Muitas pessoas, quando ouvem o termo Ciência de Dados , geralmente pensam primeiro no aprendizado de máquina.
Assim foi comigo. Meu interesse em ciência de dados surgiu porque eu encontrei pela primeira vez a ideia de "aprendizado de máquina", que eu achei muito legal. Então, quando comecei a procurar um lugar para começar a aprender sobre ciência de dados, não é difícil adivinhar por onde comecei. (Dica: rima com batedeira de feijão .)
Este foi o meu maior erro que me levou a este pensamento:
Se você quiser aprender ciência de dados, não comece com o aprendizado de máquina.
Apenas entenda. Claro, para se tornar um cientista de dados "completo", um dia você terá que aprender sobre os conceitos de aprendizado de máquina. Mas você ficará surpreso com o quão longe você pode chegar sem ele.
Então, por que não começar com o aprendizado de máquina?
1. O aprendizado de máquina é apenas uma (e muito pequena) parte do cientista de dados.
A ciência de dados e o aprendizado de máquina são como um quadrado e um retângulo. O aprendizado de máquina é (parte da) ciência de dados, mas ciência de dados não é necessariamente aprendizado de máquina, da mesma forma que um quadrado é um retângulo, mas um retângulo não é necessariamente um quadrado.
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Neste artigo, eu expressei a minha opinião pessoal, de modo a ter o que quiser com ele. O conselho geral é que o aprendizado de máquina não deve ser o foco de sua pesquisa porque não é um uso muito gratificante de seu tempo e fará pouco para ajudá-lo a se tornar um cientista de dados de sucesso no mundo do trabalho.
Dito isso, desejo o melhor em seus esforços!
Foto da capa por Will Porada