Conhecimento é construido, por isso devemos continuar com nossos estudos.

O meu maior desafio é o aprendizado de programação estou quebrando mito da minha vida que é aprender programar depois dos 40 anos. Nunca é tarde para aprender a programar e eu creio que vou conseguir.

Olá Kizzy! Você não deve lembrar, mas fui seu colega no ensino médio na ACM. Fiz minha graduação em TI, iniciei como desenvolvedor Java e hoje sou Incident Manager e também estou cursando pós graduação em Big Data, Data Science and data Analytics. Muito feliz em ver o patamar que você alcançou, seus vídeos tem me inspirado a prosseguir nos estudos relativos a ciência de dados. Minha pergunta é a seguinte: você presta algum tipo de consultoria? Seja relativo a carreira ou mesmo sobre ciência de dados? Grato desde já, parabéns pelo conteúdo!!

A kizzy é uma baita inspiração. Bonita, inteligênte, simpática, preocupada em passar conhecimento através dos vídeos, dedicada... Nossa. Quero ser assim quando eu crescer! Estou no 5° semestre da engenharia da computação e não sei ainda pra que lado quero seguir. O canal tem me ajudado bastante a conhecer ciência de dados e entender mais sobre a área.

Muito bacana, tenho 38 anos e depois de 16 anos no mundo publicitário migrei para engenharia de software onde acabei de me graduar e já começei pós em data science. Espero que a idade não seja um obstáculo para entrar no mercado.

O material de vocês é sempre de muita qualidade, parabéns! Mas não poderia deixar de falar do quão belo está o seu penteado!

Estou tentando migrar da biologia para a área de dados na tecnologia, o canal tem ajudado bastante nessa jornada, muito obrigado!

Sou professor de Matemática, formado pela PUC-SP (graduação e mestrado), também estudei programação em uma Etec, na época do ensino médio. Acredito que tenho a maioria das soft skils para ser um cientista de dados, falta agora aprender a parte mais técnica. As dicas desse canal tem me ajudado muito! Obrigado!!!!

Voltei aqui pra avisar que os cursos gratuitos da DSA são os mais completos. Daria um vídeo só sobre a matriz de aprendizado dos cursos deles. Tem muita coisa legal lá

A melhor parte de todo o processo é quando se chega a maturidade, quando se perde o medo e se ganha autonomia para resolver problemas propriamente. Isso demanda tempo, esforço, humildade, e foco. Hoje em dia da para aprender muita coisa grátis, mais alguns caminhos podem se tornar mais difíceis. Maturidade é saber ir pesquisar por exemplo as documentações das bibliotecas, ter lógica e pensamento crítico. Eu indico extremamente os canais: Seja um Data Scientist, Mário Filho ML, Sigmoidal, Minerando Dados, e é claro o Programação Dinâmica! vejam também as pessoas por trás dos canais. Boa sorte a todos nós, Avante Data Scientists!

Kizzy, você é um gênio! Obrigada pela gerenosidade em transmitir um conteúdo tão rico de forma acessível e motivadora. Parabéns!

Mano, que vídeo maravilhoso. Eu tiro o chapéu para profissionais que disponibilizam seu tempo pra trazer conhecimento pro próximo. Sou uma socióloga que quer adentrar o mercado de análise de dados e o canal de vocês tem me ajudado muito!

Que vídeo importante para comunidade que vem crescendo nos últimos tempos, sensacional é pouco! Vocês são indescritíveis s2

Esse é o vídeo que precisava, parabéns!!

obrigado por tanto conhecimento, cai de paraquedas no seu canal e espero construir uma forte carreira seguindo seus conselhos de aprendizado.

Excelente e incrível oportunidade de ter uma oportunidade de tanta qualidade e amigável e tudo gratuito.

