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Como Aprender Data Science?

Carlos Melo por Carlos Melo
setembro 7, 2019
em Blog, Data Science
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“Como aprender Data Science?” é uma das perguntas mais frequentes que recebo no meu Instagram.

Começar qualquer coisa não é tarefa fácil. Requer disciplina, tempo e um planejamento detalhado sobre onde você quer chegar.

Falando sobre minha própria história, eu tive que aprender Python e Data Science do absoluto zero em 2015.

Como estudar Data Science e Python

O sentimento que eu tive nesse começo foi a de completa frustração, pois por mais que eu terminasse livros e cursos, ficava com a sensação de que não conseguiria fazer um projeto sozinho.

Sei que a maioria de vocês passa pela mesma situação, então gostaria de compartilhar algumas dicas sobre como se deve estudar Data Science.

https://www.youtube.com/watch?v=C6eKuZ2PVDE

Também coloquei o vídeo do meu canal do Youtube, onde trato deste mesmo tema 🙂

Dificuldades para aprender Data Science

Em uma pesquisa que eu fiz com os inscritos do Sigmoidal, consegui traçar o perfil exato das pessoas que frequentam este blog.

Fiz várias perguntas a respeito dos sonhos, objetivos e dificuldades de cada um. A quantidade de pessoas que participou foi tão grande que consegui identificar vários fatores relevantes.

E sabe o que mais me impressionou? As dificuldades e obstáculos daqueles que estão começando a estudar Data Science são exatamente as mesmas que eu passei há quase 5 anos.

Não saber por onde começar a estudar Data Science

A maioria das pessoas que participou da pesquisa apontou que a maior dificuldade é não ter a mínima ideia sobre qual trilha de aprendizado seguir.

A maioria das pessoas não sabem qual a rota de aprendizado que devem seguir, e ficam frustradas por não saberem o “próximo passo”.

A internet popularizou o conhecimento e derrubou barreiras, porém separar o joio do trigo é uma tarefa árdua.

Basta ver a resposta de algumas pessoas para ver como isso não é algo exclusivo seu. A maioria das pessoas sofre com essa frustração :/

Dificuldades para aprender Data Science e Python

Quando a gente acumula alguns anos de experiência em Data Science, passa a conseguir escrever nossos próprios métodos e caminhos. No entanto, quando você é iniciante, isso é impossível!

Nível de conhecimento de Python

Identifiquei que mais de 62% das pessoas que querem aprender Data Science são iniciantes em Python – algumas delas estão tendo contato com programação pela primeira vez.

Quando me perguntam se devem focar em aprender Python puro (em primeiro lugar) e somente após isso começar a aprender Data Science, sempre dou a mesma resposta.

Minha opinião sincera é que fazendo isso você está desperdiçando um tempo precioso. Eu sou da vertente que você tem que colocar a mão na massa logo, e ir correndo atrás do conhecimento complementar paralelamente.

O que você precisa é começar. O caminho te ensinará.

Ícaro de Carvalho

Mesmo que você ainda não entenda muita coisa, só o fato de você estar fazendo um projeto na prática vai te dar uma tremenda dose de motivação!

Ah, fora o fato que se você deixar Data Science para “depois que você aprender Python”, corre o risco de nunca começar a estudar nada!

Falta de tempo para estudar Data Science

Como um bom Cientista de Dados, analisei a frequência de palavras que os participantes da pesquisa mais usaram em suas respostas.

Após um tratamento de dados adequado e normalização das palavras, eu plotei a seguinte nuvem de palavras com a biblioteca wordcloud.

Curso aprender Data Science

Em destaque, você vê em destaque a palavra “falta” diretamente relacionada à palavra “tempo”.

Falta de tempo é um problema que atinge quase todos os participantes. Seja por cursos, faculdades sendo cursadas, família ou pelo emprego atual, tempo é um obstáculo para aprenderem Data Science.

Tempo para aprender Data Science e Python

A maioria dos cursos não é otimizada para quem tem pouco tempo disponível, infelizmente.

Basta lembrar quantas horas você perdeu só para instalar Python, todas as bibliotecas e configurar o ambiente virtual.

Por isso eu sempre recomendo, comecem usando o Google Colab. Você vai ganhar muito tempo, só fazendo isso 🙂

Foco em exemplos práticos e problemas reais

A chave para você aprender Data Science é praticar em cima de exemplos do mundo real.

Você só vai aprender de verdade quando pegar um projeto do zero e sentir orgulho dele no final.

Foco em projetos e exercícios para aprender Data Science e Python.

Quer ver uma coisa? Aposto que você tem várias pastas no seu computador, uma para cada curso que já fez no passado.

Aposto também que esses cursos nunca te renderam um projeto que você pudesse publicar no Github, ou que servisse como portfólio do seu trabalho.

Na imagem acima, estão as palavras mais frequentes para a pergunta: “o que não pode faltar em um curso de Data Science”. Olha as mais citadas da lista:

  • Prática + Prático
  • Exemplos
  • Reais
  • Projeto

Descobri que é quase unanimidade a premissa de que um curso de Data Science DEVE ser baseado na prática e projetos reais.

