Lições de 3 Anos de Aprendizado em Data Science

O tema de Ciência de Dados é relativamente novo, então os primeiros cursos no assunto são recentes, principalmente no Brasil. O mesmo não pode ser dito sobre a área de Dados de um modo geral. Considerando que o primeiro banco de dados relacional da IBM foi inventado nos anos 70, Data Science ainda é um bebê!

Ao longo desse post, vou falar da minha experiência pessoal com cursos de Ciência de Dados, começando pelo primeiro lá em 2018, até o último que concluí há alguns meses. Vou aprofundar em alguns pontos que considero relevantes para quem quer trabalhar na área, seja como primeira profissão ou transição de carreira.

O primeiro curso em Data Science

Meu primeiro curso de Data Science foi o Programa de cursos integrados Ciência de Dados, da Universidade John Hopkins, na plataforma Coursera.

Para quem não conhece a Coursera, o site definitivamente vale a visita. É possível encontrar cursos de diversas universidades renomadas pelo mundo (e muitas desconhecidas também). Há todo o tipo de conteúdo, e muita coisa ligada à tecnologia. Outro curso que fiz por lá e indico pra todo mundo é o Aprendendo a Aprender, conduzido pela incrível professora Barbara Oakley.

A primeira coisa que você vai notar sobre esse curso da John Hopkins é que ele é longo! São 9 módulos e um projeto final, chamado de Capstone Project. O tamanho faz sentido, considerando que o tema de Data Science é muito extenso mesmo. Se você quer aprender para poder trabalhar na área, já parta do princípio de que apenas um curso não será suficiente, mesmo que ele seja extenso.

E o investimento nesse curso é, vamos dizer, razoável. Considerando que muita gente quer aprender de graça no YouTube, e que um curso na Udemy pode custar 20 e poucos reais, fazer um curso na Coursera é um investimento alto. Você vai desembolsar 49 dólares por cada mês que precisar para concluir o curso (a partir de 3 meses é um tempo viável). Existe também a opção de assinar a plataforma por 399 dólares por ano, e ter acesso a mais de 3 mil cursos!

Como base de comparação, os investimentos mais altos que fiz na formação em dados, até agora, foram uma especialização no MIT e um MBA. Investimentos de 10 a 30 vezes maiores que na Coursera. Todos eles valeram a pena, não diria que cada centavo, mas valeram...

Como foi a minha experiência

Esse foi meu segundo curso na Coursera. Tinha feito um de Gestão de Produtos antes, e depois fiz o Aprendendo a Aprender.

Recomendo que todo mundo faça pelo menos um MOOC (Massive Open Online Course, ou Curso Online Aberto e Massivo) na vida. Eles são interessantes, educativos, mas pelo menos até agora... são chatos. Imagine um monte de vídeo aulas com professores de universidade lendo textos prontos no teleprompter, geralmente sem muito entusiasmo. O conteúdo está lá, mas você vai precisar de força de vontade pra chegar até o fim.

Quando fiz esse curso, ele era todo em inglês. Como não tinha muito conteúdo de Ciência de Dados disponível em português na época, me voluntariei para fazer parte da equipe de tradução. Hoje, é possível assistir a todas as aulas com legendas no nosso idioma. Espero que aprovem a qualidade! :)

Devo dizer que o curso me introduziu ao universo de Data Science. Não muito além disso. Talvez por que tenha feito correndo pra não gastar muito? Talvez...

Recomendaria o curso para quem quer começar hoje?

Definitivamente recomendo que todo mundo faça cadastro na Coursera e explore a plataforma.

Sobre o curso, vale a pena se inscrever para a primeira semana gratuita, completar pelo menos o primeiro módulo "As Ferramentas do Cientista de Dados", e depois decida se quer seguir com o investimento de tempo e dinheiro.

Se decidir por continuar, não vai sair perdendo. Só faço uma observação muito importante: esse curso é baseado na linguagem R. Fazia muito sentido em 2018, mas agora o Python deslanchou demais. Conhecer R é legal, mas Python é mandatório para a área!

Quais cursos de Data Science recomendo em 2021

Hoje o cenário é muito diferente daquele de 2018. Você pode fazer um curso de Data Science em (praticamente) qualquer esquina. É só pesquisar um pouco sobre o assunto e os anúncios de cursos nunca mais vão te deixar em paz.