Segue um resumo... espero que ajude. Parabéns pelo canal. Como criar um PLANO DE ESTUDOS para se tornar um CIENTISTA DE DADOS? (Roadmap Ciência de Dados) 1 -> DEFINIR UM OBJETIVO: * Exemplo: Aprender algo novo por hobbie ou diversão, Vaga de emprego no mercado de Trabalho, Fazer uma prova ou certificação, Projeto pessoal (resolver problemas no dia-a-dia), Aprimorar o seu portifólio pessoal, contribuir numa comunidade (seja para ONGs, ajudar pessoas na região em que você mora), Envolver-se em comunidades para aprender a utilizar as tecnologias e adquirir conhecimento em cima do conteúdo que você queira adquirir 2 -> MAPEAR CONTEÚDOS: * MAPEAR CONTEÚDOS E CONHECIMENTOS QUE QUEREMOS ADQUIRIR DE ACORDO COM O OBJETIVO * Exemplo: Se o seu objetivo é adquirir uma vaga de emprego, mapeie as possíveis vagas e verifique as habilidades/conhecimentos técnicos, comportamentais e tarefas exigidos para um cientista de dados. As tarefas mais comuns são: Coleta e aquisição de dados, limpeza de dados, análise exploratória de dados, transformação e modelagem dos dados, criação de modelos aprendizado de máquina, avaliação e validação dos modelos, implantar (colocar em produção) os modelos. * Procure mapear bem os conteúdos, quebrá-los em partes e definir um critério de aceitação. Isso vai te ajudar na definição de tempo. Exemplo: Para obter a habilidade "Coleta e aquisição de dados" eu preciso ter os conhecimentos (a depender do seu nível): O que é? Quais são as bases disso? Opções de como fazer? Quais ferramentas utilizar? Onde procurar ajuda para me dar mais detalhes (curso, livro, comunidade, colegas de trabalho, etc) ? Obs: Essas perguntas bem abertas são norteadoras para te ajudar a chegar a perceber até onde vale a pena você se aprofundar e auxiliar no critério de aceitação ao seu objetivo acerca da habilidade que você está buscando adquirir. 3 -> AUTOAVALIAÇÃO: * Autoconhecimento: Se conheça e entenda em que ponto você está -> Exige uma certa maturidade. É importante para entender o seu nível em cada habilidade que precisa desenvolver (sou zerado - iniciante que não sabe de nada? Tenho um certo conhecimento - eu tenho uma noção? Qual é a profundidade deste conhecimento para me deixar confortável(segurança) em fazer? O que eu preciso para me aprofundar no conhecimento/habilidade? Consigo estudar sozinho? Prefiro estudar por livros ou preciso fazer curso - procure seguir do início ao fim. Recursos: Eu tenho condições e comprar materias (cursos, livros, etc) ou apenas materiais gratuitos? Consigo estudar utilizando materiais estrangeiros (vídeos, cursos, blogs, livros, podcasts)? Isso vai ajudar a definir a sua estratégia para estudar) 4 -> TEMPO: * Qual a sua disponibilidade por dia? Exemplo: 2h por dia em todos os dias (domingo a domingo), 1h de segunda a sexta-feira, etc. * Por quanto tempo você pode ficar estudando, alinhado ao seu objetivo qual é a data limite do meu plano de estudos? Exemplo: Tenho disponibilidade de estudar durante 1 ano, 6 meses, 3 meses, até o dia DD/MM/AAAA. * Caso o seu objetivo não tenha um urgência, você pode definir um prazo mais longo... MAS procure SEMPRE definir uma data limite levando em conta os seus objetivos (você pode quebrar em partes, exemplo: Quero desenvolver a habilidade "Coleta e aquisição de dados" em 3 meses, ou seja, até o dia DD/MM/AAAA. Depois quero desenvolver a habilidade "limpeza de dados" em 2 meses, ou seja, até o dia DD/MM/AAAA, etc.) para fazer sua autoavaliações e ajudar em manter a consistência e disciplina. DICA: Se você tiver tempo, procure estudar um pouco a cada dia do que concentra muito conhecimento num curto espaço de tempo para facilitar a assimilação do conhecimento. * As