Começamos hoje aqui no Blog da DSA uma nova série de 5 posts que poderão ajudar você a aprender mais rápido não apenas Data Science, mas o que você quiser. As técnicas e métodos explicados aqui são baseados em uma série de artigos e pesquisa e principalmente em um livro que recomendamos para nossos alunos há 3 anos na timeline da Comunidade dentro do nosso portal: Ultralearning! Como aprender mais rápido o que você quiser?

No mundo de hoje, tempo é um recurso precioso e não pode ser desperdiçado. Boa leitura.

Elon Musk, Bill Gates, Warren Buffet e Mark Cuban. O que todas essas pessoas ultra-bem-sucedidas têm em comum?

Eles são todos ultralearners.

Elon Musk é um aprendiz voraz que utiliza uma árvore semântica para lembrar todas as coisas que lê. E ele consegue absorver informações de outras pessoas de forma incrível. Embora o sucesso e os avanços que ele alcançou possam parecer impossíveis, podemos aplicar sua estrutura a nossas vidas pessoais e realizar sonhos.

“Um pequeno conselho: é importante ver o conhecimento como uma espécie de árvore semântica – certifique-se de entender os princípios fundamentais, isto é, o tronco e os galhos maiores, antes de entrar nas folhas / detalhes ou se não há nada para se pendurar.” – Elon Musk

Bill Gates e Warren Buffet são incrivelmente curiosos e têm um desejo insaciável de aprender. Warren Buffett investe 80% de seu tempo lendo e pensando em sua carreira. Bill Gates lê um livro por semana e tira férias de duas semanas apenas para leitura.

“O capital intelectual sempre supera o capital financeiro.” – Paul Tudor Jones, empreendedor bilionário, investidor e filantropo.

Seu capital intelectual é seu maior investimento.

Uma Introdução ao Ultralearning

O Que é Ultralearning?

Ultralearning é uma metodologia orientada para o aprendizado, que permite às pessoas dominar rápida e eficientemente habilidades difíceis. Com uma abordagem estruturada do aprendizado, as pessoas se tornam ultralearners e alcançam feitos extraordinários que podem parecer implausíveis a princípio, mas, de fato, qualquer pessoa pode adotar essa estratégia de ultralearning e realizar ideias e sonhos aparentemente irrealistas.

Princípios do Ultralearning

Metalearning

Metalearning – O processo de aprender a aprender.

Metalearning é um conceito imperativo quando se trata de aprender. É o primeiro passo que toda pessoa deve dar antes de iniciar o processo de aprendizado.

O aprendizado é mais difícil do que parece. Muitas pessoas pensam que o aprendizado é apenas estar absorvendo informações aleatoriamente e, depois, verificando-as em um teste.

Mas, na realidade, o aprendizado é difícil. Digo isso porque as escolas e faculdades se tornaram um negócio e o ato de aprender se tornou uma arte perdida. Os alunos estão apenas estudando para passar em um teste e não aprendendo mais por aprender. Pergunte a um aluno “por que” em vez de “o que” e eles provavelmente terão dificuldades.

No que diz respeito à Ciência de Dados, assistir horas a vídeos do YouTube, ler dezenas de livros de programação e registrar-se em cursos on-line por si só não é garantia de aprendizado. Uma estrutura organizada é necessária. Por isso aqui  na DSA sempre promovemos a reflexão como forma de aprendizado. Não apenas executar código, mas compreender o que e porque está sendo feito determinada tarefa.

É necessária uma profunda compreensão dos fundamentos. E uma compreensão do quadro geral.

Compreensão do Quadro Geral (Big Picture)

O Metalearning tem tudo a ver com a visão geral, e depois usá-la para criar sua estratégia de aprendizado ideal.

O pensamento geral significa essencialmente a história ou ideia completa e abrangente. Essa frase geralmente implica que se deve pensar no futuro, ou pensar em outros fatores paralelos, sem enfatizar os pequenos detalhes. Veja esse exemplo para compreender o conceito de Big Picture.

Imagino que você já tenha se divertido com um Puzzle (quebra-cabeça em inglês). A garotada de hoje talvez não saiba o que é isso..rs, mas quem (assim como eu) é da época pré-mundo-eletrônico já deve ter se divertido com Puzzles. Pois bem, como você monta um quebra-cabeça? Eu vejo duas abordagens:

1- Abordagem 1 – Você observa atentamente a figura que você quer montar (ou seja, define o objetivo na sua mente) que aqui chamaremos de “Big Picture”, e então começa a ver como as peças se encaixam. Com esta estratégia e a figura na sua mente, as peças individuais quando montadas vão fazendo cada vez mais sentido e mesmo quando você olha para uma peça isolada, seu cérebro tenta associá-la com a Big Picture.

2- Abordagem 2 – Você não observa a figura (ou muitas vezes nem mesmo tem a figura pronta) e então vai investigando as peças individualmente e tentando descobrir as ligações, até que alguma figura faça sentido.

As duas abordagens funcionam e você será capaz de montar o quebra-cabeça. Mas qual das duas é mais eficaz e mais rápida? Em nossa opinião, a abordagem 1. Isso demonstra como a Big Picture é o ponto de partida para aplicar ultralearning em seu aprendizado.

Para entender o conceito de entendimento geral, vamos aplicar esse conceito à Ciência de Dados. A Ciência de Dados é o trabalho mais sexy do século XXI. Mas a maioria dos Cientistas de Dados entra em campo sem pensar claramente sobre o que é a Ciência de Dados.

Em poucas palavras, a Ciência de Dados é a aplicação de ciência para descobrir o valor oculto dos dados.

