Por favor man rs abre uma turma de curso on line , mesmo que dure meses kkk mas ensinando do zero ate pequenos projeto para quem esta iniciando em ciencia de dados, e quer focar nisso, trabalhar nessa area rs please rsrsr abs man ..seus videos sao top ..to começando a estudar agora, e se Deus quiser quero trabalhar na area. voce tem ajudado muito ...continue assim !
Grande Namus, blz mano? Cara, eu já tenho um treinamento de Data Science online, chamado "Data Science em Produção". Ensina do zero um processo para resolver problemas complexos de Data Science. O treinamento tem 100% da minha supervisão. Tem mais detalhes do conteúdo aqui: bit.ly/2X1xNhs Você vai conseguir sim man!! Continua estudando forte que da certo sim!! Se precisar de qualquer coisa, tirar dúvidas, conversar, me manda msg no LinkedIn!! Bons estudos!!!!
@@ComunidadeDS obrigado mestre ..vou acessar o link e ver direitinho..espero q esse curso seja p quem ta iniciando os estudos agora rs.. pois ainda to no inicio rs d coletar materiais na net, e ir estudando os fundamentos de td rs valeu mesmo obrigado
Fiz este resumo do vídeo para revisar e consultar os tópicos no futuro. Não dispensa a visualização do vídeo. Os tópicos a serem estudados são 1 - Linguagem de programação(Python), 2 - Machine Learning, 3 - Storytelling e 4 - SQL. Estes e seus respectivos sub tópicos são: 1º - Linguagem de programação: Python(ênfase em Dados): - Manipulação de Dados(Biblioteca Panda = Selecionar Colunas/Filtrar Linhas/Agregação(Group by)/Funções Aplly Lambda/União de Dados(Merge, Concat); - Análise de Dados(Bibliotecas Seaborn e Matplotlib com foco em apresentação em gráficos( Barra, Linha,...)/ Correlações/Validações de Hipóteses). 2º - Algoritmos(Modelos) de Machine Learning : K-Nearest Neighbors / Decision Tree/ Linear Regression / Logistic Regression/ K-Means/ ARIMA. 3º - Storytelling(Apresentação/Visualização) de Dados - Apresentação de Resultados(Power Point, Google Slides); Apresentação/Escrita do Processo de Desenvolvimento; 4 º - Estude SQL = Tabelas e Squemas / Relações entre tabelas(Chaves)/ Modelos de Dados(Fato e Dimensão)/ Sintaxe de SQL/ SubQueries/ Agregações/ Funções Especiais(Window Function) Aprenda de forma cíclica. Faça projetos !!! Construa um Portfólio Matador!!! Tem um exemplo no vídeo a partir de 22:09
Parabéns pelo conteúdo. Muito importante essa questão da quantidade de material q a gente acaba estudando, mas no final acaba dando uma sensação de frustração, pq vc consegue ver o resultado prático daquilo. Obg porcompartilhar esse precioso conhecimento. Já sou formado em Ciência da Computação, e estou estudando ativamente pra ser um DS, visto q não se ensina isso na faculdade, espero chegar nesse nível. Um abraço!
Grande Jairo, muito obrigado pela mensagem!! Realmente, a estratégia de estudo que você adota é muito importante. Na faculdade, nós aprendemos todas as "partes e peças" da teoria, mas ninguém nos ajuda a "juntar" essa peças. Mas esse canal é pra isso, pra mostrar a parte prática da teoria. Um grande abraço Jairo e bons estudos!
Esse canal apareceu na hora certa pra mim, onde estudo não orientam a como seguir nos estudos, nem indicam livros, até agora foi indicado o livro: STARTUP ENXUTA. Meigaron está de parabéns pelo canal, vem me colocando no caminho certo. E bora indicar livros pois são eles que trazem conteudos sólidos. Valeu meigaron
Muito obrigado pela sua mensagem Leandro!! Fico muito feliz em saber que os conteúdos tem te ajudado! Eu estou postando recomendações de livros lá no Instagram! Precisando manda msg! Abração!
Muito obrigado pelas palavras Julio. Esse é o grande objetivo do canal, trazer a temática de Data Science de uma maneira simples, clara e objetiva. Fazer com que as pessoas realmente entendam o que o profissional de Ciência de Dados faz. Além de trazer informações sobre o mercado, carreira e profissão. Espero que os conteúdos possam te ajudar! Grande abraço!
Boa tarde! Comecei um curso de Data Science mas fiquei totalmente perdido e através das suas aulas as informações estão clareando. Agradeço mais uma vez por compartilhas essas informações.
Faaaallaaa Alexandre!!! Esse é o grande mal dos cursos de Data Science que tem por ae! Entre perdido e sai confuso, por isso criei o Data Science em Produção, simples e direto para aprender, como uma didática clara! Espero que eu continue te ajudando a ver Data Science com mais clareza. Um grande abraço!
@@ComunidadeDS Olá, meu caro! Que bom que te encontrei. Também estou perdido no meu curso. Acho que vou trancar e seguir seu caminho. Parabenizo pela clareza e objetividade nas colocações. Vou assistir a mais vídeos do canal e endireitar minha futura carreira. Até mais!
@@ComunidadeDS contarei, sim. Inclusive quero investir em algo mais objetivo como você sugeriu. Iniciei pelo Python e vou seguir conforme suas orientações. Cursos, etc.
Que canal fantástico!!!!!! Sério! Comecei meus estudos sobre SQL visando entrar na área de Dara Science e seus vídeos estão sendo um guia pra essa carreira! Graças a Deus você está compartilhando sua experiência e conhecimento conosco! Parabéns pelo trabalho!!! Ótimo conteúdo!
