Este roteiro é um ótimo caminho estruturado para o sucesso em Machine Learning! Ele divide a jornada em 12 etapas chave, ordenadas logicamente para construir uma base sólida e, em seguida, mergulhar em especialização e aplicação prática.
1. Matemática & Estatística: Essa é a base. Você precisa de um bom entendimento de conceitos matemáticos como álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística. Esses formam a base de muitos algoritmos de machine learning.
2. Programação Python: Python é a linguagem dominante em ciência de dados e ML. Dominá-la permite implementar algoritmos, manipular dados e construir modelos de forma eficiente.
3. SQL & Banco de Dados: Entender SQL é essencial para trabalhar com grandes conjuntos de dados, extrair informações e gerenciar bancos de dados.
4. Ferramentas de Ciência de Dados: Aprenda sobre ferramentas como Anaconda, Jupyter Notebook e outros softwares relevantes que facilitam a análise de dados e o desenvolvimento de modelos.
5. Bibliotecas de Ciência de Dados: Bibliotecas importantes como Pandas, NumPy e Matplotlib se tornam suas ferramentas para manipulação, análise e visualização de dados.
6. Conceitos de Machine Learning: Agora você mergulha nos conceitos principais de ML. Entenda os diferentes tipos de algoritmos (classificação, regressão, agrupamento), avaliação de modelos e técnicas comuns.
7. Bibliotecas Avançadas de Machine Learning: Bibliotecas como Scikit-learn, NLTK e OpenCV fornecem algoritmos e ferramentas pré-construídos poderosos para tarefas avançadas.
8. Conceitos de Deep Learning: Esta etapa apresenta o mundo emocionante do deep learning, cobrindo conceitos como redes neurais, CNNs e RNNs.
9. Frameworks de Deep Learning: Frameworks como TensorFlow e PyTorch fornecem a infraestrutura para construir e treinar modelos complexos de deep learning.
10. Projetos do Mundo Real & Competições Kaggle: Coloque suas habilidades em prática! Trabalhe em projetos reais ou participe de competições Kaggle para obter experiência prática e construir um portfólio forte.
11. Desenvolvendo Boas Habilidades Mistas: Habilidades mistas são cruciais! Aprenda a se comunicar de forma eficaz, colaborar com outros e apresentar seu trabalho com clareza.
12. Preparo de Currículo & Apresentação para Vagas: Depois de ter construído suas habilidades e portfólio, prepare seu currículo, faça networking e candidate-se a empregos no emocionante campo do machine learning!
Sucesso!!!
Artigo Original: https://medium.com/@fertorresfs/roteiro-de-machine-learning-para-o-sucesso-2cc1b397b509