Os dados estão crescendo exponencialmente e os Cientistas de Dados são essenciais para fazer uso de todos esses dados. Da tomada de decisão baseada na intuição, estamos passando para a tomada de decisão baseada em fatos.

Os Cientistas de Dados têm a árdua tarefa de ajudar as organizações a tomar a decisão certa com os insights que coletam dos dados. Assim, usando as habilidades certas e os conjuntos de dados certos, um Cientista de Dados gera um mundo orientado a dados.

Aqui na DSA sempre ressaltamos a importância do Big Picture, como exemplo neste artigo onde recomendamos que os alunos façam a Formação Cientista de Dados antes da Formação Análise Estatística de Dados. Confira: Qual Trilha de Aprendizagem Devo Escolher na Data Science Academy? 

Estratégias de Metalearning Para Data Science

Aqui vão algumas estratégias para ajudar você a dar o primeiro passo:

1. Crie um Mapa de Metalearning

Divida seu tópico em três categorias:

  • – Conceitos
  • – Fatos
  • – Procedimentos

 

Conceitos

Os conceitos em Ciência de Dados seriam treinamento e educação, pré-requisitos para a Ciência de Dados. Isso inclui uma base sólida em matemática (estatística, probabilidade, álgebra linear e cálculo), programação, Machine Learning e IA e análise de negócios.

Fatos

Os fatos na Ciência de Dados serão o material didático envolvido na Ciência de Dados, como os fatos em matemática e aprendizado de máquina que você precisa entender profundamente até o ponto em que pode ensiná-lo a outras pessoas.

Os fatos envolvidos não devem ser memorizados, pois a educação formal nos fez uma lavagem cerebral, mas devem ser compreendidos no nível atômico, onde você pode traduzir o jargão em um idioma mais fácil para as massas entenderem.

Procedimentos

Os procedimentos envolvidos são os fundamentos da Ciência de Dados – entendimento dos negócios, aquisição de dados e preparação (mineração e limpeza), implantação, modelagem e visualização. Esses fundamentos também têm subcampos e cada um é crucial no procedimento de descoberta do valor dos dados.

2. Identifique Aspectos Desafiadores da Aprendizagem

A Ciência de Dados não é um campo fácil. É preciso ter perspicácia nos negócios e ótima comunicação para poder traduzir dados em algo que as pessoas possam entender e compreender bem. Ser um Cientista de Dados é quase como um tradutor dos dados confusos do mundo.

Alguns aspectos desafiadores do aprendizado são a matemática, especialmente as estatísticas que desempenham um papel importante na Ciência de Dados, os conceitos de aprendizado de máquina e excelente comunicação.

Esta parte é ambígua e arbitrária, pois todos lutam com coisas diferentes. Portanto, o exposto acima é apenas uma opinião e não se aplica a todos os casos.

3. Técnicas para Superá-los

A técnica de estudo de Feynman é altamente eficaz quando se aprende algo tão vasto e intrincado quanto a Ciência de Dados. Os conceitos e fatos de aprendizado de máquina em matemática podem ser facilmente armazenados em seu cérebro com essa técnica.

Para a comunicação, não existe uma maneira simples de melhorar repentinamente a comunicação e se tornar um comunicador de classe mundial. Alguns de nós têm a capacidade inata de convencer as pessoas com o nosso discurso, e alguns aprendem isso ao longo da vida.

A comunicação, como no conhecimento, é uma habilidade que acumulamos à medida que passamos pelos fluxos e refluxos da vida. Um conselho para a comunicação é usar apenas palavras simples em vez de jargões, para que todos possam entender os resultados dos seus dados.

Além disso, certifique-se de personalizar sua apresentação de acordo com o público, pois os Engenheiros de Dados compreendem melhor a Ciência de Dados em comparação com um gerente ou parte interessada.

Algumas dicas para tornar sua comunicação mais efetiva e orientada a resultado:

  • – Desenvolva sua compreensão do problema de negócios.
  • – Aprenda como medir o impacto nos negócios – a quais métricas de negócios os resultados do seu modelo se alinham?
  • – Quais dados estão ou estavam disponíveis – se apropriado, indique quais dados seriam úteis para coletar.
  • – A hipótese da solução inicial.
  • – A solução / modelo – use exemplos e visualizações.
  • – O impacto comercial da solução e itens de ação claros para as partes interessadas.

4. Estabeleça sua Metodologia de Aprendizado

Com a internet, aprender Ciência de Dados não é mais caro e limitado. Existem vastas quantidades de recursos que democratizaram a Ciência de Dados para todos os tipos de pessoas. Semelhante aos problemas enfrentados ao aprender, essa parte também depende do indivíduo. Alguns podem preferir aprender com livros e outros com vídeos em cursos on-line, como oferecidos aqui na Data Science Academy.

No entanto, é essencial ter uma metodologia de aprendizado para que você possa personalizar a maneira como aprende, com base em sua preferência e habilidade.

Uma boa dica para aprender Ciência de Dados é apenas começar com projetos práticos, como regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, etc. Isso ocorre porque muitas pessoas cometem o erro de se concentrar em matemática e absorvem toneladas de fatos, mas deixam de adquirir habilidades práticas desde o início.

Plano de Ação

Depois dessa introdução ao que é o ultralearning, passe de 5 a 10 minutos refletindo sobre o que você aprendeu com esses conceitos em mente. Não há melhor momento para começar do que agora. Formule sua estratégia de metalearning com as dicas que vamos trazer nas outras 4 partes desta série e comece a aprender da maneira certa hoje!

Até a Parte 2.

Equipe DSA

Referências:

Ultralearning

How To “Ultralearn” Data Science

This Ultralearner Explains How To Acquire Hard Skills Fast

4 passos para aprender tudo que você quiser, segundo um Nobel da Física