perguntas acima deve levar em conta o seu objetivo e disponibilidade. IMPORTANTE: Mantenha a consistência e disciplina (dedicação diária ou conforme a sua disponibilidade) para conseguir atingir os seus objetivos definidos. LEMBRE-SE: Você é o único representante na face da terra CAPAZ de transformar o seu sonho em realidade e se você não tiver dedicação, não há quem faça pra você. 5 -> Crie uma trilha pré-determinada * Se mantenha e siga até o final * Para te ajudar a manter o foco nos estudos a longo prazo * Baseado em cursos e materiais => Pode ser paga ou gratuita 6 -> Após a conclusão de um curso, material (livro), trilha pré-determinada faça uma auto-avaliação para saber se o que você realizou foi proveitoso ou não, mapeie o que você aprendeu e o que você não aprender, isso vai te ajudar a identificar se você alcançou ou não o seu objetivo ou ainda se vale a pena trilhar a jornada para alcançar o seu objetivo definido ou não. E avalie se o seu objetivo foi alcançado, se vale a pena adquirir mais conhecimento para alcançar o seu objetivo caso ainda não tenha alcançado ou ainda se vale a pena MUDAR de objetivo. 7 -> Após a autoavaliação pós-conclusão do curso, material (livro), trilha pré-determinada faça uma retro-alimentação, isto é, mapeie novamente os materiais conforme o seu objetivo (novo ou não), defina o tempo (caso ocorra alteração) e continue a jornada. ===> Exemplo de plano de estudos para ciência de dados: -> (3 meses em paralelo com...) Programação: Lógica de programação e Python. -> (3 meses em paralelo com...) Análise de dados: Dados estruturados (geralmente em CVS e mais fáceis para realizar as primeiras manipulações - selecionar linhas, agregação de conjunto de dados diferentes, principais medidas estatísticas desses dados: Tipos de variáveis, medidas de tendência central, medidas de dispersão e medidas de distribuição) e dados não-estruturados => O pacote PANDAS do Python é o mais comum a ser utilizado, mas existem outras como o NumPy e SciPy. DICA: Escolha um conjunto de dados do seu interesse, exemplo: Microdados do ENEM (Conjunto de dados extenso e amostra grande de alunos e muitas colunas). Faça perguntas (Crie hipóteses) para você manipular os dados e ter as respostas. -> (3 meses) Visualização de dados: Evidencie e apresente as respostas por meio de gráficos e outros elementos visuais advindas das respostas dos dados manipulados -> (3 meses -> Fazer após a conclusão da visualização de dados) Aprendizado de máquina: O que é? Quais são os tipos? Qual a diferença entre aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço? Quais são as principais tarefas de aprendizado de máquina (Problemas de classificação, regressão, agrupamento, etc) ? Quais são os principais modelos para cada uma dessas tarefas? O que é overfitting e underfitting? Quando você se ajustando demais ou "de menos" aos dados? * Ao estudar um modelo tenha em mente o seguinte: Para que serve? Como funciona o modelo, o que está por trás deste modelo? Quais são os principais parâmetros que você utiliza para implementar este modelo, por exemplo utilizando o Scikit Learn ou Tensorflow? Como avaliar se o modelo está performando, ou seja, tem uma acurácia/precisão que você gostaria? Como validar os modelos? Para praticar você pode utilizar plataformas como o Kaggle e criar o seu portifólio * Deep Learning: Aprendizado de máquina com dados não estruturados (imagem e voz, por exemplo). Tempo total sugerido: 6 meses -> Dedicação de médio a alta. Tente estudar com alguém para que você possa mostrar e explicar para outra pessoa o que você fez de forma didática, isso vai acelerar bastante o seu aprendizado DICA: Aprenda de forma incremental e cíclica.