Parabéns pelo conteudo!!me motivou a continuar a querer seguir essa área. Uma sugestão de vídeo futuro seria sobre a diferença de trabalhos que existem nesse ramo e o que cada um delas faz ou é focada (engenheiro de dados, cientista de dados, analista de dados...etc.)
Grande Henrique, tudo bom? Fiquei muito feliz em ler que consegui te motivar a seguir os estudos! Muito obrigado pela sugestão, mas eu já gravei um vídeo sobre esse assunto, você pode assistir aqui: ruclips.net/video/BXDP8ttWbPo/видео.html Tem vídeos sobre o Engenheiro de dados também, tudo aqui no canal. Espero poder ajudar! Grande abraço!
Obrigada! Sempre vejo seus vídeos quando quero me sentir motivada para continuar estudando Ciência de Dados. A especializaçao que estou terminando me ensinou a maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina que você citou, além de algumas ferramentas muito úteis para trabalhar com dados. Também estou fazendo um curso de Python, e em breve estudarei SQL. Acho que estou no caminho certo, vendo o que você recomendou!
Fico feliz em ler isso Raquel. Um dos meus grandes objetivos com esse canal é ajudar as pessoas a não desistirem dos estudos! Vendo o seu comentário, tenho certeza que está no caminho certo. Já está na hora de você trabalhar em projetos, pra aplicar tudo o que aprendeu. Precisando de alguma coisa que eu possa ajudar, não hesite em manda msg! Att.
@@mariacarolina9628 Oi Maria! Caso você esteja começando agora mesmo, o próprio canal do @Seja Um Data Scientist tem uma formação para iniciar o seu conhecimento em python: comunidadeds.sejaumdatascientist.com/formacao_python Eu também estudei pela Data Science Academy (www.datascienceacademy.com.br/), pela Digital House Brasil (www.digitalhouse.com/br/acoes/para-escolas) e na Udemy conforme vai surgindo necessidade (www.udemy.com/). Espero ter ajudado. Boa sorte! ;)
Esse canal é essencial para quem quer seguir nessa carreira, o cara simplesmente fala o que a gente PRECISA saber, e não aquelas coisas sem sentidos nos requisitos das empresas.
Muito bom Fabi, ainda bem que você assistiu esse vídeo antes de começar os estudos. Realmente aprender tudo não é eficiente! É melhor ir etapa por etapa de modo cíclico. Você passa várias vezes pela mesma etapa e vai aumentando a complexidade. Bons estudos!
Muito bom o conteúdo e a forma de explicação. Vou assistir os vídeos anteriores e dar uma olhada no seu curso. Você poderia fazer um vídeo sobre sua aula. Vou pesquisar se já tem no canal. Parabéns pelo seu tempo em ajudar.
Muito obrigado Jacke!! Fiquei muito feliz com seu comentário. Dá uma olhada nos outros vídeos do canal, tem vários conteúdos práticos usando Inferência Bayesiana e Deploy de Modelos em produção. Eu gravei esse vídeo falando sobre o treinamento: bit.ly/2X1xNhs Qualquer dúvida, me manda msg no LinkedIn. Abraço!
Estou começando agora em ciência de dados primeiro semestre, ao mesmo tempo que estou deslumbrado com esta profissão, estou meio perdido mais encontrei esse canal que com certeza vai agregar muito para o meu aprendizado vlw cara
Justamente o que precisava. Valeu Mario, vou revisar com calma o seu vídeo e blog pra traçar uma meta de estudo. No meu caso depois de concluir meu bootcamp de data science. Aprender mais a trabalhar com python pra partir pro machine learning, deep learning e artificial inteligence. Parabéns pelo conteúdo
Top demais. Suas orientações são entusiastas!! Vou fazer da forma que orientou.. valew e parabéns pela dedicação e principalmente por sua didática! Me inspirou!
Grande Lucas, tudo bom? Poxa, muito obrigado!! Tomara que sim, tomara que eu consiga contribuir um pouco nessa jornada de dados!! Eu que agradeço pelo seu tempo em assistir aos vídeos!! Abração!
Que isso Mauro!! Imagina! Meu prêmio é o tempo que vocês investem para assistir aos vídeos!! Não há nada mais precioso e valioso que o tempo, por isso sou grato à você e à todos que assistem ao vídeos!! Muito obrigado!! Grande abraço!
Cara... excelente! Eu tô fazendo uma pós em Data Science e você sozinho, em um vídeo só me passou mais coisa que a faculdade toda kkkkkk. Eu tenho aula e não aprendo nada. Parabéns pelo canal. Vou seguir seguir seu canal
Tem muito conteúdo bacana aqui no canal Juliana. Acho que vai te ajudar muito! Qualquer dúvida, manda msg no Instagram ou no LinkedIn também. Bons estudos!
@@ComunidadeDS entendo. Eu queria passar pelo menos um tempo trabalhar de maneira física, em contato com os profissionais da área, aprendendo com eles. Mas às coisas já estão mudando com essa pandemia, e provavelmente o home office vai acabar prevalecendo em muitas empresas.
Ola Prof Nigro, meu bom da. Assisti seu vídeo explicativo DS é achei tão dócil e chato que me espantei. Rico de detalhes, ale. De esclarecedor. Ando pesquisando sobre DS é IA pra decidir qual o melhor caminho a segui. Forte abraço a vc s sua equipe.
Grande Heleno, tudo bom? Eu sou o Meigarom. Não tem Nigro. Muito obrigado pelas palavras. Estou tentando ajudar as pessoas a entenderem melhor o que é realmente Ciência de Dados, para não caírem nas fábulas da internet. Abraço pra você , e não tenho equipe . Exército de um homem só
Grande Charles!! Muito obrigado!! Esse projeto com o Telegram ficou bem legal mesmo! O mais interessantes é o processo de produção do Projeto! Forte Abraço!
