Iniciando a jornada em Data Science: Primeiros passos, motivação e dicas para começar
Este é o primeiro post desta página e se tudo der certo não será o último haha. A página foi criada com o objetivo principal de mostrar um pouco da minha rotina de estudos e repassar todo o material e conhecimentos que eu adquiri nos últimos 2 anos e os que irei adquirir pelos próximos. Escrever não é uma das coisas que eu acho que faço bem mas, vamos lá!
Pra começar, tenho que dizer que o meu gosto por essa área não é novo e não foi despertado pelas lindas promessas de salários gordos (embora isso tenha ajudado bastante, não é mesmo?). Ele surgiu em 2017, pouco tempo depois de ter iniciado a faculdade. Antes disso eu particularmente não conhecia muito de tecnologia, era apenas uma curiosa que sempre quis saber como o computador funcionava, como ele rodava os joguinhos que eu gostava. Dentro do contexto universidade, tive um primeiro contato com a área durante uma palestra extremamente motivadora e foi um amor quase instantâneo.
Desde então, tenho feito inúmeras pesquisas no tema, comprei cursos (que eu nunca fiz) e sempre tentava iniciar os estudos. Mas… Sempre falhava!! Entretanto, no começo desse ano (2020), resolvi tomar uma atitude definitiva e o primeiro passo foi, entender o que eu estava fazendo de errado, o que não me deixava seguir em frente. E quanto a isso, tenho alguns pontos a destacar que geralmente são problemas quando se inicia algo em qualquer que seja a área:
Falta de objetivos
Um dos pontos a ser observados quando se é um autodidata (nosso caso) são os objetivos porque precisamos ser automotivados, é o ponto que mais pesa.
- Tenha um grande objetivo e objetivos menores que possam ser alcançados em curto espaço de tempo.
- Imagine-se dentro de algum tempo com o seu grande objetivo concluído e use isso para seguir em frente.
- E os pequenos objetivos servirão para que você tenha resultados rápidos que permitam que você veja o seu esforço tendo algum retorno, por menor que seja. Isso é um grande alimento para a sua motivação.
Falta de disciplina e procrastinação
Se você pensa em algo grande, é necessário não só começar a fazer, mas, se disciplinar a fazer. Criar um hábito que lhe possibilite dedicar o mínimo que seja, todos os dias.
- Uma dica é o livro “O Poder do Hábito” do Charles Duhigg que mostra uma abordagem muito simples para a criação ou a modificação de um hábito. O autor utiliza uma abordagem bem científica, com estudos de caso e apresentando uma extensa lista de estudos e seus respectivos artigos que comprovam a eficácia do método. No link abaixo, uma pequena resenha desta obra:
- Sem olhadinha no Instagram, esquece o celular, deixa pra responder depois aquela mensagem do(a) crush. Foco!! (Eu tenho errado bastante nesse pontos, mas prometemos melhorar!)
- Mais uma coisinha, dá uma lida aqui nesse artigo sobre essa excelente técnica:
Falta de uma rotina a ser seguida
Na escola ou na universidade você tem um cronograma de disciplinas para seguir durante o curso, alguém fez e está lá pronto para ser seguido. O professor prepara o cronograma de uma disciplina, o que você vai estudar para aquele mês e é só seguir. Mas, o que a pessoa que conduz seus estudos faz?
- O principal erro aqui é pegar temas aleatórios, sem conhecer as bases e os pré-requisitos do que você está estudando. Além de dificultar o completo entendimento do tema, você acaba se desmotivando e acreditando que aquilo não é pra você.
- Antes de iniciar qualquer estudo, monte um cronograma, uma ordem do que você precisa estudar. Você deve dedicar um tempo a isso, comece entendendo quais são as bases que você quer conquistar e comece por elas, sequencialmente. De preferência, documente essas informações atribuindo prazos realistas.
- Por exemplo, para Data Science, iniciamos entendendo do que se trata, as bases matemáticas por trás, seguido das ferramentas, como Python ou R.
- Para ajudar, dá uma olhada nesse link. Acho que vai ser útil.
Todas essas dicas acima são ideais, mas não somos máquinas! O importante é não ser tão rígido consigo mesmo, principalmente no que diz respeito a mudança de hábitos. Ser radical nesses casos mais atrapalha do que ajuda.
Abaixo um vídeo de uma palestra do PyData 2016 (É antigo, mas como o tema desse texto não é o estado da arte da inteligência artificial, ele é adequado) onde a palestrante Tetiana Ivanova fala como se tornou cientista de dados em 6 meses. (É um pouco extenso e não está em português, mas vale a pena, dá uma chance!)
Finalizo aqui este relato com a certeza de que passei um pouco do que aprendi com todos os meus erros de iniciante nessa jornada e convido aos interessados que se juntem a mim, tudo o que for postado aqui será acompanhado por muitas referências de livros e cursos online que contribuirão bastante pro meu e pro seu desenvolvimento. Garanto a vocês que estudar com a companhia de amigos é bem mais fácil e divertido.
Agora, quem gostou bate palminha aí hahaha, compartilha com os amigos (pode ser aquele seu amigo que tá querendo passar em um concurso, serve pra ele também) e me segue nas redes sociais que estão em algum lugar por aí. Pode chamar lá que eu adoro bater papo e conhecer gente nova. Boa sorte pra nós!!
Ps.: Sem meta para a frequência de postagens, quando atingirmos a meta, nós dobraremos a meta (Tentem não ler com a voz da “vocês sabem quem”).
