Trilha de estudo

Trilha de Estudo

Quer entrar no mundo da ciência de dados, machine learning e IA, mas não sabe por onde começar?

Essa é uma trilha de estudos que montei para mim e acredito que pode ser útil pra outras pessoas que estão começando do zero.

Eu selecionei só os melhores conteúdos e mais relevantes, com base na minha experiência estudando e aprendendo data science.

Além disso, eles estão organizados em uma ordem que facilita a sua jornada, equilibrando teoria e prática.

1. Introdução à IA

Antes de aprender a programar ou treinar modelos, é importante entender o que é inteligência artificial. Onde ela está no seu dia a dia. Como está mudando empresas, produtos e o mercado de trabalho.

Recomendações:

AI For Everyone (deeplearning.ai)

Curso introdutório, sem código, que explica de forma simples o que é IA, como ela funciona e onde é aplicada.

Inteligência Artificial (Capítulo 1 do livro)

Um panorama clássico e abrangente sobre o que é IA, suas origens e áreas de atuação.

2. Programação com Python

Python é a linguagem mais usada em ciência de dados e IA atualmente. Ela é simples, poderosa e tem uma comunidade enorme por trás. Se você está começando, aprender Python é o primeiro passo.

Recomendações:

Python for Everybody (University of Michigan)

Curso introdutório que ensina programação com Python desde o zero. Didático, completo e com boa progressão.

AI Python for Beginners (deeplearning.ai)

Curso mais recente, enxuto e dinâmico. Ótimo para quem quer aprender Python já com foco em IA.

3. Manipular, Explorar e Visualizar Dados

Aprender a programar é só o começo.

A próxima etapa é usar Python para lidar com dados reais. Você vai aprender a organizar, limpar, explorar e visualizar dados. Essas habilidades são a base da ciência de dados.

Dica: não pule essa etapa. Ela te dará conhecimento para preparar os dados para as próximas etapas.

Recomendações:

[Curso 1 e 2] Applied Data Science with Python Specialization (University of Michigan)

Os dois primeiros cursos desta especialização são ótimos para essa etapa.

Curso de Análise de Dados com Python (freeCodeCamp)

Um curso completo e gratuito que cobre Pandas, NumPy, visualização e prática com dados reais.

4. Machine Learning

Depois de entender os dados e aprender a manipulá-los, é hora de criar modelos para aprender com eles.

Machine Learning é o coração da inteligência artificial moderna. É o que permite que sistemas reconheçam padrões, aprendam e façam previsões em novos cenários.

Recomendações:

Machine Learning (deeplearning.ai)

Curso clássico e acessível. Ensina os fundamentos com clareza, mesmo sem conhecimento avançado em matemática.

[Livro parte 1] Hands-On Machine Learning

Um dos livros mais práticos da área. Explica conceitos e mostra como implementar em Python com exemplos reais. Foque na parte 1 por enquanto.

5. Matemática

A matemática é o que sustenta os modelos e algoritmos de machine learning.

Você não precisa ser especialista, mas entender os fundamentos vai te ajudar a tomar decisões melhores e lidar com problemas mais complexos.

Recomendações:

Mathematics for Machine Learning and Data Science (deeplearning.ai)

Curso dividido em três partes, cobrindo os principais fundamentos com boas visualizações e aplicações práticas.

Khan Academy

Ótima opção gratuita para revisar ou aprender estatística, álgebra linear e cálculo do zero.

[Livro] Mathematics for Machine Learning

Excelente como material de apoio. Mais teórico, mas muito bem estruturado.

6. Deep Learning

O deep learning é uma sub área do machine learning.

É usado em problemas mais complexos, como reconhecimento de imagens, voz, texto e geração de conteúdo. Ele é baseado em redes neurais artificiais (algoritmos inspirados no cérebro humano).

Recomendações:

Deep Learning (deeplearning.ai)

Uma das melhores trilhas para entender deep learning. Dividida em 5 cursos curtos e bem explicados.

Practical Deep Learning for Coders (FastAI)

Curso mais direto e prático. Ótimo para quem já tem alguma base e quer ir para o código rápido.

[Livro parte 2] Hands-On Machine Learning

Abordam redes neurais com TensorFlow e Keras, com foco prático e exemplos reais.

7. MLOps

Depois de treinar modelos, o desafio é colocá-los para funcionar no mundo real.

MLOps é a área que cuida disso: levar modelos para produção com confiabilidade, segurança e escala. Ela une machine learning, engenharia de software e operações.

Recomendações:

[Livro] Projetando Sistemas de Machine Learning

Um guia moderno e direto sobre como construir sistemas de ML robustos do início ao fim.

[Livro] AI Engineering

Um guia moderno e objetivo para construir aplicações de IA com foundation models, da ideia ao deploy.

MLOps Zoomcamp

Um dos melhores cursos práticos sobre MLOps. Ensina do zero com foco em pipelines reais e ferramentas modernas.

Full Stack Deep Learning

Curso prático para preencher a lacuna entre o treinamento de modelos e o deploy no mundo real.

Dicas finais

Aprender ciência de dados é uma jornada longa. Você não aprenderá tudo em um dia.

Então, não se precione para aprender tudo de uma vez. Foque em dar o próximo passo.

Durante sua jornada, crie projetos práticos e reais. Você aprenderá melhor e mais rápido.

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