Sensacional ! sempre extremamente claro e bem pé no chão! Meigarom, gostaria de saber, qual a importância e em qual momento é interessante participar de competições ou desafios, tipo kaggle, hacker rank e etc. Para colocar no portifólio é interessante? ou só para afiar os conhecimentos? Abraço, continue com o excelente trabalho!
Fala Leonardo, blz? Muito obrigado pela mensagem!!! Existem 2 tipos de projetos: O projeto de Portfólio e o projeto de Estudos. Os projetos de estudos te ajudam a afiar os conhecimentos e os projetos de Portfólio, são os mais próximos de um problema real!! As competições são muito boas, principalmente pelos conjuntos de dados, eles são bem próximos do real. Então, o desafio vai te preparar para fazer os cases técnicos das empresas. Eu tenho 3 posts do blog, onde eu sugiro projetos de portfólio para você fazer. Sobre as outras plataformas, eu não sei te dizer. Mals. :/ Mas se quiser me explicar mais especificamente o que você ta pensando ou procurando, me manda uma msg no LinkedIn. Podemos trocar umas idéias por lá. Um grande abraço!
Parabens, mano, seus vídeos são perfeitos pra quem quer entrar no mercado nesta área. Me tira uma dúvida?? No seu projeto do bot do Telegram, você teve que criar manualmente um comando para cada loja ou tem uma maneira mais facil de criar os comandos?
Grande Eduardo, tudo bom? O Flask nao lida com multiplas requests. Para fazer uma ferramenta, aceitar requisição multiplas é pré-requisito. Nesse caso tem o FastAPI, muito bom. Mas eu sugiro que vc use as ferramentas e não tente reinventar a roda. Grande abraço
@@ComunidadeDS só de saber por onde começar ja está ajudando muito. Primeiro semestre decepcionante (Ensinando fundamentos de linguagem C++ e ainda errado, matemática computacional, análise estatística tmb com erro de conteúdo e modelagem de dados)
Planilhas são importantes Jefferson. Elas são muito úteis para fazer cálculos rápido. Agora, para fazer todo o processo de ETL ( Extração, Transformação e Carga ), planilhas não são as melhores ferramentas. As linguagens de programação são melhores para isso. Grande abraço!
Boa tarde, nobre irmão! Havia uma série aqui no seu canal que mostrava o passo a passo de como se tornar um cientista de dados, entretanto não estou mais conseguindo acessá-la. O youtube diz que os vídeos estão privados ;/
Olá Meigarom! Parabéns por mais um ótimo vídeo! Orientações claras sobre o que considerar em cada tópico. Uma dúvida que fiquei foi em relação à parte de Matemática. Quase sempre vejo tanto nos vídeos, posts de LinkedIn e Medium Data Scientists falando sobre Matemática, Probabilidade e Estatística. Como cada uma dessas áreas é vasta, o que é, de fato, aplicado e exigido em Data Science? Vejo muitas pessoas perdidas (incluindo eu) quando chega nessa parte da Matemática. Os algoritmos de ML se valem dessas disciplinas (Matemática, Probabilidade e Estatística), mas até onde precisamos ir nelas? Muito obrigado por compartilhar sua experiência e conhecimentos! Continue produzindo os vídeos, pois está ajudando muito, muito mesmo! Abraço!
Grande Japa, blz? Cara, a Matemática, Álgebra Linear e Estatística entram na parte de Transformação de variáveis e do entendimento de como os algoritmos de Machine Learning funcionam. Por exemplo: Você tem uma rede neural com acurácia de 55%. Como você faz para melhorar a acurácia? Você precisa entender que a rede neural é uma soma pesada, onde os ajustes são feitos por derivadas parciais. As derivadas parciais são muito sensíveis a grandeza dos dados. Logo, se você aplicar uma transformação na sua variável ( a transformação precisa respeitar os 9 axiomas que definem um espaço, teoria de Álgebra Linear ), as suas derivadas parciais ficarão menos dependentes da dimensão e provavelmente sua rede neural terá um aumento de 55% para 80% de acurácia. Entende.? Se você não souber como os algoritmos funcionam, você não vai saber como melhorá-los ou consertá-los rapidamente quando a acurácia cair de repente e o time de Business te cobrar. E se você não souber Álgebra, você não saberá quais "ferramentas" usar para consertar seu modelo. Faz sentido?
@@ComunidadeDS Fala Meigarom! Blz aqui e por aí? Agradeço pelo retorno! =) Entendi. Faz total sentido sim. Agora tenho uma ideia melhor de onde entra a Matemática no contexto de Data Science. Então, por meio dos estudos dos algoritmos de ML, consigo saber qual parte da Matemática preciso estudar, certo? Muito obrigado!! Abraço!
Cara... precisa ser fera em programação para se dar bem em ciências de dados ? Porque estou apanhando com laços de repetição... parece que nunca vou aprender 😭😭
Não precisa Adelson. Você precisa resolver o problema. Se está com dificuldades em programação, faz o meu curso de Python do zero ao DS, aqui mesmo no RUclips, 100% gratuito. Lá você vai aprender o que é realmente preciso para se tornar um DS. Bons estudos
@@ComunidadeDS Obrigado, é que estou quase me arrependendo de ter entrado na faculdade de ciências de dados por causa desse laço de repetição For . O while eu entendi melhor, é que fico martelando por achar que preciso gabaritar nas provas práticas de python.
Faaala Diogo, blz? Cara, toda forma de aprendizado é válida, desde que o conteúdo seja passado de forma correta e com didática. Eu particularmente não fiz nenhum curso da Alura, portanto não me sinto confortável em recomendar ou não. Vou ficar te devendo essa, desculpa! Abração!
