A Quarentena do Cientista de Dados, o que estudar?
Use seu tempo livre para aperfeiçoar seus conhecimentos!
Nesses tempos de pandemia, muita gente acabou ficando em casa, seja trabalhando via home office, seja estudando à distância. O fato é que esse tempo extra que você ganha por não ter que pegar trânsito, ou por que o trabalho ou estudo não está tão puxado, abre as portas para diversas oportunidades de aprendizado. A questão que fica, porém, é o que estudar no meio de tantas possibilidades?
Essa dúvida atinge a todos nós que estudamos e trabalhamos na área de dados, e nesse artigo eu vou explorar um pouco sobre formas de se organizar para tirar o melhor proveito desse tempo extra.
Defina seus objetivos
O primeiro passo é saber, ao menos em linhas gerais, onde você deseja chegar. Vamos supor que você já fez um curso de data science, manja um pouco de programação, conseguiu um bom score naquelas competições de aprendizado do kaggle e agora não sabe bem pra onde ir. A boa notícia é que ciência de dados é uma área gigantesca, e sempre há espaço para aprofundar seus conhecimentos.
Se você ainda não trabalha na área, dê uma olhada no LinkedIn para vagas de analista de dados e veja que tipo de qualificação as empresas estão pedindo para cargos iniciantes. Às vezes aquele curso incrível de detecção de objetos em imagens da AWS pode ficar em segundo plano se você ainda não se sentir seguro em fazer uma análise exploratória de dados bem feita.
Eu não recomendaria tampouco você se jogar direto naquelas trilhas de aprendizado com 312 módulos, que duram meses e que acabam ficando muito complexas, aumentando o risco de você desistir no meio do caminho. Essas trilhas só valem a pena, na minha opinião, depois que você tiver o tripé programação, estatística e visualização bem aprimorado. Estudar baseado em mini cursos pode ser mais interessante pelo fato de que você vê os resultados mais rapidamente, ajudando a se manter estimulado.
Se você quer uma dica prática, crie uma lista com alguns tópicos que são realmente importantes para você. Eu, por exemplo, criei a minha com 5 temas nos quais eu quero melhorar, e me dedico a um deles por dia. Desse jeito não fico estudando a mesma coisa todo dia, evito que os estudos se tornem algo cansativo, e ainda me mantenho sempre estimulado com coisas que me interessam.
Leia mais, leia sempre
Qual a desculpa para não ler todos os textos que a galera do data hackers, towards data science e afins te mandam? Se era falta de tempo, agora essa desculpa não cola mais. Todo mundo que escreve um artigo ou tutorial, faz isso pelo bem da comunidade de ciência de dados como um todo, e acredite quando eu digo que não é uma missão fácil tentar explicar coisas como distribuição binomial usando código, portanto, aproveite e se dedique realmente a absorver o que a galera tem para ensinar.
Aliás, se tem algum assunto que te interessa, que tal você mesmo escrever um texto sobre isso? A minha dica para quem quer começar é: não crie expectativas altas para seus textos, apenas escreva e aguarde o retorno dos seus leitores, e com base nessa resposta tente melhorar seu estilo para seu próximo texto ou tutorial. Escrever é uma ótima forma de aprofundar seu conhecimento sobre um tópico específico, e receber críticas construtivas sobre seu trabalho é extremamente gratificante. Inclusive, fico à disposição para ler o seu texto, será um prazer estimular mais gente a escrever!
Saia da sua zona de conforto
Mesmo se você já estiver trabalhando com dados, esse pode ser um ótimo período para sair da sua zona de conforto! Eu, por exemplo, trabalho com desenvolvimento de dashboards e relatórios, então além de usar meu tempo livre para fazer engenharia reversa das minhas publicações favoritas no Tableau Public, tenho feito também cursos e projetos voltados para estatística e machine learning, não só para evitar esquecer tudo que aprendi na faculdade, mas também para acompanhar como essas áreas têm se desenvolvido.
Uma coisa na qual acredito é que, sendo a área de dados abrangente como é, precisamos estar em constante atualização para podermos dialogar, ao menos com um nível básico de conhecimento, com nossos colegas de outras áreas. Essa capacidade de comunicação muitas vezes acaba ajudando o desenvolvimento do seu trabalho, então esteja aberto a estudar mesmo o que não envolva diretamente as suas atribuições.
Aumente e melhore seu portfolio
Lembra daqueles projetinhos sem vergonha que você deixou largado lá no GitHub? Que tal arregaçar as mangas e ir fazer uma faxina por lá, aproveitar para melhorar a capacidade de leitura dos seus códigos, ou mesmo dar um upgrade num projeto que você gosta e usa com frequência em entrevistas de emprego? Sim, concordo que são tarefas meio chatas de fazer, eu mesmo ainda não criei coragem para ir limpar a minha bagunça, porém está na minha lista, o que já é um primeiro passo!
Depois que você tiver organizado sua área, daí sim é bom pensar em se jogar novamente num projeto bacana, aplicar novos conhecimentos em ML, fazer um gráfico que iria deixar sua mãe orgulhosa, essas coisas que a gente gosta de fazer. Se você, assim como eu, curte visualização de dados, eu recomendo dar uma olhada no Makeover Monday, um projeto que disponibiliza um data set diferente por semana para você criar uma dashboard inovadora, o que é um baita estímulo para você criar um perfil público no Tableau, por exemplo.
Por fim, tente não ficar doido, e dê uma relaxada!
Lembre-se que todo esse aprendizado extra que você pode obter vai acabar entrando em conflito com outros aspectos da vida em quarentena, como família, necessidade de se exercitar, possível ansiedade com essa situação anormal que estamos vivendo. Lembre-se de pegar leve com você mesmo, que nada se aprende em um dia e que podemos ir um passo de cada vez atrás dos nossos sonhos. Meu objetivo com esse artigo foi mostrar que há muitas possibilidades de estudos para ocupar seus dias, mas lembre-se sempre da importância de respeitar o seu ritmo.
Espero que todos fiquem bem durante essa crise, e que possamos em breve a voltar aos meet-ups com pizza e cerveja grátis!
