Para conclusão da minha jornada no IBM Data Science Professional Certificate com o Coursera, eu tive que construir um Jupyter Notebook mostrando toda minha análise de dados junto, também, de um relatório com informações sobre o problema estudado, onde eu evidencio os questionamentos que foram levantados e suas respectivas respostas acompanhadas de todos aspectos do estudo.
Todo este trabalho também rendeu um post original que deixei nesta url por alguns dias. Mas tiveram algumas pessoas que me procuraram para entender melhor sobre este curso e o que de fato aprendi nessa jornada. Assim tomei a decisão de alterar o texto original e compartilhar um pouco dessa experiência com você que chegou até aqui.
Introdução
No início deste ano diversas mídias especializadas, tanto na área de economia como em desenvolvimento profissional, destacaram a profissão de Cientista ou Analista de Dados sendo uma das queridinhas para os próximos anos. Algumas matérias e artigos inclusive destacam o deficit que o Brasil tem de profissionais qualificados nestas disciplinas.
Pois bem, aqui vale deixar claro que na verdade desde 2017 já tínhamos várias sinalizações sobre o crescimento de demandas na área de tecnologia no Brasil. Porém durante e após o momento de pandemia tivemos um forte crescimento do digital, o que acabou acelerando várias frentes de tecnologia, e por consequência a necessidade de profissionais qualificados para os serviços baseados em dados.
Eu embarquei nessa jornada no final de 2019 e só consegui organizar melhor minha agenda de tempo entre trabalho e estudos no período de isolamento, já em 2020, provocado pela pandemia do COVID-19. O modelo de trabalho em home office me proporcionou melhor qualidade de vida em relação ao tempo que perdia com deslocamentos de casa para o trabalho. Assim fiz um plano de estudos o qual segui à risca.
Confesso que demorei maior parte do tempo pensando sobre meu projeto final e também revisando todo o conhecimento teórico e prático que adquiri durante toda a jornada. Este é, talvez, um péssimo hábito que tenho de achar que nunca as coisas estão boas o suficiente, ou que o meu conhecimento deve ser aprofundado para que me sinta 100% seguro em defender todo o conhecimento necessário para obter a certificação final.
Sobre o conteúdo
Todo o conteúdo deste curso foi elaborado e é de propriedade da IBM junto ao Coursera. E também vale dizer que hoje a IBM é uma das maiores referências juntamente com seus produtos em AI e Data Science dentro dessa indústria.
Tanto o conteúdo teórico como o conteúdo prático cobre completamente os conhecimentos e técnicas necessárias para a prática de trabalho de um Cientista de Dados.
Importância dessa certificação
A certificação, sem dúvidas, é a melhor forma de você mostrar para recrutadores e empresas que você tem o devido preparo para os desafios que o profissional de Ciência de Dados enfrenta no seu dia-a-dia. E o fato de obter uma certificação dentro de uma instituição como o Coursera, com um conteúdo IBM destaca-se ainda mais pela relevância que os mesmos apresentam nos seus respectivos setores.
Conclusão
A conquista dessa certificação pra mim teve um gosto diferente. Digo isso pelo ano, em partes difícil, com o enfrentamento ao COVID-19 e também porque me senti desafiado e muito orientado aos estudos. E isso foi um ingrediente muito bom para essa conquista ter um gostinho ainda melhor.
Se você está pensando em fazer este curso - eu super recomendo e digo: "aproveite cada desafio e aprendizado adquirido nele que vale muito a pena!".
Código
- Veja a impressão do meu Jupyter Notebook com código e detalhes do estudo: https://andersonbraz.github.io/Coursera/Capstone_DataScience/Notebook_CapstoneProject_The_Battle_Of_The_Neighborhoods.html