A transição da teoria para a prática é um dos maiores desafios para quem está começando na área de Ciência de Dados. Muitos estudantes e profissionais se sentem confortáveis com os conceitos teóricos, mas, ao sentar para escrever código ou resolver um problema real, acabam se sentindo perdidos. Se você também já passou por isso, saiba que não está sozinho. A boa notícia é que, com algumas estratégias simples, é possível evoluir e ganhar confiança na aplicação prática.

Neste post, vamos compartilhar dicas valiosas que podem te ajudar nesse processo de aprendizado. 

A DSA oferece cursos de alto nível de qualidade desde 2016, com mais de 1 milhão de alunos sendo capacitados. Aqui estão 6 Dicas Sobre Como Passar da Teoria Para a Prática em Ciência de Dados, com base na experiência acompanhando a evolução dos alunos em nossos cursos.

1. Prática Constante: A Base do Aprendizado

A primeira e mais importante dica é: pratique constantemente. Sim, a primeira dica é óbvia. Mas o óbvio às vezes tem que ser dito.

Não adianta apenas ler sobre um conceito ou assistir a uma aula teórica. Você só vai assimilar de verdade quando começar a implementar e aplicar o que aprendeu. Mesmo que os primeiros passos sejam com pequenos projetos ou exercícios simples, o importante é manter uma prática contínua. Quanto mais você programa e trabalha com dados, mais natural isso vai se tornando.

Uma ideia é, após aprender um novo conceito, aplicar imediatamente em um pequeno problema. Por exemplo, se acabou de aprender sobre regressão linear, crie um notebook simples no Jupyter e implemente a equação com um conjunto de dados que você mesmo pode criar ou encontrar online. Isso ajuda a reforçar o entendimento.

2. Decomponha Problemas em Passos Simples

Quando enfrentamos um problema prático em Ciência de Dados, pode ser assustador tentar resolver tudo de uma vez. A solução é decompor o problema em etapas menores e mais simples. Isso não só facilita a implementação como ajuda a entender cada parte do processo.

Por exemplo, ao trabalhar com um modelo de aprendizado de máquina:

  • Primeiro, pergunte-se qual é o objetivo do problema. Você está tentando prever algo? Classificar?
  • Depois, identifique quais variáveis estão envolvidas. São numéricas, categóricas?
  • Qual métrica de erro ou desempenho vai ser usada? Como você vai saber se o modelo está funcionando bem?
  • Por fim, aplique a técnica aprendida, seja ela regressão, classificação ou clustering.

Seguir essas etapas ajuda a ter uma visão clara de como estruturar o código e evita o bloqueio criativo que muitas vezes surge diante de problemas mais complexos.

3. Entenda o Problema Antes de Escolher a Técnica

Muitas vezes, a dúvida de “qual técnica usar?” pode parecer complicada. Mas se você se concentrar em entender o problema que está tentando resolver, a escolha da técnica fica mais clara. Ciência de Dados não é sobre decorar algoritmos, mas sim sobre resolver problemas com dados.

Algumas perguntas que ajudam a guiar sua escolha:

  • O que estou tentando prever ou entender?
  • Meus dados são numéricos, categóricos ou uma mistura?
  • Estou lidando com um problema de previsão, classificação ou segmentação?

Com as respostas em mente, você consegue aplicar as técnicas corretas para aquele tipo de dado e problema. Se estiver fazendo cursos aqui na DSA, siga as instruções passadas nas aulas, pois abordamos os problemas exatamente dessa forma.

4. Trabalhe em Projetos Reais

A teoria ganha vida quando você aplica os conceitos em projetos reais. Esses projetos não precisam ser grandiosos, mas devem ser práticos o suficiente para que você consiga simular um ambiente de trabalho na área. Por exemplo, você pode trabalhar em um projeto de análise de dados de vendas, construir um sistema de recomendação simples ou até mesmo desenvolver um modelo preditivo para um dataset público.

Projetos práticos ajudam a consolidar seu entendimento sobre processos e ferramentas, além de desenvolver habilidades importantes, como limpeza de dados, construção de pipelines e escolha de modelos. Como ponto de partida, você pode usar como inspiração os mais de 350 projetos práticos disponíveis em todas as Formações aqui na DSA.

5. Use Bibliotecas e Ferramentas com Confiança

À medida que você se aprofunda em Ciência de Dados, é importante explorar as bibliotecas e ferramentas que vai utilizar. Ferramentas como pandas, scikit-learn, matplotlib, PyTorch e TensorFlow são essenciais na prática diária. Dedique um tempo para explorar suas funcionalidades e aprender como usá-las de maneira eficiente. Entender bem essas ferramentas vai acelerar seu trabalho e te dar confiança para enfrentar novos desafios. Visite a documentação e explore as ferramentas.

6. Não Tenha Medo de Revisitar a Teoria

Por último, não tenha receio de revisitar a teoria quando necessário. É natural se perder ou não entender completamente algo de primeira. A chave está em ter paciência e voltar aos conceitos sempre que sentir que falta uma compreensão mais profunda. A teoria é o alicerce para a prática, e quanto mais claro for seu entendimento, mais fácil será aplicá-la.

Conclusão

Passar da teoria para a prática em Ciência de Dados é um processo que exige paciência e dedicação. Com prática constante, uma abordagem passo a passo e foco em projetos práticos, você começará a ver melhorias significativas. Não tenha medo de errar ou se sentir perdido, pois é parte natural do aprendizado. Continue se desafiando e aplicando o que aprendeu e, com o tempo, você verá que aquilo que parecia complicado começa a fazer mais sentido. Aprender é um processo, que requer tempo.

E se alguém disser que é possível aprender de forma efetiva em apenas 3 meses, corra para o mais longe que puder dessa pessoa, pois não sabe o que está falando. Tenha uma visão de médio a longo prazo e mantenha o passo constante. Você vai chegar lá.

Experimente essas dicas e, acima de tudo, aproveite a jornada de aprender e evoluir na área de Ciência de Dados, que pode trazer para você uma carreira recompensadora.

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Equipe DSA