Os dados são o novo petróleo. E o Machine Learning é o fogo. Quem controlar esses dois controlará o mundo.
Não, a frase acima não é uma frase pomposa tirada de um romance distópico.
É uma realidade.
A nova ordem mundial consiste em coletar grandes quantidades de dados relevantes e processá-los em insights acionáveis – algo que a raça humana não conseguiu fazer na história. É o tipo de tecnologia que permite que um país fique à frente dos outros e, eventualmente, domine o mundo.
Como resultado, está sendo levado muito, muito a sério pelas nações progressistas do mundo.
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Uma escolha de carreira lucrativa
Intrigas internacionais à parte, a ciência de dados e o aprendizado de máquina são um novo campo com uma oportunidade incrível. A demanda está fora dos gráficos (para dizer o mínimo), e não há cientistas de dados suficientes por perto. Nem mesmo os medíocres.
É como se de repente tivéssemos descoberto muitos novos planetas habitáveis e não houvesse pessoas suficientes para movê-los. Eu poderia continuar e soar como um disco quebrado, mas acho que este infográfico faz o trabalho muito melhor:
Fonte: insidebigdata.com
Assim, vemos que os salários começam em mais de US$ 50.000 e, para os gerentes, podem chegar a mais de US$ 250.000.
E não apenas isso, a pessoa média neste planeta estará gerando 1,7 MB de dados por segundo. São mais de 3.500 TB de dados durante toda a vida útil — mais dados do que sabemos como lidar até agora, quanto mais usar para análise. Dizer que o futuro é brilhante seria um desserviço a este magnífico novo pasto.
A ciência de dados e o aprendizado de máquina são difíceis?
Boa pergunta!
Pela minha experiência, a resposta é “sim” e “não”.
A inteligência artificial (e, por extensão, o aprendizado de máquina) é a coisa mais difícil de fazer se você estiver inclinado a entrar na pesquisa e empurrar o envelope. Para tal trabalho, mesmo um Ph.D. em ciência da computação e matemática não é suficiente. Mas então, a pessoa média não tem ambição nem tempo para tal busca.
Na outra ponta está o que eu chamaria de Ciência de Dados Aplicada e Aprendizado de Máquina.
Ou seja, você pega ferramentas, técnicas e algoritmos existentes e os aplica para resolver alguns problemas do mundo real. Essa parte requer dedicação, percepção e pensamento criativo (e conhecimento de alguns conceitos matemáticos simples, que são aprendidos rapidamente), mas em relação ao verdadeiro conhecimento “técnico”, é muito mais brando do que o trabalho de um engenheiro de software chama.
Em outras palavras, não é moleza, mas pela relação recompensa-esforço, é um dos melhores investimentos que existem.
Agora que você endureceu sua decisão de se tornar um cientista de dados e engenheiro de aprendizado de máquina, vamos começar a explorar as melhores opções disponíveis.
Aprendizado de máquina (Google)
Poucas pessoas sabem, mas o Google tem um extenso, altamente prático e Curso Gratuito de Machine Learning. De acordo com a empresa, é parte de seu compromisso com o avanço das tecnologias de IA/ML e manter o conhecimento em aberto.
A melhor coisa sobre este curso é que não há pré-requisitos, mas prepare-se para passar mais tempo explorando os conceitos de estatística por conta própria.
Quer dizer, não é necessário, mas se você não tem experiência em estatística avançada, as explicações deste curso podem não ser suficientes. Outro problema é que este curso apresenta Machine Learning via TensorFlow, que é uma implementação de ML desenvolvida pelo Google. Então, de certa forma, o Google visa promover suas APIs para Machine Learning, mas considerando o valor oferecido por este curso, não vejo como isso deva ser um obstáculo.
De qualquer forma, o TensorFlow é uma das maneiras fáceis de entrar no ML e goza de grande popularidade (para uma comparação de estruturas de IA, veja isto).
Ciência de dados
O nome Harvard inspira admiração, assim como este curso.
