Aprenda os conceitos básicos da linguagem Python, como variáveis, tipos de dados, estruturas de controle de fluxo e funções.
Familiarize-se com bibliotecas essenciais para ciência de dados, como NumPy, Pandas, Matplotlib e Seaborn, para manipulação de dados e visualização.
Entenda os princípios fundamentais de estatística, como média, mediana, desvio padrão e distribuições.
Introdução ao machine learning com bibliotecas como Scikit-Learn, explorando algoritmos simples como regressão linear e árvores de decisão.
Aprofunde-se em manipulação de dados com Pandas, explorando técnicas avançadas, como agrupamento, pivoteamento e fusão de DataFrames.
Explore técnicas avançadas de visualização com Matplotlib e Seaborn, incluindo gráficos de dispersão, mapas de calor e gráficos interativos.
Desenvolva habilidades em limpeza e pré-processamento de dados, lidando com valores ausentes, duplicatas e outliers.
Participe de projetos práticos de ciência de dados, aplicando seus conhecimentos a conjuntos de dados do mundo real.
Adquira conhecimentos em SQL para manipulação eficiente de dados em bancos de dados relacionais.
Aprofunde-se na teoria por trás dos algoritmos de machine learning, compreendendo como funcionam e quando aplicá-los.
Explore frameworks de deep learning como TensorFlow e PyTorch, aprendendo sobre redes neurais e modelos mais avançados.
Crie um portfólio sólido com projetos de ciência de dados, compartilhe no GitHub e destaque suas habilidades na resolução de problemas.
Participe de comunidades online, como o Stack Overflow, Reddit e LinkedIn, para aprender com outros profissionais e criar conexões na área.
Considere obter certificações reconhecidas na área de ciência de dados, como as oferecidas por instituições educacionais e plataformas online.
Pratique questões técnicas e de estudo de caso comuns em entrevistas de ciência de dados.
Pesquise ativamente oportunidades de emprego, envie seu currículo e participe de eventos de networking ou feiras de emprego.
Mantenha-se atualizado sobre as tendências e avanços na ciência de dados, participando de cursos, webinars e conferências.
Desenvolva habilidades interpessoais, como comunicação eficaz e trabalho em equipe, que são valorizadas no ambiente de ciência de dados.
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