Como escolher o melhor curso de Data Science? 8 fatores para considerar

Um curso de Data Science é fundamental para definir um caminho de estudo. E é preciso considerar alguns fatores antes de escolher um curso.

Foto de Mikhail Nilov no Pexels

Ok, você já conhece o universo fascinante do Machine Learning e da Ciência de Dados, mas deseja ir além do simples conhecimento teórico. Quer colocar as teorias na prática, experimentar, checar resultados, construir soluções. Então, você precisa escolher o curso de Data Science ideal para isso.

No entanto, é importante frisar que a escolha não é tão simples. Existem vários fatores fundamentais que devem ser avaliados antes de decidir ingressar em um curso. Afinal, o objetivo é se inscrever em uma opção que realmente traga o retorno devido e o aprendizado esperado. 

Te ajudaremos a entender melhor essa questão. Neste post, você vai compreender os motivos para fazer um curso na área e como escolher um. Acompanhe e confira!

Por que fazer um curso de Ciência de Dados?

A área de Data Science está mais quente do que nunca. São diversas possibilidades de emprego e atuação em diversos campos do conhecimento. Diante disso, a gente vê também muitos materiais e muita informação disponíveis na internet.

O que pode ser uma ótima oportunidade de se desenvolver de forma autônoma, também se torna um risco. Afinal, existem muitas informações, e muitas delas não são confiáveis para te dar a base necessária. No campo da ciência de dados, existem muitas pré concepções erradas de como a área funciona e como suas tecnologias são desenvolvidas. 

Para ter um senso organizado (e correto) do valor dessas informações, é necessário contar com um método, um esquema ou um filtro. Esse filtro ajuda a definir as prioridades, os elementos mais importantes a serem estudados e o que pode ser desconsiderado para determinado objetivo. 

Ajuda a determinar o que há de mais moderno e o que está desatualizado, entre outras questões para aprender machine learning e outras etapas da ciência de dados com eficiência.

É para desenvolver essa filtragem que estudantes buscam cursos (ou certificações). Os cursos de Data Science focam em oferecer um caminho específico para as pessoas trilharem e chegarem até o domínio do tema. Tudo isso com a ajuda de profissionais especialistas, com a devida expertise e com a habilidade de compreender as nuances dessa área.

No curso, você não aprende só, mas recebe orientação de experts com capacidade para facilitar sua jornada. Além disso, você é parte de um grupo de pessoas buscando aquele aprendizado e pode criar uma rede de contatos no percurso.

Além disso, cursos de qualidade geralmente oferecem um bom embasamento matemático/estatístico, aliado a uma boa didática, o que reforça a apreensão de conhecimento. Não é somente como um tutorial, que oferece uma visão estrita e específica. A finalidade de uma certificação completa é fazer estudantes entenderem o que está sendo explicado em sua essência.

No caso de Data Science, a matemática e a estatística são cruciais para delimitar o essencial das técnicas utilizadas. Como lidamos o tempo todo com métodos, funções e conceitos dessas áreas, é fundamental entender bem como elas funcionam antes de passar para a aplicação na ciência dos dados. 

Como escolher um curso de Data Science? 

Neste tópico, a ideia é desenvolver alguns critérios que devem ser analisados na hora de escolher o melhor curso de Data Science para você.

1. Conteúdo do básico ao aprofundado

É importante buscar essa abrangência, dos conteúdos mais fáceis aos mais complexos. Afinal, a área de Data Science é justamente marcada por essa variedade. O ideal é que o curso tenha uma boa base teórica, dos fundamentos e dos algoritmos, mas também consiga ensinar bem as pessoas a colocarem isso em prática no dia a dia. 

Um bom curso ensina os princípios teóricos por trás, com exemplos simples para favorecer a compreensão, mas também lida com problemas mais robustos e uma análise mais aprofundada. É importante inclusive para que estudantes entendam como gerenciar situações simples e difíceis.

2. Aprendizado prático

Outro ponto é o foco no aprendizado prático. Atualmente, temos cursos que focam no PBL (problem-based learning), uma metodologia voltada a projetos práticos que visa trabalhar habilidades fundamentais para estudantes, como solução de problemas e trabalho em grupo. Isso é crucial para analisar na escolha de um curso.

É preciso ter em mente a ideia do portfólio e de que a pessoa precisa de projetos realizados para realmente aprender um assunto em Data Science. Além disso, um bom portfólio é um grande diferencial no momento de uma entrevista de emprego.

3. Especialistas que dão aulas

Avalie também quem dá aula no curso de Ciência de Dados. Procure sempre especialistas e pessoas que realmente tenham experiências valiosas para compartilhar. Profissionais com vivência em grandes empresas e com uma boa influência no mercado são sempre ótimas alternativas. 

Afinal, mesmo em encontros online, a troca de ideias e a interação com pessoas experts da área já fornece uma boa oportunidade de aprendizado e evolução.

4. Embasamento interdisciplinar

Outro ponto é verificar se o curso fornece algum tipo de embasamento interdisciplinar, ou seja, uma conexão com outras áreas para que a pessoa vá além da parte técnica e pense em um aprendizado com uma dimensão humanizada. 

Por exemplo, é fundamental hoje estudar Ciência de Dados pensando também na dimensão ética do uso de dados no nosso mundo, o que passa por compreender a importância da privacidade e da segurança. Se isso é abordado nas disciplinas, é uma vantagem. 

5. Avaliações de quem já fez o curso

Verifique também avaliações e notas de quem já fez o curso de Data Science para entender melhor como ele funciona. A experiência de outras pessoas pode te ajudar a perceber se é uma opção confiável e se a jornada naquele curso refletiu positivamente na carreira. 

Atualmente, o Linkedin e grupos de cientistas de dados podem ser ótimos espaços para esse tipo de troca e informação sobre cursos.

6. Oportunidades de networking

Outro aspecto a ser avaliado são as oportunidades de interação e networking. Sempre busque alternativas que possibilitem esse tipo de troca de conhecimentos e ideias, de modo que estudantes possam evoluir uns com os outros.

7. Certificação reconhecida no mercado

Também vale analisar se a certificação em questão é realmente reconhecida no mercado. Assim, você obterá um documento importante que vai ajudar a abrir portas em sua carreira. 

8. Possibilidades de conquistar uma vaga

Em complemento, é fundamental procurar saber se o curso oferece boas chances de conquistar vagas de cientista de dados no mercado. Uma boa forma de avaliar isso é entender para onde foram as pessoas que concluíram o curso, além de entender se a certificação é bem vista pelas maiores empresas do mercado.

A partir de exemplos do passado, você pode avaliar e verificar se essa é uma boa alternativa e se vale o investimento.

Outro método para descobrir isso é conhecer as parcerias da empresa que oferece a certificação com outras companhias. 

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Um curso de Data Science é crucial para organizar o seu conhecimento e te oferecer os fundamentos teóricos para que você seja capaz de analisar dados e gerar valor a partir deles. Nesse sentido, é importante procurar um curso que atenda ao que falamos neste artigo.

Quer saber mais sobre como se desenvolver na área e começar sua carreira? Então, conheça e baixe o programa do curso Data Science e Machine Learning  da Tera.

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