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Data Science é uma Maratona

Hoje é o dia, o kick off de dois anos de aprendizagem. 

E neste dia lembro-me sempre do que um professor uma vez me disse “Velocidade não é o mais importante aqui, Data Science é uma Maratona, aprender a ter resistência é o mais importante”.

Esta não é a minha primeira maratona, nem a única na minha vida, mas não custa nada relembrar os conselhos que sempre me ajudaram a sobreviver nesta área.  Porque na maratona sobrevive o mais inteligente, não necessariamente o mais rápido

1 – Esta é a altura de cometer erros e muitos erros – “Whaaat? Susana, que raios estás tu a dizer?” É verdade, quando aprendes é a melhor altura para errares. Tantas vezes quanto as necessárias para aprenderes. Esta é a altura para enfrentares aquele bicho feio que é o síndrome de impostor e perderes o medo de experimentar, falhar, aprender e tornar a tentar. Os teus professores e colegas estarão lá para te ajudar.

2 – Aprende a documentar o teu trabalho e estudos – Aprender a documentar todo o nosso trabalho é crucial na vida de um data scientist. A partir do momento em que mantemos um registo cuidado do nosso trabalho, nunca mais haverá o susto de o professor (ou futuramente o patrão

) pedir para ver o trabalho feito. Basta ver os registos e mostrar o que foi feito ou elaborar um relatório rápido. Este conselho será ouro no resto da tua vida. 

3 – Networking e Comunidades são cruciais – Data Science é uma actividade com muita procura e não muitos candidatos. Isolamento é um problema que todos os data scientists enfrentaram alguma vez na vida. Como resolver este problema? Integrares as comunidades ao teu redor ajudar-te-á a ter uma rede de contactos que te pode ajudar nas alturas mais difíceis e festejar contigo as vitórias. Tudo isto associado a actividades dedicadas a tornar-te um melhor data enthusiast. Fantástico não? A nossa grande comunidade em Portugal é a DSPT-Data Science Portugal, onde serás sempre bem vindo. 

4 – Desenvolve um portfólio – A melhor maneira de entrares com o pé direito num excelente emprego em data science é demonstrares o que és capaz de fazer. Como consegues isso? Desenvolvendo o teu portfólio de projectos que o demonstre. Não cometas o erro comum de escolheres apenas projectos “na moda”. Um bom projecto, que demonstre as tuas capacidades, que demonstre a tua paixão pela área e que esteja bem organizado é bem mais valioso que um projecto “na moda” mal amanhado e copiado de tutoriais;

5 – Não deixes de lado o caderno de papel – Num mundo tecnológico nada é tantas vezes visto na secretária dos “techies” do que o bom velho caderno de papel. Estudos como este indicam que a nossa capacidade de memorização melhora ao escrevermos notas em papel em vez de no pc, dado que o papel nos obriga a processar a aprendizagem. Dá uma oportunidade ao caderno de papel;

6 – Diverte-te – O último ponto mas não o menos importante. Um curso em data science é a maratona de uma vida, cheia de pontos excepcionais pelo caminho. Tens kilómetros a correr pela frente pelo que não te esqueças da diversão. Mesmo que signifique projectos só para te fazerem rir. Estudar a prevalência do Trump no Twitter em Portugal e contabilizar a variedade de insultos proferidos contra ele é um objectivo perfeitamente válido

Boa Sorte futuros Data Enthusiasts que embarcam nesta viagem durante esta semana! Allons-y fellow nerds ! 

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#portugal : Brincando com Wordclouds

Este post vai ser pequenino mas divertido (espero

). Um dos pormenores que mais me fascina em NLP é o quanto os resultados revelam da nossa natureza humana e sobre o que falamos online. E para esticar os meus músculos mentais, o Twitter torna este processo bastante fácil.

Usando o IFTTT e uns esquemas com a conta de twitter deste projecto e a google drive, tenho regularmente algumas hashtags a serem recolhidas automaticamente. A curiosidade cresceu entrentanto com a hashtag #portugal e fui verificar quantos resultados tinha neste momento.

