Leve-me para o Futuro
Eu sabia que esse dia ia chegar, mas posterguei ele tanto quanto pude. O dia em que precisaria aprender a programar. Sim, programação de computadores! Só de ouvir essa frase me dava calafrios.
Pois bem, tudo começou quando participei de um Hackaton na John Deere, onde o meu time propôs uma solução baseada em Machine Learning. Até então eu conhecia muito pouco desse universo.
Machine Learning, ou "aprendizagem de máquina", para quem nunca ouviu falar, é uma sub área da Inteligência Artificial, que está inserida em um contexto maior: Data Science. Em poucas palavras, técnicas de Machine Learning são capazes de fazer previsões sobre qualquer coisa, com base em dados históricos. O poder dessa técnica me encantou e, naquele momento, decidi que aprenderia como desenvolver modelos e fazer previsões. Isso me ajudaria a resolver uma quantidade maior de problemas. Desde então tenho estudado as linguagens R, Python e SQL, além de outras ferramentas para análise de dados.
Aqui vão as lições que tirei (até agora) dessa incrível jornada:
1 — Tudo, absolutamente tudo, se aprende.
Aprender uma linguagem de programação requer um certo nível de abstração e, para quem achava que Python era uma cobra (kkkk), o caminho foi tortuoso, sim. Algumas coisas simplesmente não faziam sentido. Entendi que o aprendizado leva um tempo para maturar, independentemente de quantas horas você estuda. No decorrer dos dias e semanas, aquilo começa a fazer sentido.
Intelectualmente falando, tudo é possível. O que precisamos é respeitar o nosso tempo.
2 — Eu vou errar, centenas de milhares de vezes. Que bom!
Na primeira aula de introdução à linguagem Python o professor me disse isso. Achei que era um papo de "coach".
Ninguém gosta de errar e eu não sou diferente. Mas quando tudo dá certo e funciona às mil maravilhas, não se tem o aprendizado. O que faremos quando a vida real nos der uma rasteira (ou várias)? Conviver com o erro é fundamental e saudável. Com ele se aprende de verdade.
3 — Ler as mensagens de erros (em todos os lugares)
Olha o erro aí de novo gente! Isto é algo para a vida.
Analisar dados também é analisar erros. A gente tende a travar quando vê uma mensagem vermelha escrita ERROR. Porém é ela que vai dar a primeira pista para resolver o problema. Muitas vezes ela já traz até a solução! Me disseram que eu iria amar mensagens de erro. Duvidei. Eu estava errada!
4 — Ter um projeto para praticar
O fato de eu ter um projeto para aplicar o conhecimento está fazendo toda a diferença. Programar por programar causaria frustração. Afinal, programação não é um hobby. Aprender ferramentas de análise de dados tem um objetivo: resolver problemas. "Para resolver problemas complexos você vai precisar de ferramentas sofisticadas". Aqui, em "projeto" leia-se problema. Os problemas estão em todos os lugares, escolha um para resolver e vá em frente!
5 — Tentar não ser tãaaao exigente
Eu disse tentar, porque "sou implacavelmente exigente." Estou tentando mudar isso com o seguinte mantra: vou fazer um pouco hoje, um pouco amanhã e um pouco depois.
Por outro lado, gosto bastante de celebrar e, a cada final de módulo, comemoro das mais variadas formas.
Essas são algumas das reflexões desde comecei a aprender técnicas de análise de dados do zero. O que você acrescentaria nessa lista? E que outros temas gostaria de ler aqui no Linkedin?
Um abraço e até a próxima!
Marina