Isso mesmo Davi. Python é uma linguagem originalmente criada para desenvolvimento, mas os DS usam várias bibliotecas para manipular dados. Portanto, aprenda Python focado em manipulação de dados e não para desenvolvimento. Bons estudos!
Eu fiz essa conta com os meus alunos. E em média, leva entre 10-11 meses. Mas isso se você tiver um caminho claro, conteúdo didático e pessoas para te ajudar. Se você seguir um caminho errado, vai demorar mais de 12 meses
Por favor man rs abre uma turma de curso on line , mesmo que dure meses kkk mas ensinando do zero ate pequenos projeto para quem esta iniciando em ciencia de dados, e quer focar nisso, trabalhar nessa area rs please rsrsr
abs man ..seus videos sao top ..to começando a estudar agora, e se Deus quiser quero trabalhar na area.
voce tem ajudado muito ...continue assim !
Grande Namus, blz mano?
Cara, eu já tenho um treinamento de Data Science online, chamado "Data Science em Produção".
Ensina do zero um processo para resolver problemas complexos de Data Science. O treinamento tem 100% da minha supervisão.
Tem mais detalhes do conteúdo aqui: bit.ly/2X1xNhs
Você vai conseguir sim man!! Continua estudando forte que da certo sim!! Se precisar de qualquer coisa, tirar dúvidas, conversar, me manda msg no LinkedIn!!
Bons estudos!!!!
@@ComunidadeDS obrigado mestre ..vou acessar o link e ver direitinho..espero q esse curso seja p quem ta iniciando os estudos agora rs.. pois ainda to no inicio rs d coletar materiais na net, e ir estudando os fundamentos de td rs
valeu mesmo obrigado
Eu participaria rsrs
@@ComunidadeDS j
eai mano, seguiu no aprendizado? como esta hj
Fiz este resumo do vídeo para revisar e consultar os tópicos no futuro. Não dispensa a visualização do vídeo.
Os tópicos a serem estudados são 1 - Linguagem de programação(Python), 2 - Machine Learning, 3 - Storytelling e 4 - SQL. Estes e seus respectivos sub tópicos são:
1º - Linguagem de programação: Python(ênfase em Dados):
- Manipulação de Dados(Biblioteca Panda = Selecionar Colunas/Filtrar Linhas/Agregação(Group by)/Funções Aplly Lambda/União de Dados(Merge, Concat);
- Análise de Dados(Bibliotecas Seaborn e Matplotlib com foco em apresentação em gráficos( Barra, Linha,...)/ Correlações/Validações de Hipóteses).
2º - Algoritmos(Modelos) de Machine Learning : K-Nearest Neighbors / Decision Tree/ Linear Regression / Logistic Regression/ K-Means/ ARIMA.
3º - Storytelling(Apresentação/Visualização) de Dados - Apresentação de Resultados(Power Point, Google Slides); Apresentação/Escrita do Processo de Desenvolvimento;
4 º - Estude SQL = Tabelas e Squemas / Relações entre tabelas(Chaves)/ Modelos de Dados(Fato e Dimensão)/ Sintaxe de SQL/ SubQueries/ Agregações/ Funções Especiais(Window Function)
Aprenda de forma cíclica. Faça projetos !!! Construa um Portfólio Matador!!! Tem um exemplo no vídeo a partir de 22:09
Grande material, tem muita gente como eu que precisa de um norte para aprender data sciense de verdade. Abraço
Fala Marcelo, blz?
Esse é o principal objetivo desse canal!!! Ajudar as pessoas a aprender Data Science pelo caminho correto!!
Um grande abraço !
Parabéns pelo conteúdo. Muito importante essa questão da quantidade de material q a gente acaba estudando, mas no final acaba dando uma sensação de frustração, pq vc consegue ver o resultado prático daquilo. Obg porcompartilhar esse precioso conhecimento. Já sou formado em Ciência da Computação, e estou estudando ativamente pra ser um DS, visto q não se ensina isso na faculdade, espero chegar nesse nível. Um abraço!
Grande Jairo, muito obrigado pela mensagem!!
Realmente, a estratégia de estudo que você adota é muito importante.
Na faculdade, nós aprendemos todas as "partes e peças" da teoria, mas ninguém nos ajuda a "juntar" essa peças. Mas esse canal é pra isso, pra mostrar a parte prática da teoria.
Um grande abraço Jairo e bons estudos!
Esse canal apareceu na hora certa pra mim, onde estudo não orientam a como seguir nos estudos, nem indicam livros, até agora foi indicado o livro: STARTUP ENXUTA. Meigaron está de parabéns pelo canal, vem me colocando no caminho certo. E bora indicar livros pois são eles que trazem conteudos sólidos. Valeu meigaron
Muito obrigado pela sua mensagem Leandro!!
Fico muito feliz em saber que os conteúdos tem te ajudado!
Eu estou postando recomendações de livros lá no Instagram!
Precisando manda msg!
Abração!
sensacional esse canal, parabéns!! ele explica do zero e faz vc se atualizar e não ficar perdido nessa complexo mundo que é a ciências de dados.
Muito obrigado pelas palavras Julio.
Esse é o grande objetivo do canal, trazer a temática de Data Science de uma maneira simples, clara e objetiva.
Fazer com que as pessoas realmente entendam o que o profissional de Ciência de Dados faz.
Além de trazer informações sobre o mercado, carreira e profissão.
Espero que os conteúdos possam te ajudar!
Grande abraço!
Cara... Esse conteúdo tem me ajudado demais! É sempre bom ter um norte ao começar uma nova jornada, seja ela qual for. Parabéns pelo trabalho!
Boa tarde! Comecei um curso de Data Science mas fiquei totalmente perdido e através das suas aulas as informações estão clareando. Agradeço mais uma vez por compartilhas essas informações.
Faaaallaaa Alexandre!!!
