Plano de Estudos - Data Science
Este plano de estudos em Data Science é uma jornada de aprendizado meticulosamente planejada, dividida em quatro fases progressivas, que o levarão do domínio dos fundamentos de dados à especialização em Inteligência Artificial avançada e à capacidade de implementar soluções em ambientes de produção. Cada fase é construída sobre a anterior, garantindo uma base sólida e um desenvolvimento contínuo de habilidades essenciais no campo da ciência de dados.
Fase 1: Fundamentos de Dados (A Base Sólida)
A primeira fase, "Fundamentos de Dados", estabelece a base essencial para qualquer cientista de dados. O foco principal é capacitar você a extrair, manipular e analisar dados estatisticamente. Você desenvolverá uma compreensão profunda de Estatística Prática, aprendendo a aplicar testes de hipóteses, regressão e conceitos de probabilidade, cruciais para a análise de dados. Simultaneamente, alcançará Fluência em Python para Dados, dominando bibliotecas como Pandas e NumPy para manipulação, limpeza e análise eficiente. O Domínio de SQL com PostgreSQL garantirá sua capacidade de interagir com bancos de dados relacionais, extraindo e filtrando informações com facilidade. O Marco de Projeto 1 solidifica essas habilidades, exigindo uma Análise Exploratória Completa de um dataset público, documentada em um Jupyter Notebook.
Fase 2: Modelagem, Visualização e BI (Gerando Valor e Insights)
Na segunda fase, "Modelagem, Visualização e BI", o objetivo é capacitar você a construir modelos preditivos e comunicar resultados de forma clara e impactante. Você mergulhará na Modelagem Preditiva com Scikit-learn, aprendendo a construir, treinar e validar modelos clássicos de Machine Learning (classificação, regressão e clusterização). A Visualização de Dados com Matplotlib e Seaborn será desenvolvida para criar gráficos informativos e esteticamente eficazes. Para transformar dados brutos em insights acionáveis, você dominará a criação de Dashboards Interativos com Power BI. O Marco de Projeto 2 integra essas competências, desafiando você a criar um Modelo Preditivo com Dashboard Interativo, utilizando os dados do projeto anterior para apresentar resultados e previsões.
Fase 3: Especialização em IA Avançada (A Fronteira do Conhecimento)
A terceira fase, "Especialização em IA Avançada", leva você à fronteira do conhecimento, com o objetivo de construir sistemas que "entendem" dados não estruturados e complexos. Você explorará o Entendimento de Texto (NLP) com Python, aprendendo a processar, analisar e extrair informações valiosas de dados textuais. O Deep Learning com PyTorch (ou TensorFlow) permitirá que você compreenda e aplique redes neurais profundas para problemas de visão computacional e dados sequenciais. Por fim, a IA Generativa e LLMs o capacitará a utilizar, treinar e criar aplicações com modelos de linguagem avançados como o GPT. O Marco de Projeto 3 estimula a aplicação prática, com o desenvolvimento de um Projeto Focado em IA Avançada, como um classificador de sentimentos ou um chatbot simples.
Fase 4: Engenharia e Produção (Nível Profissional)
A fase final, "Engenharia e Produção", é dedicada à implementação de soluções de dados em ambientes reais, de forma escalável e automatizada. Você adquirirá uma Engenharia de Dados Essencial, entendendo a arquitetura de pipelines de dados e a orquestração de fluxos de trabalho com ferramentas como Apache Airflow e Spark. A Infraestrutura na Nuvem com AWS Data Lake o capacitará a construir e gerenciar pipelines de dados na nuvem, preparando dados para consumo em larga escala. Por fim, o Machine Learning em Produção (MLOps) será abordado para automatizar o deploy, monitoramento e ciclo de vida de modelos de Machine Learning, garantindo sua performance e confiabilidade. O Marco de Projeto Final culmina na Criação de um Pipeline de MLOps Completo, onde você automatizará o treinamento, fará o deploy de um modelo como uma API na nuvem e configurará um monitoramento básico.
