Aprender ciências de dados do zero pode parecer uma tarefa desafiadora, ainda mais, porque a maioria dos conteúdos disponíveis na internet estão em inglês, causando uma barreira enorme para nós, brasileiros, a entrar em uma das áreas mais bem pagas da atualidade.
No entanto com a abordagem certa e os recursos adequados, pode ser uma jornada gratificante e enriquecedora. Agora que você já sabe o que são Ciências de Dados, aqui está um guia abrangente para começar:
1. Entendendo o Campo
Ciência de dados é um campo interdisciplinar que usa métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. Abrange várias áreas, incluindo matemática, estatística, ciência da computação e conhecimento de domínio específico.
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2. Fundamentos Matemáticos e Estatísticos
A base da ciência de dados está na matemática e na estatística. É crucial entender conceitos como álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística. Recursos como “Khan Academy” e cursos online podem ser úteis. Como este é um post mais abrangente, não trarei detalhes de recursos disponíveis para aprender os fundamentos, inscreva-se na newsletter no final dessa página para receber conteúdos mais profundos.
Comece a estudar os seguintes conceitos:
3. Aprendizado de Programação
Python, R e SQL são as linguagens de programação mais populares em ciência de dados. Comece aprendendo Python devido à sua sintaxe amigável e vasta gama de bibliotecas de ciência de dados. Recursos como Codecademy, Coursera ou livros como “Automate the Boring Stuff with Python” são excelentes pontos de partida.
Criei uma playlist em que passo os fundamentos de programação em Python para Ciências de Dados usando um livro do Matt Harrison : “Aprendendo Python para Dados”
4. Exploração e Manipulação de Dados
Aprender a trabalhar com conjuntos de dados é crucial. Isso inclui a limpeza, manipulação e exploração de dados. Bibliotecas como Pandas e NumPy em Python são fundamentais. Projetos práticos e tutoriais podem ser encontrados em sites como Kaggle.
Os recursos e competições hospedados no Kaggle são um ótimo ponto de partida. Comece resolvendo problemas simples e seguindo os tutoriais. Uma dica que eu dou sempre é tentar resolver problemas pessoais usando ciências de dados, por exemplo, como decidir se alugo ou compro uma casa? Onde esse imóvel é melhor localizado? Quanto eu devo pagar por um imóvel?
5. Aprendizado de Máquina
O aprendizado de máquina é o coração da ciência de dados. Comece com os fundamentos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, e então explore modelos como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais. Cursos como “Machine Learning” por Andrew Ng no Coursera são altamente recomendados.
6. Visualização de Dados
A capacidade de visualizar e comunicar dados é tão importante quanto analisá-los. Aprenda a usar ferramentas como Matplotlib e Seaborn em Python. “Storytelling with Data” por Cole Nussbaumer Knaflic é um excelente livro sobre este tema.
7. Projetos Práticos
A teoria é essencial, mas a prática é o que solidifica seu aprendizado. Participe de competições em plataformas como Kaggle, trabalhe em projetos pessoais ou contribua para projetos de código aberto. Isso ajudará a construir um portfólio sólido.
8. Big Data e Tecnologias Relacionadas
Conforme avança, você pode querer explorar tecnologias de Big Data como Hadoop e Spark. Embora não sejam essenciais para iniciantes, eles se tornam importantes em trabalhos com grandes volumes de dados.
9. Redes e Comunidades
Junte-se a comunidades online, como o subreddit r/datascience ou fóruns no Stack Overflow. Participar de meetups, webinars e conferências também é uma excelente forma de se conectar com outros profissionais e se manter atualizado com as tendências do setor.
10. Educação Continuada
O campo de ciência de dados está em constante evolução. Mantenha-se atualizado com as últimas tendências, técnicas e tecnologias. Plataformas como Coursera, edX, Udemy e DataVerso Academy oferecem cursos avançados em tópicos específicos.
Aprender ciência de dados é uma jornada contínua de aprendizado e prática. Comece com os fundamentos, construa uma base sólida e, gradualmente, aprofunde-se em áreas mais complexas. A chave é a curiosidade, a perseverança e o desejo contínuo de aprender e aplicar novos conhecimentos. Com dedicação e o uso dos recursos certos, qualquer um pode se tornar proficientes em ciência de dados.
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