Ok, 4873 resultados para cerca de 3 dias, nada mau. Do que falamos, sobre o que escrevemos com a hashtag #portugal ? Wordclouds são uma óptima ferramenta para termos uma ideia inicial do sentido para que vai esta investigação. Esta não é a altura de limpar dados pois retirar stop words e outras situações comuns (como emojis, links, etc) pode retirar dados valiosos nesta investigação. A wordcloud que criei é simples, directa e retira os dados no seu formato mais cru da coluna tweet.

Somos uns grandes patriotas

aparentemente usamos a hashtag #portugal para falar de nós próprios. Aparentemente (lembram-se de falar de usar os dados em cru?) também usamos esta hashtag para postar links dado que https aparece tão em destaque. Que mais podemos ver nesta wordcloud?

Vários países aparecem na wordcloud, evidenciando que podem ser de turistas a visitar o país, o que poderá ser uma boa fonte de informação para turismo. Quem sabe, só investigando =)

Vou deixar o sistema a recolher mais tweets durante mais tempo e irei revisitar esta wordcloud de vez em quando. Deixa-me curiosa avaliar como muda esta wordcloud com o tempo.

O código está aqui assim como os ficheiros originais : HashtagPortugal

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3 Hábitos que Estou a Usar para me Ajudar a Estudar Data Science

Vamos ser honestos, ser um bom estatístico, cientista e programador não é uma tarefa fácil. Estudar para o ser….é um trabalho dos diabos.

Ao ver-me de novo no papel de estudante pensei naquilo que me ajudou a ter sucesso e decidi implementar 3 hábitos para me ajudarem a sobreviver e a ter sucesso neste mestrado.

1- Manter um plano certo de estudo – Estudar nem sempre é fácil e o nosso cérebro humano tende a tentar evitar as tarefas difíceis. Como combater este monstro da procrastinação? Ora marcar as minhas sessões de estudo como se trabalho se tratasse. Nos tempos que forem marcados não há espaço para limpar casas, cozinhar, ver séries ou outra coisa, serão tempos absolutos de estudo. Ao longo do tempo se mantiver este bloqueio de tempo para estudo em princípio tudo se tornará uma questão de hábito. A ver como irei conseguir conjugar a data scientist, com a aluna de data science e a professora de data science, mas tentarei dar o meu melhor.

2- Um projecto próprio de data science a cada duas semanas – Data Science é melhor aprendida quando colocada em prática pelo que nada melhor do que o fazer. A cada projecto que fizer, tentarei o máximo possível puxar os limites do meu conhecimento e variar tecnologias, metodologias e técnicas. Quero tentar tanto quanto possível que estes projectos tenham um objectivo definitivo e que sejam úteis. Se tiverem sugestões de mini projectos, digam =) É a altura de tentar fazer um projecto inteiro em Julia

3 – Esforçar-me por escrever e manter a maioria das notas à mão (com um pequeno truque) – Este estudo de 2011 (Estudo) chega à conclusão que notas escritas à mão produzem uma melhor memorização por parte dos estudantes do que notas escritas no computador. O tempo restrito para um aluno escrever notas em aula estimula o nosso mecanismo de compreensão e edição daquilo que o professor profere, activando a nossa capacidade de aprender activamente, em vez de copiar mecanicamente todas as notas no pc. Vou tentar seguir os conselhos deste estudo e escrever as minhas notas à mão tanto quanto possível. Para as poder arquivar e guardar com acesso fácil no pc (que é um ponto positivo de notas digitais), irei digitalizar as notas usando o sistema integrado da Oxford Notebooks, o Scribzee . Em conjunto irei tentar criar o meu próprio “caderno” de programação onde organizarei os snippets de código mais cruciais para o dia a dia de uma data scientist.

Sim, são só 3 hábitos, mas também é com pequenos passos que melhoramos e eventualmente chegamos ao sucesso em qualquer actividade. 1 semana para começar o mestrado, o relógio está a contar. =)

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