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Aprender com cursos gratuitos pode ser altamente benéfico para quem busca ingressar na área de ciência de dados. Os cursos gratuitos oferecem inúmeras vantagens, como economia, flexibilidade, acesso às ferramentas e conceitos mais recentes, oportunidades de aprender com especialistas do setor, suporte da comunidade e experiência de aprendizagem prática em vez de dar comida na colher.

Neste blog, meu objetivo é ajudá-lo a aprimorar suas habilidades em ciência de dados, fornecendo uma lista abrangente de cursos gratuitos sobre vários tópicos, incluindo Python, SQL, análise de dados, inteligência de negócios, engenharia de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, IA generativa, e MLOps.

A maioria desses cursos vem das principais universidades e plataformas como Coursera, MIT, UC Davis, FreeCodeCamp, Google, Microsoft, IBM, Harvard e Stanford. Então, comece hoje mesmo sua jornada para se tornar um cientista de dados profissional!
 

Observação: Os cursos do Coursera estão disponíveis gratuitamente para auditoria e, caso essa opção não esteja disponível, você pode concluí-los durante o período de teste ou solicitar auxílio financeiro.

Python é uma linguagem de programação necessária para ciência de dados. Você aprenderá sobre manipulação de dados, análise, visualização e aprendizado de máquina. Oferece uma vasta gama de bibliotecas e estruturas que simplificam tarefas complexas, tornando-o uma escolha popular entre os cientistas de dados.

SQL (Structured Query Language) é uma linguagem de consulta usada para gerenciar e manipular bancos de dados relacionais, que são cruciais para armazenamento, recuperação e análise de dados.

Como você deve saber, a análise de dados é um aspecto crucial da ciência de dados que ajuda as empresas a tomar decisões informadas com base em insights baseados em dados. Isso envolve o uso de uma variedade de ferramentas e técnicas para extrair informações significativas dos dados.

Os cursos gerais de ciência de dados cobrem uma ampla variedade de tópicos, desde manipulação de dados até análise de séries temporais e modelagem de dados.

Você pode usar ferramentas de Business Intelligence como Power BI ou Tableau para transformar dados brutos em insights acionáveis, o que ajuda na tomada de decisões. Você não precisa aprender nenhuma outra linguagem de programação além de SQL.

A engenharia de dados é o subcampo da ciência de dados que trata do projeto, construção e manutenção de pipelines e infraestrutura de dados.

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que envolve a criação de algoritmos capazes de aprender a partir de dados e fazer previsões. É uma habilidade essencial para cientistas de dados.

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que se concentra em redes neurais com múltiplas camadas. É amplamente utilizado em reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural e outras tarefas complexas.

IA generativa refere-se ao processo de criação de novos conteúdos, como texto, imagens e áudio, por meio da análise de padrões e estruturas aprendidas a partir de dados existentes. Em seu processo de aprendizagem, você se concentrará principalmente em grandes modelos de linguagem e em como treiná-los, ajustá-los e implantá-los.

MLOps, abreviação de Machine Learning Operations, é o processo de automatização e agilização da implantação e gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina. Atualmente, é um dos campos de carreira mais procurados na indústria de ciência de dados.

1. Fundamentos de Python para MLOps pela Duke University
2. MLOps para iniciantes por Udemy
3. Especialização em Engenharia de Aprendizado de Máquina para Produção (MLOps) por DeepLearning.AI
4. Treinamento MLOps de DataTalks.Club
5. Feito com ML por Goku Mohandas

Você não precisa pesquisar no Google para encontrar cursos de alta qualidade sobre dados. Tudo que você precisa fazer é adicionar esta página aos favoritos e começar sua jornada com Python e SQL. Em alguns meses, você poderá ingerir, processar, analisar e modelar dados. Depois disso, será uma jornada de aprendizado contínuo. É altamente recomendável construir seu portfólio no GitHub ou em qualquer outra plataforma desde o início, se você quiser ser contratado pelos melhores recrutadores.

Confira o blog em “5 plataformas gratuitas para construir um forte portfólio de ciência de dados”para aprender sobre outras plataformas e o que elas oferecem.
 
 

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) é um profissional certificado em ciência de dados que adora criar modelos de aprendizado de máquina. Atualmente, ele está se concentrando na criação de conteúdo e escrevendo blogs técnicos sobre tecnologias de aprendizado de máquina e ciência de dados. Abid possui mestrado em gestão de tecnologia e bacharelado em engenharia de telecomunicações. Sua visão é construir um produto de IA usando uma rede neural gráfica para estudantes que sofrem de doenças mentais.

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