Esse é o grande mal dos cursos de Data Science que tem por ae!
Entre perdido e sai confuso, por isso criei o Data Science em Produção, simples e direto para aprender, como uma didática clara!
Espero que eu continue te ajudando a ver Data Science com mais clareza.
Um grande abraço!
@@ComunidadeDS Olá, meu caro! Que bom que te encontrei. Também estou perdido no meu curso. Acho que vou trancar e seguir seu caminho. Parabenizo pela clareza e objetividade nas colocações. Vou assistir a mais vídeos do canal e endireitar minha futura carreira. Até mais!
@@edsonprof conta comigo Édson!
@@ComunidadeDS contarei, sim. Inclusive quero investir em algo mais objetivo como você sugeriu. Iniciei pelo Python e vou seguir conforme suas orientações. Cursos, etc.
Que canal fantástico!!!!!! Sério! Comecei meus estudos sobre SQL visando entrar na área de Dara Science e seus vídeos estão sendo um guia pra essa carreira! Graças a Deus você está compartilhando sua experiência e conhecimento conosco! Parabéns pelo trabalho!!! Ótimo conteúdo!
Conseguiu se tornar um cientista de dados?
Sensacional, deu um bom horizonte pra quem tá começando na área, parabéns cara 👏👏👏
Faaaala Ricardo, blz?
Que bom que gostou mano!!! Espero ter ajudado!!!
Se tiver alguma dúvida, me manda msg no LinkedIn.
Grande abraço!
Parabéns pelo conteudo!!me motivou a continuar a querer seguir essa área.
Uma sugestão de vídeo futuro seria sobre a diferença de trabalhos que existem nesse ramo e o que cada um delas faz ou é focada (engenheiro de dados, cientista de dados, analista de dados...etc.)
Grande Henrique, tudo bom?
Fiquei muito feliz em ler que consegui te motivar a seguir os estudos!
Muito obrigado pela sugestão, mas eu já gravei um vídeo sobre esse assunto, você pode assistir aqui: ruclips.net/video/BXDP8ttWbPo/видео.html
Tem vídeos sobre o Engenheiro de dados também, tudo aqui no canal.
Espero poder ajudar!
Grande abraço!
@@ComunidadeDS irei assim, obrigado pelo retorno!
Obrigada! Sempre vejo seus vídeos quando quero me sentir motivada para continuar estudando Ciência de Dados. A especializaçao que estou terminando me ensinou a maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina que você citou, além de algumas ferramentas muito úteis para trabalhar com dados. Também estou fazendo um curso de Python, e em breve estudarei SQL.
Acho que estou no caminho certo, vendo o que você recomendou!
Fico feliz em ler isso Raquel.
Um dos meus grandes objetivos com esse canal é ajudar as pessoas a não desistirem dos estudos!
Vendo o seu comentário, tenho certeza que está no caminho certo. Já está na hora de você trabalhar em projetos, pra aplicar tudo o que aprendeu.
Precisando de alguma coisa que eu possa ajudar, não hesite em manda msg!
Att.
Ola flor onde vc esta fazendo curso de ciencia de dados, tbm estou a procura mais nao sei um bom?
@@mariacarolina9628 Oi Maria! Caso você esteja começando agora mesmo, o próprio canal do @Seja Um Data Scientist tem uma formação para iniciar o seu conhecimento em python: comunidadeds.sejaumdatascientist.com/formacao_python
Eu também estudei pela Data Science Academy (www.datascienceacademy.com.br/), pela Digital House Brasil (www.digitalhouse.com/br/acoes/para-escolas) e na Udemy conforme vai surgindo necessidade (www.udemy.com/).
Espero ter ajudado. Boa sorte! ;)
Excelente, vai ajudar bastante na minha caminhada para o conhecimento. Parabéns, ja estou inscrito no seu canal.
Muito obrigado pela sua inscrição Yan.
Feliz em ouvir que o conteúdo tem ajudado!!
Um grande abraço e bons estudos!!
Esse canal é essencial para quem quer seguir nessa carreira, o cara simplesmente fala o que a gente PRECISA saber, e não aquelas coisas sem sentidos nos requisitos das empresas.
A dica sobre o que aprender em python não tem preço...eu estava pensando em aprender tudo... Obrigada!!
Muito bom Fabi, ainda bem que você assistiu esse vídeo antes de começar os estudos.
Realmente aprender tudo não é eficiente!
É melhor ir etapa por etapa de modo cíclico. Você passa várias vezes pela mesma etapa e vai aumentando a complexidade.
Bons estudos!
Parabéns, estava procurando um vídeo assim a um tempo, sou iniciante e estava meio perdido em como estudar e melhorar os projetos. Obrigado!!
Fala Paulo, blz?
Que bom que te ajudou man,
Precisando de alguma coisa, manda msg!
Abraço
Que top! Cara são tantas áreas que estou perdidinho...rsrs. iniciando o 3 semestre de ADS.
Tem uma série aqui no canal, onde eu explico sobre todos os profissionais de dados. Vale muito a pena assistir
@@ComunidadeDS muito obrigado por responder, já sou inscrito e estou conhecendo a área através do seu canal! Você tem uma didática fantástica!
@@biomelo8501 valeu meu caro! Obrigado pelas palavras, tem muita coisas legal no canal! Espero ajudar de alguma forma, abração
@@ComunidadeDS nós que agradecemos! E pode ter certeza que está ajudando sim! E muito!! Deus te abençoe sempre!!!
Ótimos conselhos. Muito obrigado!! Parabéns pelo trabalho.
Muito obrigado André!!
Eu que agradeço pelas palavras e também pelos comentários!
Forte abraço
Muito bom o conteúdo e a forma de explicação. Vou assistir os vídeos anteriores e dar uma olhada no seu curso.
