Jupyter Notebooks em português-BR contendo uma revisão de funcionalidades da linguagem Python e tutoriais sobre aprendizado de máquina e quiminformática (ou quimioinformática, podemos dizer que se trata do uso de métodos de estatística e programação aplicados a problemas de química) usando a linguagem Python.
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Os materiais disponibilizados aqui foram desenvolvidos para fins de estudo. Não recomendo sua reprodução (principalmente para fins comerciais), tendo em vista que parte das explicações e das linhas de código podem ter sido copiadas ou traduzidas diretamente de fontes online. Procuro indicar todas as referências utilizadas nos próprios Notebooks, e recomendo a citação das fontes originais, caso opte por utilizar parte do código aqui apresentado.
Use este material para revisão de conceitos e como tutoriais para problemas específicos. Para realmente aprender programação e conceitos de aprendizado de máquina, ciências de dados e quiminformática, deixo abaixo algumas sugestões:
Para aprender a linguagem Python do zero, recomendo começar com as três playlists no canal do Youtube do Gustavo Guanabara.
Descrições mais avançadas das funcionalidades do Python estão disponíveis na documentação oficial, disponível em português.
O canal no YouTube Statquest possui diversos vídeos legendados em português, e apresenta de forma leve e detalhada diversos conceitos de estatística e aprendizado de máquina.
Atualização (2023): não posso deixar de recomendar o ChatGPT (e outras ferramentas de IA) como gerador de códigos mais simples, porém, não confie cegamente nos resultados fornecidos! Procure sempre entender o que está sendo feito, somente assim será capaz de corrigir os códigos que venham com bugs ou que não façam exatamente o que você quer.
Os materiais em língua portuguesa são infelizmente limitados e, para progredir, será necessário algum conhecimento de inglês. Recomendações:
Cursos
Sites e blogs
- Machine Learning Mastery. Tutoriais completos de aprendizado de máquina para as mais diversas aplicações.
- Stack Overflow. A principal forma de tirar dúvidas referentes a programação e aprendizado de máquina. Dizem que aprender a programar é aprender a pesquisar sua dúvida no Stack Overflow. Antes de fazer uma pergunta, verifique se ela já não foi feita (provavelmente já foi!).
- Towards Data Science. Para problemas mais específicos, pode ser uma boa fonte.
- Practical Cheminformatics. Scripts de quiminformática em Python
- Is life worth living?. Scripts de quiminformática em Python
- Blog do RDKit
Livros
- An Introduction to Statistical Learning. Uma excelente fonte para compreender conceitos de estatística e aprendizado de máquina.
- Think Python. Para mim, o melhor livro para se aprofundar na linguagem Python.
- Deep Learning with Python. Livro mais avançado, sobre aprendizado profundo.
Para dominar os conceitos, será necessário aplicá-los. Para isso, é importante resolver exercícios e desenvolver seus próprios projetos de acordo com seus interesses. O site Codewars é bom para praticar linguagens de programação em geral, com problemas que variam desde simples até os bem avançados. Tente tambem usar os bancos de dados disponíveis nos desafios do Kaggle ou mesmo do ChEMBL para desenvolver projetos e praticar.
Este repositório foi desenvolvido pelo autor durante o seu projeto de Doutorado em Química Orgânica e Biológica (Instituto de Química de São Carlos - Universidade de São Paulo) na área de Quiminformática para Química Medicinal. O projeto foi financiado pelas agências CAPES (88887.601935/2021-00) e FAPESP (2021/01633-3). As opiniões, hipóteses e conclusões ou recomendações expressas neste material são de responsabilidade do autor e não necessariamente refletem a visão das agências de fomento ou das instituições nas quais o projeto foi desenvolvido.