O problema com os cursos de Data Science

Quase todos os cursos de ciência de dados disponíveis no mercado exige que os alunos tenham uma compreensão prévia de programação, matemática, ou estatística. 

Por exemplo, o curso mais famoso sobre ML por Andrew Ng também depende muito da compreensão de álgebra vetorial e cálculo.

Está na hora de considerar um curso integral de ciência de dados? Confira aqui! 

A maioria dos cursos que cobrem Matemática e Estatística para Ciência dos Dados são apenas uma lista de verificação dos conceitos necessários para DS/ML, sem explicação sobre como eles são aplicados e como são programados em uma máquina.

O que você precisa saber

Programar é, essencialmente, dizer à máquina regras predefinidas para processar os dados de entrada e depois obter os resultados.

O aprendizado da máquina, por outro lado, é dar à máquina os resultados e dados para encontrar as regras que melhor aproximam a relação entre os dados e os resultados.

A programação oferece aquela plataforma base que permite automatizar, verificar e resolver problemas de qualquer escala.

Leia sobre algumas lições que aprendi na escalada até Chief Data Scientist 

A maioria das funções de dados são baseadas em programação, exceto por algumas como inteligência empresarial, análise de mercado, analista de produto, etc.

Confira as 5 habilidades que todo analista de dados deve ter! 

Domine esses tópicos

Programação

  1. Estruturas de dados comuns (tipos de dados, listas, dicionários, conjuntos, tuplos), funções de escrita, lógica, fluxo de controle, algoritmos de busca e classificação, programação orientada a objetos, e trabalho com bibliotecas externas.
  2. Escrever scripts python para extrair, formatar e armazenar dados em arquivos ou de volta a bancos de dados.
  3. Manipulação de matrizes multidimensionais, indexação, fatiagem, transposição, transmissão e geração de números pseudorandomais usando NumPy.
  4. Realizar operações vetorizadas utilizando bibliotecas de computação científica como a NumPy.
  5. Manipular dados com Pandas – séries, dataframe, indexação em um data frame, operadores de comparação, fusão de data frames, mapeamento e aplicação de funções.
  6. Confrontar dados usando pandas – verificação de valores nulos, imputação, agrupamento de dados, descrição, realização de análise exploratória, etc.
  7. Visualização de dados usando Matplotlib – a hierarquia API, adicionando estilos, cores e marcadores a um gráfico, conhecimento de vários gráficos e quando utilizá-los, gráficos de linha, gráficos de barra, gráficos de dispersão, histogramas, boxplots, e gráficos marinhos para plotagem mais avançada.

Torne-se um profissional de IA em 5 passos! 

Matemática e Estatística

  1. Algebra linear para representar dados
  2. Cálculo para treinar modelos ML
  3. Descrição de dados: Os dados sempre vêm em bruto e feios. A exploração inicial diz o que está faltando, como os dados são distribuídos e qual é a melhor maneira de limpá-los para atingir o objetivo final. Para responder às perguntas definidas, a estatística descritiva permite transformar cada observação em seus dados em insights que fazem sentido.
  4. Quantificação de incertezas: a capacidade de quantificar a incerteza é a habilidade mais valiosa que é altamente considerada em qualquer empresa de dados. Conhecer as chances de sucesso em qualquer experiência/decisão é muito crucial para todas as empresas.

Confira o nosso guia de preparação para entrevistas de emprego em Data Science! 

A Solução

Pensando nesses problemas, criamos o curso de ciência de dados da 4tune, visando formar profissionais com stacks excelentes, hábitos produtivos, e uma mentalidade valiosa.

Não queremos somente ensinar a técnica, mas colocar na prática os melhores skills e habilidades holísticas para que você seja bem sucedido na área de sua escolha. 

Vamos juntos? Acesse https://4tune.ai/ 

Published On: novembro 3rd, 2021 / Categories: Carreiras, Data Science, Dicas e Habilidades, Fundamentos /

Aprenda a conseguir trabalho

Se inscreva para receber acesso gratuito ao módulo Conseguindo Trabalho!

Obrigado por se inscrever!
Houve um erro ao enviar sua inscrição. Tente novamente mais tarde.

Ao acessar, você concorda em receber nossos comunicados.