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Trilha relatada

Teste - teste Curadoria de conteúdo

Realizo periodicamente uma "curadoria de conteúdo", com o objetivo de não me sentir desmotivado e confuso frente a imensidão de conteúdo atualmente disponível na internet.

Segue minha lista de curadoria de conteúdo... (praticada no momento, posso mudá-la de acordo com minhas necessidades...)

Para sites:

Inclusive, para este último site, há uma lista, na verdade uma série de posts que demonimei "mapa", que são orientações para quem está começando esta jornada sem fim, rs...

Mapas:

Cursos

Neste seção, entra em jogo algo que considero bastante relevante, que é o gosto pessoal de cada pessoa. Abaixo, seguem as MINHAS opiniões e sugestões do que tem dado certo para mim, a respeito de cursos on-line.

Vinícius, qual trilha vocE sugeriria para quem está começando?

De modo rápido e não aprofundado, o seguinte:

1 - Escolha entre Python ou R e aprenda uma delas. Abaixo, dois excelentes cursos, para ambas: Minhas sugestões baseado em minhas experiências até o momento:

Python

2 - Introdução à datasciene e machine learning

"Não vai falar de Udacity!?" - Não, rs. Entrar de cara em Udacity, na minha opinião é muito "arriscado" dado o alto investimento e a probabilidade não desprezível, de você não gostar de fato do ramo, mas estar apenas deslumbrado e empolgado com este universo. Duro, mas real,rs.

Beleza. Após você terminado um dos cursos sugeridos acima - ou mesmo os dois - sugiro a seguinte sequência.

DS e ML em Python

  • https://www.udemy.com/python-para-data-science-e-machine-learning/learn/v4/overview Curso muito bom. Um grande "overview", passando desde um curso relâmpago da linguagem Python (com a qual você já estará familiarizado) até a aplicação prática de algoritmos de machine learning utilizando sklearn, uma das bibliotecas mais famosas para prática de Data Science. Investimento: preços promocionais. - eu comprei por apenas R$ 19,99

Pausa para uma reflexão importante...

Projetos X cursos...

Como um relato particular de minha jornada, tenho percebido o poder que há na organização das expectativas de aprendizado. Estando mais familiarizado com o ecossistema de data science, você vai ouvir muito sobre a necessidade de ir fundo nos projetos do kaggle, praticar e tudo mais. Mas como praticar, se você ainda não desenvolvou um "workflow", ou melhor dizendo, um fluxo de trabalho que orientará esta prática!?

Como sugestão, redundantemente, sugiro que você foque em desenvolver tal workflow. Não adianta: você não vai aprender e decorar tudo. Os cursos são bons pois mostram, de modo prático, como aliar o CONHECIMENTO DE DETERMINADA FERRAMENTA À INTUIÇÃO NECESSÁRIA PARA RESOLVER PROBLEMAS NO MUNDO REAL. À medida que você avançar na jornada, vocÊ vai entender sobre o que estou falando.

Machine Learning - Curso do Andrew NG - Coursera

  • https://www.coursera.org/learn/machine-learning Na minha modesta opinião, um curso diferenciado. Investimento: gratuito, mas para adqurir certificado, é necessário realizar o pagamento. Mas você tem acesso a todo o material, mesmo na modalidade "não paga".

  • Um breve relato de como está sendo minha experiência com este material... Tudo que eu vi de modo "superficial" - e com superficial não quero dizer "falso", mas mais prático do que prático/ teórico, este curso aborda. À esta altura, faz diferença habilidades relacionadas ao Cálculo Diferencial e Integral e à Geometria Analítica. Para quem assim como eu vem do campo de exatas, isso é moleza. Para aqueles cuja resposta for um "não", não há motivo para desespero.

  • Pausa para o a questão IDIOMA -

Aqui, há um "divisor de águas" impoenente também: VOCÊ PRECISA DAR UM JEITO (O SEU JEITO DE APRENDER INGLÊS)

É, triste, mas real, novamente, rs. Sim, muitos conteúdos já estão disponíveis em português, mas a grande maioria de qualidade ainda são escritos em lingua inglesa. A propósito, este curso é em inglês. Ele possui legendas em português geradas automaticamente, mas ainda não as testei. Vale a pena tentar.

Então, para você que sabe inglês, sugiro também os cursos do DataCamp. Mas só depois de ter realizado os cursos prévios - todos antes do curso do Andrew NG - Pelo menos para mim, tem sido uma maneira de tirar o máximo de proveito dos conteúdos disponíveis por lá.

Tem um link, inclusive, que dá 30 dias grátis de trial, sem a necessidade de vincular seu cartão de crédito ao site.

Matemática e estatística para Data Science...

  • Em breve, rs.