Você poderia fazer um vídeo sobre sua aula. Vou pesquisar se já tem no canal.
Parabéns pelo seu tempo em ajudar.
Muito obrigado Jacke!!
Fiquei muito feliz com seu comentário. Dá uma olhada nos outros vídeos do canal, tem vários conteúdos práticos usando Inferência Bayesiana e Deploy de Modelos em produção.
Eu gravei esse vídeo falando sobre o treinamento: bit.ly/2X1xNhs
Qualquer dúvida, me manda msg no LinkedIn.
Abraço!
Estou começando agora em ciência de dados primeiro semestre, ao mesmo tempo que estou deslumbrado com esta profissão, estou meio perdido mais encontrei esse canal que com certeza vai agregar muito para o meu aprendizado vlw cara
Parabéns cara, me ajudou e certamente ajudará muita gente.
Valeu Tassio, muito obrigado!!
Espero que esse conteúdo chegue até as pessoas que precisam de ajuda!
Abração!
Tenho estudado bastante Data Science e parabens!! estou adorando seu canal me ajuda muito!
Grande Charles, blz?
Poxa, muito obrigado e que bom que tem gostado! Tem bastante coisa legal vindo por ae!
Fica ligado!
Grande abraço!
Justamente o que precisava. Valeu Mario, vou revisar com calma o seu vídeo e blog pra traçar uma meta de estudo. No meu caso depois de concluir meu bootcamp de data science. Aprender mais a trabalhar com python pra partir pro machine learning, deep learning e artificial inteligence. Parabéns pelo conteúdo
Beleza amigo?! Poderia dizer qual bootcamp de Data Science vc fez? Estou interessado em fazer um tbm. Valeu!
@@brunoknis Foi um Bootcamp na Udemy da 365 data science
@@brunoknis Foi um Bootcamp na Udemy da 365 data science
Muito legal @meigarom... estou acompanhando seus vídeos e estou gostando bastante ... parabéns
Faaala Murilo, blz?
Muito obrigado pelo seu tempo em ver os conteúdos!
Abração!
Esse seu vídeo é simplesmente excelente, principalmente a parte em que você descreve o método cíclico de estudo.
Achei seu projeto impressionador e estimulante, gostaria de aprender Data Science
Parabéns pelo vídeo. Eh cumprido porém, eh muito eficiente.
Top demais. Suas orientações são entusiastas!! Vou fazer da forma que orientou.. valew e parabéns pela dedicação e principalmente por sua didática! Me inspirou!
Excelente conteúdo! Você está ajudando muita gente! Obrigado, irmão!
Grande Lucas, tudo bom?
Poxa, muito obrigado!!
Tomara que sim, tomara que eu consiga contribuir um pouco nessa jornada de dados!!
Eu que agradeço pelo seu tempo em assistir aos vídeos!!
Abração!
Velho, alguém tinha que te dar um prêmio. rs
Que isso Mauro!! Imagina!
Meu prêmio é o tempo que vocês investem para assistir aos vídeos!!
Não há nada mais precioso e valioso que o tempo, por isso sou grato à você e à todos que assistem ao vídeos!!
Muito obrigado!!
Grande abraço!
Verdade, conteúdo topppp
Otimo video man! abs.
Cara... excelente! Eu tô fazendo uma pós em Data Science e você sozinho, em um vídeo só me passou mais coisa que a faculdade toda kkkkkk. Eu tenho aula e não aprendo nada. Parabéns pelo canal. Vou seguir seguir seu canal
Qual livro você indicaria para ter uma visão geral de Data Science?
Conteúdo sem igual, parabéns pelo trabalho, Meigarom!
Muito obrigado Davi!!
Um grande abraço!!
Uow, acabei de comentar outro vídeo e já achei a resposta nesse kkkk sensacional!
Tem muito conteúdo bacana aqui no canal Juliana.
Acho que vai te ajudar muito!
Qualquer dúvida, manda msg no Instagram ou no LinkedIn também.
Bons estudos!
Video muito top! Faz um desse para engenheiro de dados por favor
Parabéns Cara muito bom, você é fera demais 👏👏
Valeu Eric!!
Muito obrigado mano!!
Um grande abraço e ótimos estudos!
Mais um ótimo vídeo. Modelo de ML integrado com Telegram pra mim é novidade.
Grande Olavo!
É projeto Matador, impossível o recrutador não te olhar de forma diferente.
Abração!!
Já tô pensando aqui no meu, para tentar uma vaga até o final do ano, se o COVID-19 deixar, claro.
@@olavo_mendes Algumas empresas não pararam de contratar DS, é um profissão que encaixa muito bem com Home Office.
@@ComunidadeDS entendo. Eu queria passar pelo menos um tempo trabalhar de maneira física, em contato com os profissionais da área, aprendendo com eles. Mas às coisas já estão mudando com essa pandemia, e provavelmente o home office vai acabar prevalecendo em muitas empresas.
Você é excelente!!! Seus vídeos são incríveis!👏🏻👏🏻👏🏻
Muito bom mano. Parabéns de verdade !!! E obrigado por compartilhar o seu conhecimento.
Mais um conteúdo top! Muito obrigado 😃😊
Eu que agradeço pelo seu tempo em assistir aos conteúdos, Weverton.
Abraço!
Conteúdo top demais! Parabéns pelo trabalho, foi tudo muito bem colocado.
Faaala Rafael blz?
Muito obrigado pelas palavras!!
Um grande abraço!
Ola Prof Nigro, meu bom da. Assisti seu vídeo explicativo DS é achei tão dócil e chato que me espantei. Rico de detalhes, ale. De esclarecedor. Ando pesquisando sobre DS é IA pra decidir qual o melhor caminho a segui. Forte abraço a vc s sua equipe.
