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[Dúvida] Apresentação

Olá, pessoal! Tudo bem com vocês?

Meu nome é Andre, tenho 42 anos. Essa semana comecei a estudar na Alura pois estou pensando em migrar para a área de Data Science. Estou gostando bastante das aulas.

Sou químico com doutorado na área de nanotecnologia e trabalhei os últimos 8 anos em projetos na área de engenharia mecânica principalmente analisando resultados de experimentos e análises químicas, físicas e mecânicas com foco em lubrificantes automotivos e ferroviários.

Sempre fui muito interessado em tecnologia e fiquei com vontade de aprender sobre automação e internet das coisas. Há pouco mais de 2 anos comprei um kit arduino e comecei a estudar por conta como programar em C. Meu objetivo era conseguir montar uma estufa automatizada. Aprendi a usar sensores para medir coisas como luminosidade, temperatura, pressão, umidade do solo, mandar informações para displays LCD, aprendi a usar reles para controlar iluminação, ventilação, controle de bombas de água etc. Com o arduino aprendi também usar bibliotecas, a plotar os gráficos e usar serial bluetooth para enviar dados para visualizar pelo celular etc. Quando pegava para programar o arduino ficava horas e horas, e não via o tempo passar, ia atrás de infos em fóruns e depois ficava tentando adaptar nos meus projetos.

No meio do ano passado acabou o meu projeto de pós doutorado e andei pensando em mudar de área um pouco. Então comecei a estudar Python para análise de dados com o objetivo de aprender como tratar volumes grandes de dados e tirar conclusões que não fossem tão óbvias.

*Gostaria de saber de vocês qual seria o mínimo que preciso aprender e o quanto preciso evoluir no curso para conseguir arrumar um emprego na área de Data Science como júnior? *

Gostaria também de ouvir sobre a experiência das pessoas que resolveram mudar para essa área e como foi que conseguiram o primeiro emprego

Desde já agradeço pela atenção de vocês!

Um abraço, AZ

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Oi, Andre, tudo bem?

Desculpe a demora em te responder!

Boas-vindas à nossa comunidade de pessoas apaixonadas por tecnologia. Aproveito para dizer que sua jornada de aprendizagens e experiências é incrível e com certeza compartilhá-la aqui no fórum será uma inspiração para os demais estudantes.

Seus conhecimentos em áreas diversas como química e nanotecnologia, juntamente com práticas envolvendo o Arduino, são ativos valiosos que você traz para o campo de Data Science.

Agora respondendo sua pergunta, os conhecimentos iniciais para atuar na área de Data Science envolve algumas aprendizagens que posso elencar abaixo:

  • Python: Python é a linguagem de programação mais comum em Data Science. Você mencionou que já começou a estudar Python para análise de dados, o que é ótimo! Continue se aprofundando nisso.
  • Bibliotecas: Familiarize-se com bibliotecas de Data Science como NumPy, pandas, matplotlib e seaborn para manipulação de dados e visualização.
  • Análise de dados: você deve ser capaz de manipular e analisar grandes conjuntos de dados. Isso pode incluir limpeza de dados, visualização de dados e análise exploratória de dados.
  • Estatística: A estatística é a base da ciência de dados. Você precisará entender conceitos como distribuições de probabilidade, testes estatísticos, regressão e muito mais.
  • Aprendizado de máquina: O aprendizado de máquina é uma grande parte da ciência de dados. Você não precisa ser um especialista para começar, mas deve ter uma compreensão básica de como funcionam os algoritmos de aprendizado de máquina.
  • Ferramentas de Data Science: Familiarize-se com as ferramentas comuns de Data Science, como Jupyter Notebooks, pandas, NumPy, Scikit-learn e Matplotlib.
  • SQL: Muitos empregos de ciência de dados exigem algum conhecimento de SQL, pois muitos dados continuam armazenados em bancos de dados relacionais.

Recomendo abaixo a formação inicial de Python para Data Science que pode ser muito útil para aprimorar seus conhecimentos em Python voltados para a área de dados:

Em relação à transição para a área de Data Science, cada pessoa tem uma experiência única. Alguns podem ter encontrado seu primeiro emprego por meio de networking em eventos ou conferências de Data Science, enquanto outros podem ter feito a transição internamente em suas empresas. Outros ainda podem ter encontrado oportunidades através de projetos de demonstração ou contribuições para projetos de código aberto. Uma coisa comum entre todas essas histórias é a importância de continuar aprendendo e praticando suas habilidades.

Espero ter ajudado e bons estudos!