Primeiras coisas primeiro: não é um curso rápido onde você anda na ponta dos pés em Machine Learning escrevendo um trecho aqui ou um script aqui. Este curso é um batismo de fogo severo que exige muito trabalho e um investimento significativo de tempo.
O curso vem com vídeos gratuitos, código (hospedado no GitHub) e soluções para exercícios de laboratório, então, praticamente, você não é restringido por nada se quiser.
Público ideal?
Você… eu não estou brincando.
Eu diria que trabalham profissionais com educação matemática decente, mesmo que não gostem mais de matemática (os hábitos de inferência e prova são a coisa mais necessária). Mas, mais uma vez, esteja avisado: você pode pensar que é bom, mas este curso será como ter unhas endurecidas no café da manhã – os problemas de prática são desafiadores o suficiente para fazer você chorar, mas isso pode ser exatamente o que você ‘ ta procurando!
Aprendizado de máquina
Entre em um bar cheio de cientistas de dados e pergunte quem é Andrew Ng, e você terá uma surra de sua vida.
Nos círculos de ciência de dados e aprendizado de máquina, Andrew Ng alcançou um status divino, graças ao seu curso excepcional no Coursera — Aprendizado de máquina.
E se você duvida das credenciais de Andrew Ng, vou deixar isso falar por si:
É um curso pago, pois faz parte do plano de preços do Coursera, mas comprometimento e determinação financeira não são os únicos pré-requisitos. Este é um curso longo, pois Andrew mergulha profundamente na matemática por trás de todas as coisas de ML e disseca algoritmos populares. Mas, felizmente, é um curso completo, e você será guiado passo a passo nas profundezas mais escuras e trazido de volta.
Recomendo muito, principalmente porque ostentar o certificado de conclusão desse curso virou coisa hoje!
Ciência de dados aplicada
As especializações no Coursera consistem em uma série de cursos que visam levá-lo do zero ao proficiente em um conceito específico. Se você está procurando um curso completo, sério e amigável sobre Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina com Python, não posso recomendar isso especialização o suficiente.
Ao final do curso, você ganha um certificado.
DataCamp
DataCamp oferece muitos cursos de ciência de dados, que também incluem várias habilidades e carreiras. Da manipulação de dados ao aprendizado de máquina, você obterá habilidades de cientista de dados de construção de carreira em Python e R que o ajudarão a ter sucesso no campo da ciência de dados.
Com o conteúdo do tamanho de bytes do DataCamp, você pode aprender no seu próprio ritmo. Esses cursos fornecem experiência prática por meio da qual você aprimorará suas habilidades de ciência de dados.
Você pode começar com a versão gratuita e avaliar o curso olhando o primeiro capítulo.
edX
Aprenda com MITx, Harvardx, IBM, RICEx, UCSanDiegox e GTx no plataforma edX.
Todos eles têm um currículo abrangente que ajuda você a possuir habilidades de cientista de dados. Esses programas são mais adequados para quem tem formação em estatística ou ciência da computação.
Se você não está procurando um programa, pode escolher um ala-carte. No edX, você encontrará mais de 200 cursos relacionados à ciência de dados, que abrange Python, R, Excel, probabilidade, estatística, aprendizado de máquina, visualização de dados e muito mais.
Codecademy
Codecademy é outra plataforma que é um dos melhores sistemas existentes que ajuda você a aprender a codificar. Eles acreditam no “Aprender fazendo” e têm muitos projetos práticos e testes em sua plataforma.
o curso de ciencia de dados oferecido pela Codecademy inclui SQL, Python 3, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn e muitas outras bibliotecas.
Toda a carreira contém 26 cursos que são mais do que suficientes para ajudá-lo a se tornar um cientista de dados de sucesso.
Este curso de dados:
- Fornece conhecimento profundo de ciência de dados
- Fornece um roteiro fácil de seguir
- Prepara você para o trabalho, ajudando-o a ganhar experiência prática suficiente
Udemy
A Udemy dispensa apresentações.