Que vídeo maravilhoso!! Eu tô iniciando minha transição de carreira pra área de ciência de dados, mas ainda tô um pouco perdida. Obrigada por esse conteúdo pra nos ajudar. ❤️

Estou começando com os estudos, obrigado pelos vídeos. Sou o primeiro da minha família a de formar no ensino médio, e eu amo muito tecnologia, mais uma vez obrigado. ❤️❤️

Top demais sua didática, esta me ajudando muito! Não para por favor vc esta mudando vidas de pais de família, sucesso sempre !

O vídeo está ótimo. Eu só reforçaria a ideia de que se deve aprender primeiro os conceitos por trás de tudo isso que você falou (estatística, programação e matemática). O que eu percebo muito é que as pessoas que querem migrar pra área de ciências de dados se limitam apenas a usar pacotes e a entender o básico do básico. Isso pode até funcionar para problemas pequenos mas na vida real não rola. Você precisa ter um conhecimento mais profundo do que você vai utilizar pra resolver o problema.

Parabéns moça, bem construtiva a abordagem

Kizzy, vei. Você é maravilhosa, to tomando um chá de bússola nesse vídeo. Se eu me tornar uma profissional de dados vai ser porque você foi um suporte maravilhoso.

Acho que estou no caminho. Faço um curso e sigo as lições na ordem e iniciei um pequeno projeto de análise de dados.

Valeu Kizzy! Vc e seu esposo me ajudam demais na minha carreira!

Já vi 3 vezes esse vídeo e continuo achando ele fenomenal, Obrigado pelas dicas.

é legal voltar a esse vídeo e ver que conclui com sucesso um dos tópicos, espero conseguir próximos tbm :)

Simplesmente tudo que eu estava procurando. Parabéns pela clareza e assertiva nos conteúdos.

Conteúdo riquissímo de dicas, obrigado por compartilhar

Vídeo sensacional! Queria ter conhecido esse material antes. Super recomendo

Fantático. Sua fala trouxe mais motivação. Espero que continue nos ajudando. Obrigado. Marcos Santos

O video é incrível, é uma luz para quem quer começar e não faz ideia.

Muito bom. Sigo estudando e estruturando (teoria e prática) meus pequenos projetos. Formando minha base sólida.

Kizzy, meus parabéns pelo conteúdo de excelência postado no canal, ao lado do Hallison. É uma dádiva que a vida tenha unido vocês dois que, com suas mentes brilhantes, auxiliam o caminho de tantos estudantes de tecnologia pelo país. Muito obrigado!

Esse vídeo me ajudou muito a melhorar meu método de estudo. Prefiro estudar sozinha e as vezes fico um pouco perdida. Obrigada ❤

Esse é um dos melhores videos sobre o assunto. Estou começando minha graduação em Ciência de Dados e aprendi muito com esse vídeo. Obrigado e parabéns pelo conteúdo!

Legal, muito obrigado

Kizzy fala claro, direito, profundo e inteligentemente. Maravilha !

Parabéns! Muito Inteligente e preparada.

Meu Deus que perfeita!

Obrigado pelo conteúdo, Kizzy!

Parabéns pelo seu trabalho! Que Deus te abençoe!

Plano de estudos é algo muito pessoal, mas esse vídeo é excelente para dar um direcionamento sobre como pensar na estrutura do seu plano de estudos. Parabéns!!

Esse plano vai me ajudar sair do zero no python, excelente conteúdo, parabéns pelo canal.

Parabéns pelos conteúdos!!! Vcs são maravilhoso. 👏🏾👏🏾👏🏾👏🏾

Pelo início do vídeo, já percebi que você é super organizada mentalmente, sabe se comunicar, pelo cenário, pela câmera, imagem pessoal e conteúdo, bem profissional. Parabéns !

Cara que show de aula Kizzy. Gamei, sou seguidor fervoroso agora. Obrigado.

Se Deus quiser vou me tornar um grande Cientista de Dados. Obrigado pelas dicas. E com todo respeito te acho linda. Parabéns....

Até antes desse vídeo, eu estava com muitas dúvidas em relação a um curso que adquiri. Pretendia procurar outro, mas achei legal o conselho de seguir até o fim e ver o que consigo tirar proveito dele. Valeu Programação Dinâmica

Obrigado Kizzy...muito esclarecedora as suas dicas. Parabéns pelo canal.

Só tenho a agradecer a Kizzy e a equipe do canal Programação Dinâmica por esse belo conteúdo.

Show esse vídeo, mais um golaço Kizzy, parabéns!

