Introdução
A ciência dos dados é um campo em rápido crescimento que se tornou essencial para empresas e organizações de todas as dimensões. É o processo de extrair insights e conhecimentos de dados utilizando técnicas estatísticas e computacionais. O campo engloba uma vasta gama de técnicas, incluindo a aprendizagem de máquinas, visualização de dados e extracção de dados.
Se é novo na ciência de dados e quer aprender a começar do zero, este guia irá fornecer-lhe as ferramentas, recursos e dicas necessárias para se tornar um cientista de dados.
Aprenda os conceitos básicos de estatística e matemática
A ciência dos dados é construída sobre uma base de conceitos estatísticos e matemáticos. É essencial ter uma forte compreensão destes conceitos para ser bem sucedido no campo. Comece por aprender os conceitos básicos de estatística e probabilidade, incluindo média, mediana, modo, e desvio padrão. Depois, passar ao cálculo, álgebra linear, e optimização.
Aprender uma linguagem de programação
A ciência dos dados é um campo que depende fortemente da programação, por isso é essencial ter uma base forte em pelo menos uma linguagem de programação. Python e R são as linguagens mais populares para a ciência dos dados, mas também se pode utilizar outras linguagens como Java, C++ ou SQL.
Aprenda as noções básicas de visualização de dados
A visualização de dados é uma parte essencial da ciência de dados, e é essencial ter uma boa compreensão de como visualizar os dados. Comece por aprender o básico da visualização de dados usando ferramentas como o matplotlib e o seaborn em Python, ou o ggplot em R.
Aprender as noções básicas da aprendizagem de máquinas
A aprendizagem de máquinas é um subconjunto de inteligência artificial que permite que as máquinas aprendam com os dados sem serem explicitamente programadas. Comece por aprender os princípios básicos da aprendizagem supervisionada e não supervisionada, incluindo algoritmos de aprendizagem supervisionada como a regressão linear e logística e algoritmos de aprendizagem não supervisionada como o k significa agrupamento de meios.
Prática com conjuntos de dados do mundo real
Uma vez aprendidos os princípios básicos da ciência dos dados, é importante praticar com conjuntos de dados do mundo real. Kaggle é uma excelente plataforma que fornece uma vasta gama de conjuntos de dados e desafios para trabalhar em
Obter uma certificação
Uma certificação pode ajudá-lo a destacar-se no mercado de trabalho e demonstrar os seus conhecimentos de ciência de dados a potenciais empregadores. Há vários programas de certificação de ciência de dados disponíveis online, tais como os oferecidos por Coursera, edX, e DataCamp.
Junte-se a uma comunidade
Juntar-se a uma comunidade de cientistas de dados pode ajudá-lo a aprender com os outros e a manter-se actualizado com as últimas tendências e desenvolvimentos no campo. Existem várias comunidades em linha, tais como Data Science Central, KDnuggets, e Kaggle, onde se pode ligar com outros cientistas de dados.
Em conclusão, aprender ciência de dados a partir do zero requer tempo e esforço, mas é um processo gratificante que pode conduzir a uma carreira num campo excitante e a pedido. Ao seguir os passos delineados neste guia, poderá adquirir os conhecimentos e as competências de que necessita para se tornar um cientista de dados.
Inscreva-se hoje e inicie o caminho para se tornar um cientista de dados com exercícios interactivos onde poderá praticar o que aprendeu imediatamente.
