Boa tarde, Gabriel! Tudo bem?
Que legal ver seu interesse na área de dados.
É uma área vasta e cheia de oportunidades, então é super importante explorar um pouco antes de se comprometer com uma especialização. Para descobrir qual área combina mais com você, uma boa estratégia é experimentar projetos práticos em cada uma delas.
Como você já tem experiência com Python, automações e ferramentas como Power BI, você está em uma ótima posição para começar. Algumas sugestões:
Engenharia de Dados: Busque criar pipelines de dados simples. Você pode começar com projetos que envolvem a coleta de dados de APIs, armazenamento em bancos de dados e processamento de dados em lote ou em tempo real. Ferramentas como Apache Airflow ou Apache Kafka podem ser interessantes para explorar.
Ciência de Dados: Experimente trabalhar em projetos de análise de dados exploratória e modelagem preditiva. Kaggle é uma excelente plataforma para encontrar datasets e desafios que te ajudam a praticar essas habilidades. Além disso, você pode usar bibliotecas como Pandas, Scikit-learn e Matplotlib para começar.
Engenharia de Machine Learning: Aqui, você pode começar criando modelos de machine learning e, em seguida, focar na implementação e escalabilidade desses modelos. Aprender sobre frameworks como TensorFlow ou PyTorch pode ser muito útil. Além disso, entender como implantar modelos em produção usando serviços como AWS SageMaker ou Google Cloud AI Platform pode ser um diferencial.
Sobre começar por Análise de Dados ou Engenharia de Dados antes de migrar para Engenharia de Machine Learning, faz bastante sentido. Ambas as áreas fornecem uma base sólida em manipulação e compreensão de dados, o que é essencial para qualquer trabalho em machine learning.
Por fim, tente conversar com profissionais dessas áreas, fazer conexões com eles no LinkedIn, participar de palestras... Essas interações podem oferecer insights valiosos e ajudar na sua decisão.
Espero ter ajudado e fico à disposição se precisar.
Abraço e bons estudos!
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