Hoje eu vou fazer uma pequena resenha sobre o curso “As Ferramentas do Cientista de Dados” oferecido pelo Coursera, com o objetivo de avaliar o curso e direcionar os leitores sobre a escolha de fazê-lo ou não.
Sobre o que é o curso?
Inicialmente eu gostaria de destacar que esse é o curso inicial da especialização em Data Science do Coursera, oferecida em parceria com professores da Johns Hopkins University. A especialização compreende 10 cursos que em tese capacitam o aluno como um cientista de dados júnior.
Esse curso em especial atua como uma forma de preparação inicial, introduzindo as ideias da especialização como um todo e fornecendo aos alunos um direcionamento com relação as ferramentas que ele vai utilizar durante os 9 cursos seguintes. Em resumo, ele oferece:
- Introdução sobre todos os outros 9 cursos
- Breve introdução ao R & RStudio
- Como instalar pacotes no R
- Introdução ao RMarkdown
- Git e Github
- Introdução ao que é Ciência de Dados e Big Data
Quanto tempo leva?
O curso é previsto para 3 semanas, mas de fato com um mínimo de dedicação é possível realizar TODAS AS TAREFAS EM 1 HORA. Não estou brincando, realmente em uma hora você pode terminar tudo, principalmente se você já usou um git ou github pelo menos uma vez na vida. Eu me inscrevi para avaliar o curso e fiz tudo em uma hora.
Vale a pena?
Essa é uma questão difícil de responder, mas atualmente eu diria que não. Por quê? Porque o curso isoladamente não significa nada. Se o aluno pretende aprender a usar o git e github existem recursos gratuitos muito melhores na internet. Além disso a introdução que ele faz dos outros cursos, e mesmo alguns conteúdos apresentados, bem poderiam fazer parte dos outros 9 cursos da especialização. Enfim, só faz sentido fazer esse curso se você planeja terminar a especialização inteira, uma vez que você é obrigado a concluir os 10 cursos para poder participar do projeto final.
Nem a parte sobre Git vale a pena?
Como eu disse eu acredito que esse curso poderia ser canibalizado pelos outros, e na minha opinião, não havia a necessidade de criar um curso separado só para isso. Ainda assim posso dizer que a introdução ao Git e Github é razoável, pensando em um usuário que nunca viu Git e não sabe o que é.
Conclusão
Se você pretende fazer a especialização vai ter que fazer esse curso, caso contrário existem materiais melhores, gratuitos, onde você pode ter uma boa ideia e uma boa introdução a todos os tópicos tratados nesse curso.
Olá Flávio! Você poderia nos indicar os materiais melhores que você se referiu? Não querendo explorar muito, poderia também nos indicar materiais em Português para quem tem dificuldade com a Língua estrangeira? Obrigado pelas dicas.
Oi Erisnv, eu tenho duas sugestões que eu considero muito boas:
1) http://rogerdudler.github.io/git-guide/index.pt_BR.html (um guia básico muito bem feito)
2) O Pro Git Book em Português: https://git-scm.com/book/pt-br/v1 (de graça na internet e além de ser uma excelente introdução serve como referência depois)
Eu estou pensando em também em preparar um material específico sobre Git & Github para Estatísticos/Analistas/Cientistas de Dados, se tiver interesse dá um toque!
OBS: Não é incômodo nenhum responder, muito pelo contrário, é bom saber que posso estar ajudando! Fique a vontade para comentar!
Valeu Flávio! vou procurar…
A propósito: excelente Blog! Favoritei.
Flávio, vc pretende fazer reviews dos outros cursos da especialização da JHU sobre Data Science?
OI cjcaesar, eu pretendo sim. Na verdade eu estou fazendo um por um, revendo os materiais, os vídeos, quizes e atividades. Eu já fiz isso sobre o “Developing Data Products” que você pode encontrar o post aqui, esse, e também o R Programming. Atualmente estou revisando o Pratical Machine Learning. Em breve vou escrever sobre os dois.
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