Curso aprender Data Science

Quer ver uma coisa? Faça uma analogia com o modo que bebês aprendem as coisas. Eles aprendem a falar e andar na prática, por exemplo. A nossa natureza humana é practice-based learning.

Somos um algoritmo perfeito de Machine Learning, que precisa da prática (erros e acertos) para aprender (ou aprimorar) habilidades.

Por onde começar a estudar Data Science?

Como eu falei lá em cima, quem está começando precisa de uma direção bem definida.

Por isso eu separei algumas dicas muito valiosas, que vão ajudar você a construir bases sólidas para a carreira de Cientista de Dados.

Também quero te apresentar meu novo treinamento “Data Science na Prática”, que vai começar dia 16 de setembro, trazendo uma proposta inovadora de aprendizado.

Data Science do Zero

O livro Data Science do Zero, do autor Joel Grus, é uma excelente primeira escolha para você ler.

Data Science do Zero - Como aprender data science

O ritmo do livro é bem tranquilo. O autor começa com o básicos sobre Python, conceitos de Álgebra Linear, Estatística e Probabilidade – tudo com muito código e mão na massa!

Na segunda parte do livro, são apresentadas as técnicas de manipulação de dados e introdução ao Machine Learning.

Notebooks de competidores do Kaggle

Eu não estou falando para você participar de competições do Kaggle, mas sim sobre usar o notebook de outras pessoas para aprender a construir um projeto.

Quando você escolher qualquer competição do Kaggle, vai ver no menu que há uma aba “Notebooks” no menu.

Clique a veja a quantidade de notebooks de outros competidores disponíveis para você olhar e copiar.

Como aprender Data Science no Kaggle

Normalmente, os notebooks mais votados são os mais bem documentados. Ou seja, mesmo que você não entenda o código de cara, vai entender exatamente a linha de raciocínio do autor.

Eu recomendo você criar um notebook em branco no Google Colab, colocar o do Kaggle do lado, e ir escrevendo linha a linha.

Esse mindset voltado para a prática vai fazer você absorver mais rápido Data Science.

Curso Data Science na Prática

Eu não sou programador/desenvolvedor de formação. Não tive nenhuma matéria na graduação sobre lógica, algoritmos ou algo do tipo.

Por causa disso, sei bem como é aprender Data Science do zero. Passei pelas mesmas frustrações e desânimos da maioria.

Mas por causa dessas dificuldades, aprendi exatamente como um curso de Data Science NÃO DEVE SER.

Mais do que isso, elaborei ao longo dos últimos meses um treinamento para fazer você a aprender Data Science em três meses e já sair com um portfólio impactante!

A primeira turma do Data Science na prática já começou o treinamento e está vendo assuntos como:

  • Introdução ao Data Science;
  • Manipulando Dados com Pandas;
  • Visualizando Dados com Matplotlib;
  • Machine Learning com Scikit-learn;
  • Criando um Projeto do Zero.

Trouxe mais que um curso sem aplicação no mundo real, trouxe uma proposta de treinamento 100% baseada na prática, analisando problemas reais como fraudes bancárias e precificação de imóveis.

Infelizmente, já encerram as inscrições para a primeira turma, porém devo abrir uma nova ainda este ano.

Se você quiser saber mais sobre este treinamento inédito, clique no botão abaixo para se cadastrar e ser informado quando abrirem novas vagas.

Ao término do Curso Data Science na Prática, eu garanto que você não terá apenas um diploma, mas também estará pronto para iniciar uma nova carreira em Data Science, com todos os hard e soft skills que de fato importam.

Faça parte desta mudança e entre para nossa comunidade!

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Carlos Melo

Carlos Melo

Engenheiro de Visão Computacional graduado em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea (AFA) e Mestre em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

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Comentários 9

  1. Cassio says:
    6 anos atrás

    Genial! Quero participar do curso assim que abrir vagas!

    Responder
    • Carlos Melo Carlos Melo says:
      6 anos atrás

      Devo fazer mais uma turma ainda este ano. Cadastre seu email em https://curso.sigmoidal.ai para ser informado quando abrirem novas vagas 🙂

      Responder
  2. João Vítor Vicente says:
    5 anos atrás

    Qual o preço?

    Responder
  3. Thiago says:
    5 anos atrás

    Olá gostaria de entrar no curso, mas encerrou pode reabrir para m mim, obrigado

    Responder
  4. André Junior says:
    5 anos atrás

    Abrirá mais uma turma este ano?

    Responder
  5. Francisco Dórea says:
    5 anos atrás

    Excelentes oportunidades de aprendizagem com uma metodologia pragmática, rápida e eficaz. Parabéns!
    O guia, assim como a semana Python, mostra alguns caminhos das pedras, de forma gratuita (os notebooks jupiter no perfil do github, o curso gratúito da edX e agora os exemplos na kaggle). Os artigos e os vídeos recomendados deixam ainda mais claro a mudança de paradigma e a potencial empregabilidade dessas importantes habilidades (que já não são mais novas…e sim, necessárias!). Antigamente se ouvia falar em liguangens de baixo nível, midleware e liguagens de alto nível, agora, com ML, DS, DW, etc, temos o que? um meta nivel ou hyper level? Simplesmente fantástico!