Organizar tempos e conteúdos é difícil quando se está começando em qualquer área. Muito obrigado por facilitar o processo e compartilhar esse excelente vídeo.

Este canal eh profissional, ensina com cuidado, sem exageros.

Dando meu feedback, para quem esta vendo esse vídeo agora. Eu hoje sou analista de dados, e estou estudando para ser um cientista de dados. Planejo ficar nessa com python pelo menos uns 8 meses, me aperfeiçoar em estatística também, antes de pensar em ir para IA ou machine learnig. Até pq já estou em uma área bem específica, então não adianta correr com os estudos, precisa de uma maturação que só com tempo e vivencia

eu amo dados, agora que estou terminando ensino médio , irei focar nesse plano de estudos. Obrigada pelas dicas

Estou começando a aprender a programar e essas dicas vai me ajudar e muito na minha caminhada inicial.

Kizzy, muito muito obrigada por esse vídeo. Sou desenvolvedora de software e estou aprendendo tópicos de Ciência de Dados mais a fundo agora e esse vídeo me ajudou demais a ter um direcionamento no meu aprendizado. Continue com esse trabalho lindo, já sou fã

Obrigado pelas dicas, já fiz e estou segundo a minha trilha!

Moça, seu vídeo foi bastante esclarecedor e instrutivo. Obrigado, mesmo!!

Você é maravilhosaaaaaa Vou começar a estudar hoje!

Um dos melhores canais nesse assunto!

Top! O canal de vocês é Referencia no Assunto em Língua Portuguesa..

Conhecendo agora a área de ciência de dados e estou muito interessado na área ! Parabéns pelos vídeos, vocês do PD são excelentes no trabalho !!!

Excelente vídeo! Parabéns pela comunicação objetiva, Kizzy.

Estou começando aprender programação do zero e inglês ao mesmo tempo. Na ds academy fiz uns cursos e tb no curso em vídeo ..mas sem inglês sei q não dá pra evoluir. Vou olhar seus vídeos q conheci agora. Quero mudar de carreira e vc eh uma fofa!!

Show essas dicas, iniciei um curso básico de Data Science, entrei no python e nossa como estou adorando essa ferramenta. Também estou fazendo leitura dos livros Data Science para Negócios e Storytelling com Dados e cada dia mais estou impressionado com o mundo dos dados. Vou seguir essas dicas, muito obrigado por compartilhar esse seu conhecimento.

Conheci a 1 hora e estou apaixonado pelo conteúdo deste canal! Muito obrigado.

Esse vídeo caiu do céu!

Obrigada por compartilhar tanto!!

voce foi maravilhosa. Deu uma trilha muito boa para planejarmos os estudos

Nossa que top estou pensando em ciênristas de dados ou engenharia da computação nossa a lets code é muito top já ouvir falar pretendo estudar nela. ..etc...

Eu ameiiii muito obrigado pela Luz💛🙏🏿🙏🏿🙏🏿

Este foi o melhor vídeo que vi sobre o tema.

Incrível como você conseguiu compilar várias informações úteis sobre como iniciar com Ciência de dados. Parabéns pelo conteúdo!

Você esplica muito bem Muito obrigada.❤

Obrigado por compartilhar kizzy!😉

Super like no vídeo! Gratidão pela postagem...

Boa tarde Kizzy. Continuem preparando excelentes materiais, pois nos ajudam muito. Sua forma de transmitir tais informações nos ajuda a seguir em frente. Parabéns.

Muito bom! Acompanhar as comunidades é muito bom para aprender .

Muito bom o vídeo pra direcionar quem está em busca da área de Ciencia de Dados! Obrigado e sucesso pro Canal Programação Dinamica. Vocês são TOP!

Kizzy, você é sem dúvidas a melhor! Muito grato pelo conteúdo.

Obrigado, muito grato pelas dicas e overview

Parabéns pelo Canal e muito obrigado pelas dicas ! Sucesso!!!

Vocês são incríveis, espero que cada vez mais o canal cresça! Sou Analista de BI e estou encantado com a ciência de dados!

