Chegamos ao final da série sobre Como Aprender Data Science Mais Rápido. 

É fácil aprender Data Science? Não.

É possível aprender Data Science? Claro que sim!

E do que você precisa? Método, Motivação e Disciplina.

Um ser humano é capaz de aprender o que quiser, desde que tenha um método eficiente de aprendizado, esteja motivado e estude com disciplina. E acredite: o problema não é falta de tempo, falta de recursos ou falta de ajuda. É falta de método, motivação e disciplina.

Método

As primeiras 4 partes desta série deram a você a chave. O que mais você precisa? Não espere por mais instruções, apenas faça. Ultralearning é uma forma diferente de aprender, onde aquela postura estática e passiva dá lugar a uma postura dinâmica e pró-ativa. Não estude por estudar. Estude para aprender. E não desista enquanto um conceito não estiver claro. Cursos e livros não vão fazer o conhecimento brotar de forma automática, são apenas guias que mostram o caminho a ser seguido.

Motivação

Nós mostramos o caminho, mas não podemos percorrê-lo por você. Aprender é uma escolha. Por que você quer aprender Data Science? Porque é a área mais quente do momento e que paga bons salários? Essa não devia ser sua única motivação, pois quando conseguir um bom emprego e um bom salário a motivação vai embora. Aprenda Data Science porque isso vai dar a você ferramentas para resolver problemas, aumentar sua capacidade cognitiva, aumentar sua empregabilidade e fazer de você uma peça fundamental dentro de qualquer máquina corporativa. Aprender sobre análise de dados oferece uma visão mais ampla do mundo e dos negócios e onde tiver dados disponíveis, seu conhecimento poderá ser aplicado.

Disciplina

Deixe suas distrações de lado, organize sua agenda, crie um plano de estudos, sente na cadeira e estude. Disciplina é com você.

Aqui está um resumo de cada uma das 4 partes anteriores desta série sobre Como Aprender Data Science Mais Rápido. Cada título é um link para o arquivo completo.

Parte 1: Metalearning

1. Criar um mapa de metalearning (Conceitos, Fatos e Procedimentos)
2. Identifique aspectos desafiadores da aprendizagem
3. Busque técnicas para superá-los
4. Estabeleça sua metodologia de aprendizado

Aplicar Ultralearning no aprendizado da Ciência de Dados começa com a utilização de estratégias de metalearning. O primeiro passo é criar um mapa que se adapte à sua vida. Não vá em frente e planeje um caminho impossível que exige que você aprenda 12 horas por dia todas as semanas. Isso é irreal e você experimentará esgotamento. Seja mais pragmático ao planejar sua jornada: leve em consideração suas responsabilidades pessoais, hobbies, amigos e familiares, etc.

Outra coisa importante é encontrar sua maneira de aprender. Todo mundo tem sua própria metodologia de aprendizado. Não tente ser outra pessoa e copiar sua maneira de aprender. Se você aprende melhor com visualizações e vídeos, faça cursos online. Se você preferir o estilo de aprendizado baseado em livros didáticos, vá em frente e faça-o. Nada o impede de aprender no seu próprio ritmo. A única limitação é a que você impor a si mesmo.

Parte 2: Foco

Distrações estão por toda parte. Sem foco, é quase impossível aprender. Ter a disciplina para controlar a si mesmo e a autoconsciência de que as distrações vêm de dentro, e não de fora, é o primeiro passo. Tudo depende de você e você sozinho.

Pegue um cronômetro e defina um limite de tempo para o seu estudo. O senso de urgência e o tempo fornecem o ímpeto para iniciar o seu estudo, em vez de adiar por um episódio a mais de “Friends”. Em seguida, mantenha seu foco e entre na zona de concentração, como os programadores chamam, configurando o ambiente certo para você. Em seguida, use o timeboxing para garantir que sua produtividade esteja no nível máximo. Por fim, descubra seus picos de poder mental para garantir que você esteja delegando tarefas criativas para momentos em que você está mais ativo mentalmente e tarefas monótonas para períodos menos ativos.

Nosso cérebro tem seus limites. Não se esforce demais. Quando você simplesmente não conseguir fazer nada, dê um passeio, toque piano, converse com seus amigos. Em seguida, tente se concentrar novamente.

Parte 3: Otimização do Processo de Aprendizado

Com foco, o aprendizado se torna um pouco mais fácil. Agora vem a parte difícil. Aprender apenas lendo e memorizando é ineficaz. É hora de deixar isso para trás e começar a aprender com eficiência, focado no mercado de trabalho.

Entre as sugestões importantes desta parte está a prática para a aplicação dos conceitos. Fazer é substancialmente melhor do que absorver passivamente. Todos aprendemos coisas fazendo desde que éramos crianças. Estudamos o mundo e formulamos nossa própria estrutura.

Deseja aprender Machine Learning? Não comece a estudar matemática e os detalhes, sem antes saber como aplicá-los (sim, eu sei que isso é bem diferente do que ensinaram a você no ensino médio ou na faculdade e por isso Ultralearning é acima de tudo uma mudança de paradigma). Instale um IDE (código PyCharm / Visual Studio Code / Jupyter Notebook), faça cursos de Machine Learning, busque livros ou outros materiais sobre como implementar Machine Learning e aprenda sobre o processo primeiro, aquilo que em inglês chamamos de “Big Picture”. Aprendendo primeiro uma visão geral, depois ficará muito mais fácil descer no detalhe e estudar itens pontuais necessários para o trabalho eficiente em Machine Learning.

No entanto, grandes Cientistas de Dados têm conhecimento de estatística, python, perspicácia nos negócios e Machine Learning, tudo isso em suas mentes – e estão preparados para qualquer tipo de dados que as pessoas lancem sobre eles. Tenha em mente que o caminho é longo e que pode levar 1 ano ou mais até que você esteja minimamente preparado. E na prática você estará sempre em “modo de aprendizado”.

Parte 4: Compreensão Profunda e Experimentação

Um entendimento profundo de um conceito permite que você junte peças e use esse entendimento para resolver problemas e formular novas ideias.

Ao conhecer a essência de algo (Big Picture), novas soluções para problemas complexos podem ser geradas. Para alcançar um entendimento profundo, primeiro compreenda a visão geral e então comece por compreender o básico e entenda-o de dentro para fora. A partir daí as conexões começam a ser criadas e o aprendizado vai sendo cada vez mais fácil. Aprender tem essa característica: quanto mais você aprende, mais rápido consegue aprender novos conceitos.

Experimentar dados e pipelines é o ingrediente subjacente da Ciência de Dados. Os modelos podem ser tendenciosos e conter erros – somente com experimentação perpétua com diferentes recursos (engenharia de recursos) e com algoritmos é possível melhorar um modelo. Ao restringir quais recursos escolher e alternar suas ferramentas de Machine Learning, você pode criar um bom modelo.

É isso. No mundo de hoje, não basta aprender. É preciso aprender mais rápido e melhor. Recomendamos a leitura do livro Ultralearning. Ele é transformador.

Seja corajoso! Pense grande. Experimente intensamente.

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