spark and Python for Big Data with PySpark](https://www.udemy.com/spark-and-python-for-big-data-with-pyspark/)
+
 ## Livros
 - [Hadoop: The Definitive Guide: Storage and Analysis at Internet Scale - Tom White](https://www.amazon.com.br/Hadoop-Definitive-Storage-Analysis-Internet-ebook/dp/B00V7B1IZC?__mk_pt_BR=%C3%85M%C3%85%C5%BD%C3%95%C3%91&keywords=hadoop&qid=1538426989&sr=8-2&ref=sr_1_2)
 - [Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis - Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell e Matei Zaharia](https://www.amazon.com.br/Learning-Spark-Lightning-Fast-Data-Analysis-ebook/dp/B00SW0TY8O/ref=pd_sim_351_1?_encoding=UTF8&pd_rd_i=B00SW0TY8O&pd_rd_r=8eb5b852-c5bb-11e8-8690-b530844d64ad&pd_rd_w=G1PX6&pd_rd_wg=hvDb7&pf_rd_i=desktop-dp-sims&pf_rd_m=A1ZZFT5FULY4LN&pf_rd_p=d515db61-e263-47cd-b9d9-b33c1db68903&pf_rd_r=CV8PAMSNSYHNEAD0650C&pf_rd_s=desktop-dp-sims&pf_rd_t=40701&psc=1&refRID=CV8PAMSNSYHNEAD0650C)
 - [Big Data: Técnicas e tecnologias para extração de valor dos dados](https://www.casadocodigo.com.br/products/livro-big-data) | [**pt-br**]
 - [The Big Data-Driven Business: How to Use Big Data to Win Customers, Beat Competitors, and Boost Profits](https://www.amazon.com/Big-Data-Driven-Business-Customers-Competitors/dp/1118889800)
 - [Think Bigger: Developing a Successful Big Data Strategy for Your Business](https://www.amazon.com/Think-Bigger-Developing-Successful-Strategy-ebook/dp/B00HSUWM7Y)
-- [Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight](https://www.amazon.com/Dat a-Smart-Science-Transform-Information)
+- [Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight](https://www.amazon.com/Data-Smart-Science-Transform-Information-ebook/dp/B00F0WRXI0/)