Vou deixar 3 recomendações aqui. Duas de cursos que fiz e uma outra, mais econômica, que não explorei a fundo, mas acredito bastante na proposta.

Tera

A Tera é uma das escolas mais inovadoras do país. Os cursos são oferecidos em formato de Bootcamp, via zoom, e são bem puxados! Cada tópico de Ciência de Dados é ensinado por um especialista de mercado, representando empresas como Facebook, Magalu, QuintoAndar e outras.

Além do conteúdo, você vai conhecer muita gente com objetivos parecidos e vontade de se conectar.

O investimento é puxado, mas é possível parcelar e até financiar. Além disso, a escola oferece muitas bolsas de diversidade para pessoas negras e mulheres. Uma atitude digna de aplausos.

Se quiser muito fazer esse curso, posso tentar um descontinho pra você. Me mande mensagem!

Udacity

A Udacity é uma startup unicórnio do Vale do Silício. As aulas são em formato de vídeos pré-gravados, mas a qualidade é de alto nível. Além disso, a plataforma é moderna, com várias ferramentas que ajudam bastante na prática dos exercícios.

Os módulos tem muitas atividades práticas, que fazem toda a diferença no aprendizado e sempre terminam com um projeto, o que vai te ajudar a criar um bom portfólio logo de cara.

Pra fechar com chave de ouro, a escola fornece serviços de carreira para os alunos. Ou seja, um especialista vai revisar o seu Linkedin e te ajudar a turbinar o seu perfil!

Também é um investimento alto, mas o segredo aqui é esperar pelos descontos ao longo do ano, que podem chegar até 80%. A estratégia lembra um pouco a Udemy, mas aqui, mesmo com todo esse desconto, o curso ainda vai custar mais de mil reais.

Vale uma observação: o conteúdo é praticamente todo em inglês.

Alura

Por fim, recomendo a plataforma da Alura. É um investimento menor mas a plataforma tem uma série de vantagens. Pra começar que o conteúdo é todo em português e, pelo menos em teoria, pensado para o mercado brasileiro.

É uma escola com vários anos de estrada, começou com os cursos presencias da Caelum em 2005 e vem se desenvolvendo desde então.

Ainda não é o meu formato de conteúdo preferido, mas está chegando lá e a grande vantagem aqui é fazer parte de uma comunidade enorme de profissionais e estudantes de dados.

Pelo valor da assinatura anual você ainda pode fazer aulas de outros temas, como UX e DevOps, outras áreas com bastante demanda de profissionais.

Outras Recomendações

Em breve vou estrear como especialista em um curso de dados! Já está confirmado, mas os detalhes ficam para um próximo dia.

Caso tenha interesse em saber mais, fique de olho no meu Instagram. Criei um perfil novo para falar exclusivamente de dados: @allbravos.

Conclusão

Estudar Data Science não é uma tarefa fácil. O mercado está sim muito aquecido, mas não é esse mar de rosas que alguns cursos andam vendendo. Os salários definitivamente não começam em 15 mil para um Cientista de Dados Júnior.

Muitas pessoas têm relatado dificuldades para conseguir o primeiro trabalho como Cientista de Dados. No meu caso, foi uma transição bem orgânica de tech (desenvolvimento de sistemas) para dados. O que percebo hoje como gestor na área é que os cientistas júniores geralmente vêm direto da Estatística ou da Matemática.

Uma coisa que levo muito em consideração para avaliar um candidado são os projetos que a pessoa participou, mesmo que seja pessoal ou apenas para portfólio. Todos os cursos que recomendei vão te ajudar nessa parte. Mas se mesmo depois de um bom curso e projeto ainda estiver difícil de conseguir sua vaga, procure por posições de Analista de Dados ou até mesmo de desenvolvedor Python. Talvez seja mais fácil entrar no mercado por essas portas, e a experiência vai facilitar a transição para ciência de dados depois.

E por fim, se você acredita que leva jeito, vá fundo! Para pessoas curiosas e com mentes analíticas, a profissão é um prato cheio e uma das carreiras mais promissoras no momento.

***

Allan Bravos

Estrategista de Dados, líder de times de Advanced Analytics, Data Science e Data Engineering, criador de conteúdo, professor. 

Atualmente Senior Data Manager no James Delivery do Grupo Pão de Açúcar.

Me siga no instagram @allbravos.