5 Dicas Para Quem Está Iniciando em Data Science

Nov 11
Data Science é uma das áreas mais quentes do momento e se você está iniciando sua jornada de aprendizado e desenvolvimento profissional temos aqui 5 dicas para ajudar você. 
Acompanhe. Boa leitura!

1- Pratique, Pratique, Pratique.

Um dos maiores erros de quem está começando é acreditar que primeiro deve estudar toda a teoria, para só depois começar a praticar. Essa abordagem, além de pouco efetiva, causa frustração e reduz a motivação, pois o aluno demora aprender e demora a ver os resultados do seu aprendizado.
Por isso a Data Science Academy alia em todos os seus cursos prática e teoria de forma balanceada. O aluno estuda um tópico e logo na sequência aplica na prática o conceito. Em cada capítulo e em cada curso o conhecimento vai sendo construído de forma gradual.
Para você que está começando, pratique de forma constante. No começo, vai ser mais difícil pois há muito a aprender, mas a cada tópico estudado e praticado, você vai construindo o alicerce para aprender temas cada vez mais avançados.
Ahh sim, já ia me esquecendo: você não vai parar de estudar. Tecnologia, e especialmente a área de Ciência de Dados, está em evolução constante e ajuste seu mindset para estar em “learning mode”, ou seja, em modo de aprendizado constante.

2- Desenvolva Suas Habilidades de Programação.

Programação é uma das habilidades mais importantes em Ciência de Dados e hoje uma habilidade requerida em quase todas as carreiras. Olhe a sua volta. Vivemos a era do software e cada software foi resultado do trabalho de programação de computadores. Sua empregabilidade aumenta de forma considerável à medida que você inclui a programação no seu conjunto de habilidades.
Como você aprende a pedalar uma bicicleta? Pedalando, certo? Advinha como você vai aprender a programar? Programando. Todos os dias. Incorporando essa atividade nos seus estudos e aplicando para resolver problemas.
A programação de computadores ajuda a desenvolver a capacidade cognitiva e o raciocínio lógico e pode ser muita divertida. 
Comece estudando os fundamentos de uma linguagem (recomendamos Python ou R para começar). Depois aplique seu conhecimento em pequenos problemas. Aumente o grau de complexidade dos problemas e com o tempo estará programando de forma natural, da mesma forma como aprende a pedalar uma bike.

3- Crie uma Rotina de Estudos e Construa Seu Portfólio.

Primeiro coloque na sua cabeça que você pode aprender o que quiser. Não limite sua capacidade! Depois disso, crie uma rotina de estudos!
Achar que você vai estudar “quando der” e vai aprender na velocidade da luz, além de ingênuo demonstra falta de comprometimento. Comprometa-se com seu aprendizado. Monte um ambiente de estudos e seja constante. Só pode estudar 30 minutos por dia? Ok, estude 30 minutos por dia. Mas faça isso todos os dias de 4 a 6 dias por semana. Descanse e continue. Aprender Ciência de Dados não é como uma corrida de 100 metros, mas sim uma maratona e o segredo está na constância do seu esforço.
E durante sua rotina de estudos dedique tempo para construir seu portfólio de projetos. Recomendamos isso aos alunos desde 2016 e cada vez mais alunos reportam que conseguem suas vagas e são contratados mesmo sem ter tanta experiência, mas devido seus portfólios que demonstram vontade de aprender, comprometimento, organização e dedicação. Os cursos da DSA são orientados a projetos e você pode usar os projetos como ponto de partida para construir seu portfólio.

4- Não Precisa Correr, Mas Ande Rápido. E Não Tenha Medo de Falhar.

O mundo caminha cada vez mais rápido e com a constante evolução da tecnologia, manter-se atualizado é um desafio cada vez maior. Não precisa correr, mas ande rápido. O que isso quer dizer? Coloque seu aprendizado no topo das suas prioridades. Sua empregabilidade e até mesmo seu futuro dependem disso. Mas não queira aprender tudo de uma vez e nem procurar atalhos para o aprendizado. Isso apenas vai atrasar seu desenvolvimento. Existe um tempo natural de maturação do conhecimento, o que requer horas e mais horas de exposição a um tema até que você possa compreendê-lo realmente. Estudar 30 minutos por dia todos os dias é muito mais efetivo do que estudar 5 horas seguidas no sábado.
E não tenha medo de falhar. Experimente. Muitos alunos perguntam: Devo fazer isso? Será que vai dar erro? Pode ser que eu tenha problemas? Sim você pode, sim pode dar erro e sim pode ser que tenha problema. Isso chama-se VIDA. As falhas fazem parte do processo de aprendizagem. Experimente novas linguagens de programação, novas ferramentas, pesquise, teste, experimente, erre, aprenda com os erros, tente novamente e ao final terá criado experiência. Pense sobre isso.

5- Aprenda a Contar Histórias.

Você aprendeu Programação, Estatística, Matemática, desenvolveu suas habilidades em áreas de negócio, aprendeu a processar dados em ambientes distribuídos e muito mais. Entretanto, não sabe apresentar seus resultados. Isso vai limitar seu crescimento profissional. Faça a seguinte pergunta: Para que estou realizando este trabalho de limpeza e processamento de dados e criando esse modelo de Machine Learning? A resposta deve ser: Para resolver um problema de negócio da empresa e ajudá-la a vender mais, atender melhor os clientes e aumentar a participação no mercado. Como essa visão em mente, conte a história que explica como seu trabalho e suas descobertas ajudarão a empresa a alcançar seus objetivos. Pratique isso escrevendo relatórios de resumo dos projetos que você está usando para aprender, crie gráficos e dashboards, faça apresentações, grave vídeos. Enfim, pratique!

A prática é o segredo para você aprender o que quiser. E isso pode ser transformador.

Bons estudos.

Equipe DSA