Python para Data Science e Machine Learning Bootcamp na Udemy é um dos cursos mais populares com mais de 85K+ classificação de 4,6 e foi feito por mais de 370K estudantes em todo o mundo.
Abaixo estão os tópicos abordados neste curso:
Abaixo estão os recursos/entregáveis deste curso:
- 25 horas de vídeos sob demanda
- Acesso vitalício completo
- 13 artigos e cinco recursos para download
- Acesso no celular e na TV
- Certificado de conclusão
- Garantia de devolução do dinheiro em 30 dias
Portanto, se você preferir um curso econômico, este seria o mais adequado para você começar.
IA do Google
Você estaria interessado em aprender machine learning com especialistas em ML do Google?
Bem, então você precisa conferir cursos sobre IA do Google.
Essa plataforma possui cursos e conteúdos de Machine Learning e Data Science para estudantes, engenheiros de software, cientistas de dados e até pesquisadores. Esses cursos são gratuitos.
Começar com, Curso intensivo de aprendizado de máquina no Google AI deve ser o seu curso preferido. Este é um curso rápido com uma introdução prática usando as APIs do TensorFlow. Abaixo estão os detalhes deste curso:
Essa plataforma também possui cursos específicos sobre importantes tópicos de aprendizado de máquina como agrupamento, sistemas de recomendação, teste e depuração em aprendizado de máquina, separação de dados e engenharia de recursos em aprendizado de máquina. Caso você já conheça os fundamentos do aprendizado de máquina, esses cursos serão de valor agregado.
Udacity
A Udacity também é uma plataforma de e-learning muito popular que possui uma infinidade de cursos sobre tecnologias de tendências. Possui vários programas líderes do setor criados e reconhecidos pelas principais empresas do mundo, como AT&T, AWS, Google, IBM.
Um dos programas da Udacity é para Data Science – Escola de Ciência de Dados. Este programa ajuda você a conseguir empregos de analista de dados, cientista de dados, engenheiro de dados e analista de negócios. Um curso sobre Cientista de Dados neste programa é o crucial que abrange conceitos sobre aprendizado de máquina, aprendizado profundo e engenharia de software. Você precisa ter conhecimentos básicos de aprendizado de máquina para optar por este curso.
Caso você conheça programação python, mas seja novo em aprendizado de máquina, existe outro programa no Udacity – Escola de IA. Este programa tem cursos a partir de noções básicas de aprendizado de máquina.
Aprendizado Profundo
Este curso é uma bênção e é minha recomendação favorita nesta lista se você for um programador.
Eu diria isso de novo: se você é um codificador.
Isso porque este curso não gasta tempo ensinando o básico da programação. A descrição do curso diz isso em termos muito claros (os grifos são originais):
Presumimos que todos os participantes deste curso tenham pelo menos um ano de experiência em codificação. O curso usa python como linguagem de ensino, portanto, se você ainda não conhece python, assumimos que você gastará tempo para aprender – para um codificador experiente, você deve achar que python é uma linguagem bastante fácil de aprender.
Então, se você já conhece Python (se não aprenda aqui), ou pode ficar confortável rapidamente, este é o curso perfeito para os pragmatistas que querem construir sistemas reais e utilizáveis sem se preocupar muito com os fundamentos teóricos dos algoritmos.
Posso até dizer que é para os funileiros impacientes (como eu!) que odeiam cerimônia e monotonia.
E ah, eu mencionei que é 100% gratuito e tem uma grande comunidade?!
Conclusão
Ufa!
Esta foi uma lista difícil de compilar. Não porque não houvesse boas fontes suficientes, mas porque havia muitas!
Machine Learning é um domínio que literalmente explodiu e está resolvendo problemas difíceis com muita elegância, então existem centenas de cursos online, gratuitos e pagos, a maioria deles sendo muito, muito bons. Mas isso também pode ser uma fonte de confusão, e é por isso que tentei resumir a onze para diferentes tipos de alunos de acordo com seu nível de experiência.
Espero ter ajudado!