Grande Heleno, tudo bom? Eu sou o Meigarom. Não tem Nigro. Muito obrigado pelas palavras. Estou tentando ajudar as pessoas a entenderem melhor o que é realmente Ciência de Dados, para não caírem nas fábulas da internet. Abraço pra você , e não tenho equipe . Exército de um homem só
Muito bom! Parabéns pelo conteúdo.
Fala João!
Valeu!!
Parabéns pelo conteúdo. Tem me ajudado muito!
Massa esse projeto!!
Grande Charles!!
Muito obrigado!! Esse projeto com o Telegram ficou bem legal mesmo!
O mais interessantes é o processo de produção do Projeto!
Forte Abraço!
Só duas coisas:
PARABÉNS!
MUITO OBRIGADO!
Se eu pudesse dar mil likes eu faria. Só não entendo como vc teve 48 deslikes. Isso é um dado inexplicável. Valeu
Esquenta com isso não João. Se eu consegui te ajudar, já me sinto feliz!
Conta comigo na sua jornada!
Abraço!
Olá, poderia fazer um vídeo falando um pouco mais sobre o trabalho de um engenhiro de dados?
Fala Allyson, blz?
Esse vídeo vai sair na próxima segunda. Já ta agendado aqui.
Abraço!
Deus te abençoe, amigo!
Amém José, abençoe nós todos!
Abração!
Abordagem excelente!
Grande André, tudo bom?
Muito obrigado pelo comentário!!
Grande abraço!
Parabéns muito bom, obrigado por compartilhar conhecimentos...
Fala Alexandro,
Obrigado pelo seu tempo em assistir os conteúdos.
Fico feliz por ter ajudado!
Um grande abraço!
Sensacional ! sempre extremamente claro e bem pé no chão!
Meigarom, gostaria de saber, qual a importância e em qual momento é interessante participar de competições ou desafios, tipo kaggle, hacker rank e etc. Para colocar no portifólio é interessante? ou só para afiar os conhecimentos?
Abraço, continue com o excelente trabalho!
Fala Leonardo, blz?
Muito obrigado pela mensagem!!!
Existem 2 tipos de projetos: O projeto de Portfólio e o projeto de Estudos.
Os projetos de estudos te ajudam a afiar os conhecimentos e os projetos de Portfólio, são os mais próximos de um problema real!!
As competições são muito boas, principalmente pelos conjuntos de dados, eles são bem próximos do real. Então, o desafio vai te preparar para fazer os cases técnicos das empresas.
Eu tenho 3 posts do blog, onde eu sugiro projetos de portfólio para você fazer.
Sobre as outras plataformas, eu não sei te dizer. Mals. :/
Mas se quiser me explicar mais especificamente o que você ta pensando ou procurando, me manda uma msg no LinkedIn. Podemos trocar umas idéias por lá.
Um grande abraço!
@@ComunidadeDS Maravilha, os posts de portifolio eu estou acompanhando, show demais! Pode deixar que te mando mensagem sim, valeu !
melhor canal !!
Olá, eu sugiro que você abra uma turma.
Gostei Muito! Obrigada!
Muito obrigado pelo comentário Gracianne.
Fico feliz que tenha gostado, espero poder continar ajudando!
Bons estudos!
Parabens, mano, seus vídeos são perfeitos pra quem quer entrar no mercado nesta área. Me tira uma dúvida?? No seu projeto do bot do Telegram, você teve que criar manualmente um comando para cada loja ou tem uma maneira mais facil de criar os comandos?
Valeu Leonardo. Obrigado pela mensagem.
Tem uma maneira mais fácil de criar os comandos
Para fazer algo tipo uma ferramenta como data Studio, Power BI... Vc acha que trabalhar com flask seria bacana?
Grande Eduardo, tudo bom?
O Flask nao lida com multiplas requests. Para fazer uma ferramenta, aceitar requisição multiplas é pré-requisito. Nesse caso tem o FastAPI, muito bom. Mas eu sugiro que vc use as ferramentas e não tente reinventar a roda.
Grande abraço
Acho que não fui muito claro, o Flask a qual me refiro é interface web para Python.
Tragam um oscar para esse mito.
Imagina Natã, as suas palavras nesse comentário é o meu oscar,
Muito obrigado! Grande abraço!
Esclarecedor. Muito bom.
Muito obrigado Juarez!!
Abraço!!
Excelente!
Bacana, parabéns!
Muito obrigado Eduardo!
Conteúdo melhor que dá faculdade. Que além de enrolar ensina errado
Triste em ouvir isso, Mayara. Espero ajudar de alguma forma
@@ComunidadeDS só de saber por onde começar ja está ajudando muito. Primeiro semestre decepcionante (Ensinando fundamentos de linguagem C++ e ainda errado, matemática computacional, análise estatística tmb com erro de conteúdo e modelagem de dados)
To gostando
Fico felz em ler isso Luciano!
Espero conseguir te ajudar!
Abração!
OBRIGADO!
VÍDEO SHOW!
Estou estudando python pra deixar de usar planilhas... lembrando que esses dados apresentados devem ser conforme a contabilidade.
Planilhas são importantes Jefferson. Elas são muito úteis para fazer cálculos rápido.
Agora, para fazer todo o processo de ETL ( Extração, Transformação e Carga ), planilhas não são as melhores ferramentas.
As linguagens de programação são melhores para isso.
Grande abraço!
Maravilhoso professor....
Muito obrigado Wilson!!
Abraço!
Boa tarde, nobre irmão!
