Como aprender ciência de dados: um guia passo a passo
Quer se tornar um cientista de dados? Este guia mostrará como aprender ciência de dados do zero, com dicas, recursos e um roteiro a seguir.
Por que a maioria dos alunos de ciência de dados falha?
Altas barreiras à entrada
Muitos aspirantes a alunos de ciência de dados desistem porque acham que aprender ciência de dados é muito caro. Bootcamps e programas de certificação podem vir com preços enormes que assustam as pessoas. Muitos alunos não percebem que existem maneiras mais acessíveis de aprender.
Currículo chato
Cursos acessíveis não garantem sucesso. Muitos cursos online consistem em palestras em vídeo ou gravações de outras pessoas escrevendo código. Isso não é envolvente, então os alunos acabam se desligando.
Como resultado, esses tipos de cursos têm taxas de conclusão de
A maneira certa de aprender ciência de dados
Através dessa experiência – e através das experiências de centenas de milhares de alunos que adquiriram habilidades em ciência de dados no Dataquest nos últimos oito anos – aprendi muito sobre o que funciona e o que não funciona quando se trata de aprendendo ciência de dados.
E tudo isso está integrado à experiência do Dataquest.
O “ciclo de aprendizagem” do Dataquest
Para que os alunos tenham sucesso, precisamos sentir que estamos progredindo. A importância disso não pode ser subestimada. Precisamos sentir que podemos usar imediatamente as habilidades que estamos aprendendo.
É por isso que o Dataquest é prático. Você escreverá e executará código real e trabalhará com conjuntos de dados reais desde o primeiro dia.
Em nossa plataforma de aprendizagem lado a lado, você lerá sobre um conceito no lado esquerdo da tela e será desafiado a escrever e executar código real para aplicar o que aprendeu no lado direito.
Esse simples ciclo de aprendizagem se repete em cada um de nossos cursos. Você aprende algo novo e imediatamente aplica isso a um problema real de ciência de dados. Cada tela se baseia na tela anterior e leva à próxima.
Isso significa que, à medida que você aprende, você saberá que realmente compreendeu o material porque o está usando para fazer trabalho real de ciência de dados.
Você não está assistindo palestras. Você não está preenchendo os espaços em branco ou respondendo a questões de múltipla escolha. Você está escrevendo e executando código, exatamente como faria em um trabalho real de ciência de dados.
Caminhos de curso personalizados
Uma parte importante desta abordagem é que nossos cursos são cuidadosamente sequenciados para garantir que não haja lacunas. Um curso sempre leva ao próximo, e cada um tem um objetivo muito específico em mente.
Por exemplo, aqui estão alguns de nossos planos de carreira:
- Cientista de Dados
- 35 cursos
- 26 projetos
- Sem pré-requisitos
- Analista de informações
- 25 cursos
- 20 projetos
- Sem pré-requisitos
- Engenheiro de dados
- 19 cursos
- 16 projetos
- Sem pré-requisitos
Muitos de nossos alunos adoram esses caminhos porque eles contêm tudo o que precisam saber para conseguir uma posição. Sim, sério! Se você deseja se tornar um analista de dados, cada grama de informação necessária está dentro da carreira de Analista de Dados.
Além disso, não há pré-requisitos. Qualquer um pode fazer isso!
Você pode começar gratuitamente clicando em qualquer um dos links acima.
Projetos divertidos do mundo real
Embora todos os nossos cursos permitam que você trabalhe na prática com dados reais, também sabemos que é fundamental sintetizar as habilidades à medida que você aprende.
É por isso que a maioria dos nossos cursos termina com projetos guiados que desafiam você a responder questões reais de ciência de dados usando as habilidades que você aprendeu em cursos anteriores.
Esses projetos são ferramentas de aprendizagem divertidas que ajudam a consolidar seus novos conhecimentos, mas também o ajudarão na hora de procurar emprego, já que você pode incluí-los em seu portfólio de projetos. (A propósito, os gerentes de contratação adoram quando você faz isso.)
Exemplos de projetos no caminho da ciência de dados incluem:
- Prison Break — Divirta-se analisando um conjunto de dados de fugas de helicópteros em prisões usando Python e Jupyter Notebook.
- Perfis de aplicativos lucrativos para App Store e Google Play Markets — Trabalhe como analista de dados falso para uma empresa que desenvolve aplicativos móveis. Você usará Python para agregar valor por meio de análise prática de dados.
- Explorando postagens de notícias sobre hackers — Trabalhe com um conjunto de dados de envios para o Hacker News, um site de tecnologia popular.
- Explorando dados de vendas de carros no eBay — Use Python para trabalhar com um conjunto de dados extraído de carros usados do eBay Kleinanzeigen, uma seção de classificados do site alemão eBay.
- Encontrando indicadores de tráfego intenso na I-94 — Explore como usar a funcionalidade de plotagem do pandas com a interface do Jupyter Notebook nos permite explorar dados rapidamente usando visualizações.
- Limpar e analisar pesquisas de desligamento de funcionários — Trabalhe com pesquisas de desligamento de funcionários do Departamento de Educação em Queensland, Austrália. Desempenhe o papel de analista de dados e finja que as partes interessadas desejam respostas para questões importantes sobre dados.
- Pesquisa Star Wars — Trabalhe com o Jupyter Notebook para analisar dados sobre filmes Star Wars.
