Começando em Data Science

Gabriel Bender
Aug 26, 2017 · 3 min read

Olá, sou o Gabriel Bender, 31 anos, e sou um UX Designer. Mas… a esta altura do campeonato outra área me interessou bastante, e decidi que vou lutar contra o tempo e aprender tudo que puder em Data Science. Também espero entender como UX e Data Science podem se beneficiar uma da outra.

No entanto, estou realmente no início, e minha ideia é registrar aqui meu progresso, minhas fontes de estudo, minhas escolhas e caminhos tomados nesta jornada.

Além de funcionar como "diário de estudos", também espero poder contar com o feedback de quem possa acabar lendo estes registros e assim voltar para os trilhos quando eu estiver indo por um caminho mais difícil.

E em que pé eu estou? Bem, no começo. A primeira coisa que fiz foi exatamente descobrir por onde começar. Para isso um post do Paulo Vasconcellos me ajudou bastante:

A partir deste ponto comecei a me armar com alguns materiais, hoje portanto estou estudando nestas fontes:

  • Alura: https://www.alura.com.br/
    Eles tem alguns cursos para Python que me interessaram bastante. Como a empresa em que trabalho tem acesso a todos os cursos, estou aproveitando a plataforma. Além dos cursos de Python existem cursos de estatística e Machine Learning, que pretendo fazer na sequência.
  • Dataquest: https://www.dataquest.io
    Esta ferramenta tem uma metodologia bem interessante de "gamefication" do aprendizado, com pequenas tarefas. Você se sente evoluindo. Por enquanto só fiz aqui o curso de Python, que é gratuito, quero ter certeza de qual ferramenta escolher antes de investir mais pesado.
  • Data Camp: https://www.datacamp.com
    Esta ferramenta parece muito interessante, e é algo como um "concorrente" do Dataquest, mas parece ter bem mais conteúdo para R. Ainda não cheguei a usar, decidi primeiro testar o Dataquest que parece mais amigável. O lado UX que não posso evitar.
  • Kaggle: https://www.kaggle.com
    Aparentemente (me corrijam se eu estiver errado) é uma ferramenta com dados para serem utilizados em projetos pessoais para estudos e também um host de competições de Data Science. Parece fantástico, mas também exige um nível mais avançado de conhecimento para começar a fazer sentido se aventurar. É uma ferramenta que estou ansioso para utilizar e começar a interagir com a comunidade.
  • Udemy
    O Udemy tem cursos interessantes na área. Aproveitei para comprar alguns:
    - Data Science A-Z™: https://www.udemy.com/datascience/
    - The Python Mega Course: https://www.udemy.com/the-python-mega-course
    - The Python Workbook: Solve 100 Exercises: https://www.udemy.com/python-video-workbook
    - Statistics for Data Science and Business Analysis: https://www.udemy.com/statistics-for-data-science-and-business-analysis
  • Khan Academy, para estudos de matemática, algebra, estatística, cálculo, etc. Tenho me interessado bastante por matemática: https://www.khanacademy.org/
  • Vários livros que juntei sobre matemática, com foco em estatística. (Alguém recomenda algum bom?)

Agora estou passando um certo trabalho para organizar isso tudo em um plano de estudos que faça sentido.

Então, gostaria de saber de quem estiver lendo, se você estiver começando, como está estudando? E se você já for um profissional da área, alguma dica?

Obrigado por ler até aqui. Próximo post espero que seja um cronograma de estudos, mas não prometo nada :).

)

Gabriel Bender

Written by

UX Designer and future Data Scientist

Welcome to a place where words matter. On Medium, smart voices and original ideas take center stage - with no ads in sight. Watch
Follow all the topics you care about, and we’ll deliver the best stories for you to your homepage and inbox. Explore
Get unlimited access to the best stories on Medium — and support writers while you’re at it. Just $5/month. Upgrade