Havia uma série aqui no seu canal que mostrava o passo a passo de como se tornar um cientista de dados, entretanto não estou mais conseguindo acessá-la. O youtube diz que os vídeos estão privados ;/
Olá Meigarom! Parabéns por mais um ótimo vídeo! Orientações claras sobre o que considerar em cada tópico. Uma dúvida que fiquei foi em relação à parte de Matemática. Quase sempre vejo tanto nos vídeos, posts de LinkedIn e Medium Data Scientists falando sobre Matemática, Probabilidade e Estatística. Como cada uma dessas áreas é vasta, o que é, de fato, aplicado e exigido em Data Science? Vejo muitas pessoas perdidas (incluindo eu) quando chega nessa parte da Matemática. Os algoritmos de ML se valem dessas disciplinas (Matemática, Probabilidade e Estatística), mas até onde precisamos ir nelas?
Muito obrigado por compartilhar sua experiência e conhecimentos!
Continue produzindo os vídeos, pois está ajudando muito, muito mesmo!
Abraço!
Grande Japa, blz?
Cara, a Matemática, Álgebra Linear e Estatística entram na parte de Transformação de variáveis e do entendimento de como os algoritmos de Machine Learning funcionam.
Por exemplo: Você tem uma rede neural com acurácia de 55%. Como você faz para melhorar a acurácia? Você precisa entender que a rede neural é uma soma pesada, onde os ajustes são feitos por derivadas parciais. As derivadas parciais são muito sensíveis a grandeza dos dados. Logo, se você aplicar uma transformação na sua variável ( a transformação precisa respeitar os 9 axiomas que definem um espaço, teoria de Álgebra Linear ), as suas derivadas parciais ficarão menos dependentes da dimensão e provavelmente sua rede neural terá um aumento de 55% para 80% de acurácia. Entende.?
Se você não souber como os algoritmos funcionam, você não vai saber como melhorá-los ou consertá-los rapidamente quando a acurácia cair de repente e o time de Business te cobrar. E se você não souber Álgebra, você não saberá quais "ferramentas" usar para consertar seu modelo.
Faz sentido?
@@ComunidadeDS Fala Meigarom! Blz aqui e por aí?
Agradeço pelo retorno! =)
Entendi. Faz total sentido sim.
Agora tenho uma ideia melhor de onde entra a Matemática no contexto de Data Science. Então, por meio dos estudos dos algoritmos de ML, consigo saber qual parte da Matemática preciso estudar, certo?
Muito obrigado!!
Abraço!
@@katekawaux Isso Ae!!
@@ComunidadeDS Muito obrigado!
Grande vídeo! Você acha que realizar um tecnólogo em Ciências de Dados na Estácio vale a pena?
Um abraço!
Gostei do seu método, eu não tenho experiência de data scientist,. è necessário experiência?
Nossa tô muito em dúvida em seguir pra data scientist ou DevOps, as 2 me chamam atenção, alguma dica?
Cara... precisa ser fera em programação para se dar bem em ciências de dados ? Porque estou apanhando com laços de repetição... parece que nunca vou aprender 😭😭
Não precisa Adelson. Você precisa resolver o problema. Se está com dificuldades em programação, faz o meu curso de Python do zero ao DS, aqui mesmo no RUclips, 100% gratuito. Lá você vai aprender o que é realmente preciso para se tornar um DS.
Bons estudos
@@ComunidadeDS Vou ver sim, muito obrigado pela atenção 😃👍
@@astralfun1976 bons estudos
@@ComunidadeDS Obrigado, é que estou quase me arrependendo de ter entrado na faculdade de ciências de dados por causa desse laço de repetição For . O while eu entendi melhor, é que fico martelando por achar que preciso gabaritar nas provas práticas de python.
Bom dia professor. Comecei o Power Bi. Abandono e começo Phinton?
Muito bom professor
Muito bom !
Valeu Guilherme!
Video nota mil
Valeu Allan!!
Abração!
Parabéns
No momentos em que é usado a matemática, isso é feito através de app ou softwares ou no papel e caneta?
obrigada!
Parabéns top
O que você acha da ALURA como fonte de consulta visando conteúdo para estudo. Acha válido?
Faaala Diogo, blz?
Cara, toda forma de aprendizado é válida, desde que o conteúdo seja passado de forma correta e com didática.
Eu particularmente não fiz nenhum curso da Alura, portanto não me sinto confortável em recomendar ou não.
Vou ficar te devendo essa, desculpa!
Abração!
O Python, eu vou precisar aprender somente o que é preciso, para manipular dados certo?
Isso mesmo Davi.
Python é uma linguagem originalmente criada para desenvolvimento, mas os DS usam várias bibliotecas para manipular dados. Portanto, aprenda Python focado em manipulação de dados e não para desenvolvimento.
Bons estudos!
Vou assinar Alura pra aprender Data Science, queria assinar Data Science Academy mas tá muito caro pro meu orçamento.
Faça um boa pesquisa antes Rafael. Tem opções muito melhores
@@ComunidadeDS vou dar uma pesquisada melhor
@@rafabertoldo8067 boa Rafael. Precisando, manda msg
Não precisa de banco nosql ?
No que devemos nos graduar?
Este vídeo ainda está atualizado?
Está sim Rafael. Nada mudou em Ciência de Dados. Coleta, análise, modelagem, resultado
Não seria interessante conhecer bem o Excel também ?
Para Ciência de Dados não, Rogério
Alguem sabe quanto tempo em media uma pessoa leva o 0 ate se tornar um profissional de DS? ate o seu primeiro emprego
Eu fiz essa conta com os meus alunos. E em média, leva entre 10-11 meses. Mas isso se você tiver um caminho claro, conteúdo didático e pessoas para te ajudar. Se você seguir um caminho errado, vai demorar mais de 12 meses
Muito bom!!
Grande Caique!!
Muito obrigado!!
Grande abraço!!
Muito bom!
Muito obrigado Érich,
Espero que tenha gostado!!
Abraço!