Roadmap Dados e IA · 6 etapas
Roadmap Dados e IA: o que estudar e em que ordem
Ciência de dados e inteligência artificial usam estatística, programação e modelos de machine learning para fazer previsões, classificar informações e criar produtos com IA. Este roadmap de dados e IA mostra a base que vem antes dos modelos e o caminho até a IA generativa.
Por equipe Nortly · Atualizado em
O que faz quem trabalha com dados e ia
Quem trabalha com dados e IA prepara dados, treina e avalia modelos, coloca esses modelos em produção e acompanha se continuam funcionando bem com o tempo.
Combina com quem gosta de matemática e programação, tem paciência para experimentar e quer entender como os modelos de IA funcionam por dentro.
As 6 etapas do roadmap dados e ia
- 01
Python e SQL
As duas linguagens que aparecem em praticamente toda vaga de dados.
- 02
Matemática para machine learning
O suficiente para entender o que os modelos fazem, sem precisar de um doutorado.
- 03
Preparação e análise de dados
A maior parte do trabalho real acontece antes do modelo.
- 04
Machine learning clássico
Os modelos que ainda resolvem a maioria dos problemas de negócio.
- 05
Deep learning e IA generativa
Redes neurais e os modelos de linguagem por trás das ferramentas de IA atuais.
- 06
Produção e responsabilidade
Modelo bom é modelo em uso, com riscos sob controle.
O passo a passo completo de cada etapa fica no Nortly: o que estudar, em que ordem e o que praticar, ajustado ao seu nível.
Quero acessoQuanto tempo leva para aprender dados e ia
É uma das trilhas mais longas. Com 1 a 2 horas por dia, é comum levar de 12 a 18 meses para ter base e projetos de machine learning. Muita gente entra no mercado antes, por vagas de análise de dados.
Primeiras vagas na área
- Analista de dados júnior
- Cientista de dados júnior
- Engenheiro(a) de machine learning júnior
- Estágio em dados ou IA
Outros roadmaps de tecnologia
Ainda em dúvida sobre a área? Veja o guia de como começar na área de tecnologia.
Perguntas frequentes
Dá para começar em tecnologia direto pela inteligência artificial?
Dá, mas a base vem antes: Python, SQL e estatística. Muitas pessoas entram no mercado por análise de dados e migram para machine learning e IA depois de ganhar experiência com dados reais.
Preciso de faculdade para trabalhar com IA?
Não é obrigatório, mas formação em exatas ajuda em vagas de pesquisa e modelagem. Para vagas que aplicam IA em produtos, projetos práticos e domínio das ferramentas costumam pesar mais.
Qual a diferença entre ciência de dados e engenharia de dados?
A ciência de dados usa os dados para gerar análises e modelos. A engenharia de dados constrói os pipelines e a infraestrutura que coletam, organizam e entregam esses dados.