Parabéns, explica muito fácil!!!

Prazer em conhecer Kizzy!!

Muito bom. Estou aproveitando bastante as dicas.

Parabéns pelo conteúdo, pesquisei muito, e sinceramente este vídeo é o mais claro, objetivo e sincero que vi referente este assunto. Muito obg

nossa q video maravilhoso! alem de mostrar como estudar qualquer coisa bem no começo, no final deu vários outros canais e sites pra ajudar no aprendizado! não sei pq ainda tem só 3,2mil likes. Fantastico, vou ver os outros videos e acompanhar o canal. Obrigada pelas infos

Show de bola as dicas. PS: minha esposa adorou seu cabelo :)

Meu resumo Com uma alta dedicação vai levar mais ou menos 6meses a 1ano 1 - Definir um objetivo (Hoobie, Curriculo, Resolver um problema) - Hobbies? - Currículo? - Resolver um problema? 2 - Mapear as habilidades técnicas/comportamentais necessárias No caso de ciência de dados - Coleta de dados - Limpeza de dados - Análise exploratória de dados - Transformação e modelagem dos dados - Criação do modelo de aprendizado de máquina - Avaliação desses modelos - Validação dos modelos - Colocar os modelos em produção 3 - Auto avaliação - Saber seu nível de conhecimento em cada tópico - Saber seus recursos disponíveis 4 - Tempo - Quantas horas você tem por dia pra estudar? - Você vai estudar todos os dias? - Quanto tempo vai investir nesse novo conhecimento/habilidade? AS DUAS ROTAS DE APRENDIZAGEM - Auto aprendizado (Com tutorias e artigos disponíveis na internet) - Com cursos (Já estruturado na sequência que se deve aprender) ____________________________________________________________________________________ Ainda sobre o tópico 2 PROGRAMAÇÃO - Entender o básico de lógica de programação - Aprender Python ANÁLISE DE DADOS - Entender os tipos de dados (Estruturados, Não estruturados) - Começar por estruturados (csv, xls) - Aprender a selecionar linhas dentre esses dados - Aprender a fazer agregação de conjuntos de dados diferentes - Dados não estruturados - Deep Learning - Tipos de vareáveis - Medidas de tendência central - Medidas de dispersão - Medidas de distribuição VIZUALIZAÇÃO DE DADOS APRENDIZADO DE MÁQUINA - Tipos de aprendizado - Supervisionado - Não supervisionado - Por reforço - O que é Overfiting - Pra que serve um modelo? - Como funciona? - Quais os principais parâmetros? - Como avaliar o modelo? - Como validar o modelo? _________________________________________________________________________________________ PLATAFORMAS Kaggle Canal - Programação Dinâmica Canal - Peixe Babel Canal - E AI, Carla? Canal - Universo Discreto Canal - Seja Um Data Scientist Canal - Mario Filho - Machine Learning Canal - EstaTiDados Canal - Guiminam Blog - Paulo Vasconcellos Udemy - Machine Learning e Data Science com Python de A a Z Udacity - Introduction to Machine Learning Course Alura

Video excelente! Explica de forma muito segura e fácil de entender. Obrigado! Ps.: sou iniciante em Python, mas concordo que a melhor forma de aprender é fazendo pequenos projetos mesmo que no início tenha que ir pesquisando na internet. Além de motivar bastante, consolida demais o conhecimento

Ótimo vídeo. Gostei mesmo da explicação. Sou entudante em eng da produção e gostaria de upgrad para aprimorar minhas habilidades

Obrigado pelo excelentíssimo trabalho. Amo saber que sempre que eu precisar tenho onde recorrer pra poder pensar em soluções para as minhas rotinas

muito obrigado!! eu realmente queria um norte sobre ciência de dados

Sou sua fã, Kizzy!

Vídeo mais incrível que eu já assistir sobre roteiro de estudos para CIENCIAS DE DADOS.

adorei seu planejamento, bateu com a forma que eu penso.

Você ganhou mais um inscrito e fã com sua concisão! Obrigado! Que você alcance todos os seus sonhos!