    Responder
  6. Amandha says:
    5 anos atrás

    Espero que abra mais vagas mesmo esse ano, eu fui assaltada bem no período das inscrições e não consegui realizar o pagamento… uma pena. Estou ansiosa pelas novas turmas!

    Responder
  7. Felipe Fernandes Pinho says:
    4 anos atrás

    Deve ser muito bom esse curso! Já vi alguns vídeos no Youtube e a didática do professor é incrível.

    Responder
  8. Gabriel says:
    3 anos atrás

    Muito bom

    Responder

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  • 🇺🇸 Green Card por Habilidade Extraordinária em Data Science e Machine Learning

Após nossa mudança para os EUA, muitas pessoas me perguntaram como consegui o Green Card tão rapidamente. Por isso, decidi compartilhar um pouco dessa jornada.

O EB-1A é um dos vistos mais seletivos para imigração, sendo conhecido como “The Einstein Visa”, já que o próprio Albert Einstein obteve sua residência permanente através desse processo em 1933.

Apesar do apelido ser um exagero moderno, é fato que esse é um dos vistos mais difíceis de conquistar. Seus critérios rigorosos permitem a obtenção do Green Card sem a necessidade de uma oferta de emprego.

Para isso, o aplicante precisa comprovar, por meio de evidências, que está entre os poucos profissionais de sua área que alcançaram e se mantêm no topo, demonstrando um histórico sólido de conquistas e reconhecimento.

O EB-1A valoriza não apenas um único feito, mas uma trajetória consistente de excelência e liderança, destacando o conjunto de realizações ao longo da carreira.

No meu caso específico, após escrever uma petição com mais de 1.300 páginas contendo todas as evidências necessárias, tive minha solicitação aprovada pelo USCIS, órgão responsável pela imigração nos Estados Unidos.

Fui reconhecido como um indivíduo com habilidade extraordinária em Data Science e Machine Learning, capaz de contribuir em áreas de importância nacional, trazendo benefícios substanciais para os EUA.

Para quem sempre me perguntou sobre o processo de imigração e como funciona o EB-1A, espero que esse resumo ajude a esclarecer um pouco mais. Se tiver dúvidas, estou à disposição para compartilhar mais sobre essa experiência! #machinelearning #datascience
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A Pós-Graduação em Visão Computacional & Deep Learning prepara você para atuar nos campos mais avançados da Inteligência Artificial - de carros autônomos a robôs industriais e drones.

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Matricule-se já!

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  • Haverá sinais… aprovado na petição do visto EB1A, visto reservado para pessoas com habilidades extraordinárias!

Texas, we are coming! 🤠
  • O que EU TENHO EM COMUM COM O TOM CRUISE??

Clama, não tem nenhuma “semana” aberta. Mas como@é quinta-feira (dia de TBT), olha o que eu resgatei!

Diretamente do TÚNEL DO TEMPO: Carlos Melo &Tom Cruise!
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Aproveitei o dia de folga após o Congresso Internacional de Astronáutica (IAC 2024) e fiz uma viagem “bate e volta” para a belíssima cidade de Lugano, Suíça.

Assista ao vlog e escreve nos comentários se essa não é a cidade mais linda que você já viu!

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  • Um paraíso de águas transparentes, e que fica no sul da Suíça!🇨🇭 

Conheça o Lago de Lugano, cercado pelos Alpes Suíços. 

#suiça #lugano #switzerland #datascience
  • Sim, você PRECISA de uma PÓS-GRADUAÇÃO em DATA SCIENCE.
  • 🇨🇭Deixei minha bagagem em um locker no aeroporto de Milão, e vim aproveitar esta última semana nos Alpes suíços!
  • Assista à cobertura completa no YT! Link nos stories 🚀
  • Traje espacial feito pela @axiom.space em parceria com a @prada 

Esse traje será usados pelos astronautas na lua.
para acompanhar as novidades do maior evento sobre espaço do mundo, veja os Stories!

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  • INTERNATIONAL ASTRONAUTICAL CONGRESS - 🇮🇹IAC 2024🇮🇹

Veja a cobertura completa do evento nos DESTAQUES do meu perfil.

Esse é o maior evento de ESPAÇO do mundo! Eu e a @bnp.space estamos representando o Brasil nele 🇧🇷

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  • 🚀 @bnp.space is building the Next Generation of Sustainable Rocket Fuel.

Join us in transforming the Aerospace Sector with technological and sustainable innovations.
  • 🚀👨‍🚀 Machine Learning para Aplicações Espaciais

Participei do maior congresso de Astronáutica do mundo, e trouxe as novidades e oportunidade da área de dados e Machine Learning para você!

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