Bastante gente, seja na
faculdade, redes sociais ou em
meetups,
sempre pede indicações de cursos e recursos para começar a aprender sobre Big
Data/Machine Learning e suas ferramentas. Eu já tinha escrito parte deste guia
lá no grupo Big Data Brasil no
Facebook, mas eu sempre quis oficializar e estender mais um pouco essa fonte.
Você deve saber que, em língua portuguesa, há uma grande lacuna a ser preenchida
de fontes confiáveis e de fácil acesso de informação e referências de
aprendizado em Computação, principalmente sub-áreas mais recentemente em voga,
como Sistemas Distribuídos, de Processamento de Dados
Massivos e de Aprendizado de Máquina.
Este então é o principal motivo deste post e até mesmo deste blog: dar o
mínimo de contribuição para a disseminação do conhecimento, com o que estiver ao
meu alcance. E seria muito bom se você também contribuísse, para que essa lista
fique cada vez mais completa e útil para futuros padawans no mundo dos dados :).
Este post vai ser dividido em 2 partes: esta com **referências de cursos pra
quem está começando e outra com conceitos
essenciais
**explicados de uma maneira bem didática, que todo Engenheiro de
Dados/Especialista em Big Data deve dominar, sendo agnóstico à ferramentas e
tecnologias
novas
e
legais,
que como você já
sabe,
mudam muito rapidamente na nossa área.
Assim sendo, vou postar aqui alguns cursos que já fiz e que, na minha opinião,
valem mais do que muita pós-graduação de R$ 60.000 que a gente vê por aí.
Machine Learning
Coursera — Especialização em Machine Learning da UofW
https://pt.coursera.org/specializations/machine-learning
Melhor curso de Machine Learning Online que já vi! Todos os outros pecam, ou em
exigir conhecimento muito
profundo de
estatística/cálculo/álgebra linear, ou em dar pouca realidade prática e de mundo
real para os alunos.
Esse curso foi construído pelo nosso conterrâneo Dr. Carlos
Guestrin, formado na
USP, professor na Universidade de Washington e dono da
Turi, que foi comprada pela
Apple
há pouco tempo. Inclusive, um dos destaques desse curso é o próprio Prof.
Carlos, que é muito divertido e usa vários exemplos e intuições que facilitam
demais o aprendizado, até em conceitos complexos como
LDA. Óbvio: futebol
tá presente em vários deles haha!
A especialização passa por todos os grandes tópicos de ML: Regressão,
Classificação, Clustering e Recuperação de Informação, cuminando, para quem
pagar a especialização, em um projeto muito bacana usando Deep Learning. Além de
falar de técnicas de otimização como
Cross-Validation, Feature
Engineering e
Regularização.
Para quem quiser ter só um overview sobre ML e seus métodos mais comuns e suas
aplicações, como Analistas de Produto ou Gerentes de Projeto ou até mesmo você
Cientista de
Dados, o
primeiro curso da série já
basta.
Big Data
EDx — Especialização em Engenharia e Ciência de Dados com Apache Spark da UC
Berkeley
https://www.edx.org/xseries/data-science-engineering-apacher-sparktm
Se quer aprender sobre a ferramenta big data que mais cresce hoje no
mercado, por quê não começar aprendendo com
gente que ajudou a criá-la no Amplab da UC
Berkeley e que está no
Databricks -marca comercial por traz do Spark- hoje?
Esta série explica todo o fundamento da tecnologia, desde o fundamental
RDD
até como o Spark distribui as tasks entre os workers no modo cluster. As
aulas não são tão divertidas como as do Prof. Carlos, mas os labs são incríveis!
São todos casos reais de recuperação da informação, limpeza de dados e
aprendizado de máquina. Um deles, de ML, você usa de
PCA para mapear a
atividade do cérebro dum peixe. É sensacional!
Udemy — Cursos do Frank Kane
Frank Kane é um dos melhores
instrutores sobre Big Data da internet. Com passagens por gigantes como IMDb e
Amazon, ele têm diversos videos no
Youtube ensinando sobre as ferramentas
mais utilizadas no mercado, como Kafka e Spark. O seu diferencial é o olhar
prático de seus cursos. São todos guiados por hands-on em simulações de casos
reais enquanto ele explica o core das ferramentas.
Recomendo especialmente o de Scala + Spark
Streaming,
porque os cursos do EDx que citei anteriomente deixam a desejar nesses 2
assuntos muito importantes da plataforma. Spark Streaming inclusive é uma
implementação dos paradigmas mais importantes pra data
pipelines,
assunto que irei abordar no próximo post dessa série.
Kane também tem um curso bem abrangente e bem avaliado sobre Machine Learning
com
Python,
porém como eu não fiz, não tenho como opinar sobre sua qualidade. Se você já
fez, comenta aí embaixo o que você achou :)
Cloud Computing
Udemy — Preparação para Certificação AWS do CloudGuru
https://www.udemy.com/aws-certified-developer-associate/…
https://www.udemy.com/aws-certified-solutions-architect-a…/…
CloudGuru é o maior produtor de conteúdo sobre cloud
computing do mundo. Seus cursos são best-sellers e têm o maior número de altos
ratings no Udemy. Ambos os
cursos dão um ótimo overview sobre como funciona a AWS, com demonstrações,
conceitos e simulados, mais que o suficiente para você passar no exame e
continuar seus estudos por conta própria.
**Mas e se eu não quero fazer Certificação AWS? **Ainda assim recomendo este
curso. Por quê? Porque, mesmo com Google Cloud e Azure no páreo, a AWS
continua e deve continuar por anos na frente deste mercado da nuvem. Já não
bastasse isso, grande parte das ferramentas das concorrentes têm semelhantes na
Amazon e, provavelmente, num custo menor ou igual.
Como já disse em posts
anteriores,
criar e manter uma cloud privada com ferramentas distribuídas é caro e
dispendioso, então é muito provável que você vá utilizar no mundo real serviços
que abstraem o monitoramento, provisionamento e construção das arquiteturas para
que você se foque realmente no que precisa: seu objetivo final. Este curso
passa por todas as ferramentas da AWS, sendo que maioria delas vão te ajudar e
muito para ser pragmático rumo as soluções que você vai montar na sua carreira
como Engenheiro de Dados.
Os cursos do Udemy são pagos, porém sempre há cupons de
desconto **de
até 90% off na internet.
Se também tiverem boas recomendações, mandem aí nos comentários pra gente! Se
achou bacana o guia, clique no ❤ e compartilhe com seus colegas :).
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