Se você deseja fazer uma carreira em ciência de dados, é importante entender que este campo é interdisciplinar e abrange conceitos técnicos de várias disciplinas, incluindo matemática, estatística, programação e análise de negócios. A primeira parte deste curso lhe dará um sólido conhecimento dos fundamentos básicos da ciência de dados.
A análise estatística é uma parte crucial da ciência de dados, e por isso, é importante familiarizar-se com os princípios estatísticos básicos primeiro. Algumas técnicas estatísticas simples incluem análise descritiva, regressão linear e correlação. À medida que você avança, conceitos como análise multivariada e análise de fator vão se tornar mais relevantes. Porém, para começar, concentre-se em compreender os conceitos estatísticos básicos.
Agora que você conhece os fundamentos da análise estatística, podemos começar a falar sobre o aprendizado de máquina. Este é um campo de pesquisa em inteligência artificial que permite que computadores aprendam automaticamente a partir de dados. O aprendizado de máquina usa diversos algoritmos e técnicas de mineração de dados para prever resultados futuros com base em dados distantes. Existem dois tipos de aprendizado de máquina: supervisado e não supervisado.
No aprendizado de máquina supervisionado, você treina o computador para aprender coisas a partir de dados rotulados. Isso significa que você alimenta o computador com dados e indicadores precisos sobre os resultados desejados e, em seguida, permite que o computador encontre os padrões e relações necessários para produzir resultados precisos. Já no aprendizado de máquina não supervisionado, você provê ao computador um conjunto de dados e permite que o algoritmo encontre padrões e agrupamentos sem nenhuma intervenção.
Agora que você entendeu o básico de análise estatística e aprendizado de máquina, é hora de começar a aprender programação. Python e R são as linguagens de programação mais usadas neste campo, mas outras linguagens como Java e SQL também têm aplicação. É importante saber que, como profissional de ciência de dados, você precisa ter um conhecimento sólido de pelo menos uma linguagem de programação e de suas bibliotecas.
Por fim, familiarize-se com as ferramentas e softwares de ciência de dados, incluindo SAS, R, Excel, SPSS e Tableau. Existem muitas outras ferramentas, mas essas são as principais e você deve saber como usá-las. Estar familiarizado com as ferramentas de visualização de dados também é importante, já que isso permitirá que você crie gráficos que melhorem a compreensão e comunicação de dados.
Conclusão
Este curso intensivo da ciência de dados abrange os fundamentos básicos, técnicas de análise estatística, aprendizado de máquina, programação e ferramentas de ciência de dados. Este guia é perfeito para qualquer pessoa que queira começar ou avançar em sua carreira em ciência de dados. Agora é hora de colocar tudo em prática e se tornar um profissional de sucesso em ciência de dados. Boa sorte e aprenda continuamente!
