Como criar um PLANO DE ESTUDOS para se tornar um CIENTISTA DE DADOS? (Roadmap Ciência de Dados)

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Você sabe por onde começar para montar o seu plano de estudo? Nesse vídeo a Kizzy apresenta quatros principais pontos que devem ser analisados antes de começar a planejar os seus estudos. E para você que está querendo começar na área de dados, nesse vídeo você vai entender qual caminho deve seguir e onde você pode encontrar materiais que te ajudarão a começar.
Quer aprender mais com a gente? Confira:
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[@gabrieladarosaneto1809]

Conhecimento é construido, por isso devemos continuar com nossos estudos.

[@pgdinamica]

Exatamente 👏🏾👏🏾👏🏾

[@ericamaral544]

O meu maior desafio é o aprendizado de programação estou quebrando mito da minha vida que é aprender programar depois dos 40 anos. Nunca é tarde para aprender a programar e eu creio que vou conseguir.

[@pgdinamica]

Nunca é tarde, bons estudos!

[@ericamaral544]

@@pgdinamica muito Obrigado pelo incentivo!!! a programação me fez abrir a minha mente e eu quero muito aprender a programar para fazer análise de dados

[@alinecavalcanti9011]

Eu estou bloqueada porque to achando super dificil...

[@caioleonardo7039]

Isso é muito motivador para todos. Mostra que nunca é tarde para correr atrás dos seus objetivos.

[@edr3031]

@@ericamaral544 Estou praticamente na mesma situação que você. Estou no caminho de fazer 40 anos, e sendo pai de familia, com tantas responsabilidades e a rotina, tirar tempo para estudar regularmente é um desafio muito grande, e para quem deseja estudar para para Analisar dados então não é fácil

[@lelepg539]

A kizzy é uma baita inspiração. Bonita, inteligênte, simpática, preocupada em passar conhecimento através dos vídeos, dedicada... Nossa. Quero ser assim quando eu crescer! Estou no 5° semestre da engenharia da computação e não sei ainda pra que lado quero seguir. O canal tem me ajudado bastante a conhecer ciência de dados e entender mais sobre a área.

[@pgdinamica]

Sucesso Leticia, continue estudando e se dedicando. Quanto a ser igual a mim, nada... você pode ser até melhor 😊

[@gregory2121]

Olá Kizzy! Você não deve lembrar, mas fui seu colega no ensino médio na ACM. Fiz minha graduação em TI, iniciei como desenvolvedor Java e hoje sou Incident Manager e também estou cursando pós graduação em Big Data, Data Science and data Analytics. Muito feliz em ver o patamar que você alcançou, seus vídeos tem me inspirado a prosseguir nos estudos relativos a ciência de dados. Minha pergunta é a seguinte: você presta algum tipo de consultoria? Seja relativo a carreira ou mesmo sobre ciência de dados? Grato desde já, parabéns pelo conteúdo!!

[@igorlinhu]

Eu estudo Java ,mas ando procurando estágio e vejo que tem mais vaga pra analista de dados , como vc conseguiu se desenvolver na área ?

[@professornascimento458]

Sou professor de Matemática, formado pela PUC-SP (graduação e mestrado), também estudei programação em uma Etec, na época do ensino médio. Acredito que tenho a maioria das soft skils para ser um cientista de dados, falta agora aprender a parte mais técnica. As dicas desse canal tem me ajudado muito! Obrigado!!!!

[@ericoliveira1937]

A melhor parte de todo o processo é quando se chega a maturidade, quando se perde o medo e se ganha autonomia para resolver problemas propriamente. Isso demanda tempo, esforço, humildade, e foco. Hoje em dia da para aprender muita coisa grátis, mais alguns caminhos podem se tornar mais difíceis. Maturidade é saber ir pesquisar por exemplo as documentações das bibliotecas, ter lógica e pensamento crítico. Eu indico extremamente os canais: Seja um Data Scientist, Mário Filho ML, Sigmoidal, Minerando Dados, e é claro o Programação Dinâmica! vejam também as pessoas por trás dos canais. Boa sorte a todos nós, Avante Data Scientists!

[@pgdinamica]

Disse tudo, sucesso Eric!!

[@hugosantarem8314]

Como sempre, excelente vídeo! Parabéns pelo conteúdo compartilhado.

[@demibrasil3984]

esse canal é incrível! tem me ajudado muito

[@anaferrari4888]

Que vídeo maravilhoso!! Eu tô iniciando minha transição de carreira pra área de ciência de dados, mas ainda tô um pouco perdida. Obrigada por esse conteúdo pra nos ajudar. ❤️

[@eduardofreitas2158]

Voltei aqui pra avisar que os cursos gratuitos da DSA são os mais completos. Daria um vídeo só sobre a matriz de aprendizado dos cursos deles. Tem muita coisa legal lá

[@Fearlessness21]

Teus vídeos estão sendo meu guia na minha transição de carreira para dados. Muito obrigado pela imensa contribuição!

[@MarceloFernandes-il1hq]

Top ! Precisa e objetiva nas dicas ! Obrigado viu! Desejo sucesso !

[@V1S3C]

Que vídeo importante para comunidade que vem crescendo nos últimos tempos, sensacional é pouco! Vocês são indescritíveis s2

[@pgdinamica]

👏🏾👏🏾 valeu pelo apoio!

[@paulorenatoxavierdasilva1452]

O material de vocês é sempre de muita qualidade, parabéns! Mas não poderia deixar de falar do quão belo está o seu penteado!

[@pgdinamica]

hahaha valeu Paulo!

[@mariaeduardaalvesdasilva1052]

Ótimo vídeo Kizzy! Eu já estou realizando alguns passos , os vídeos do canal me ajudam bastante! Muito obrigada!

[@brunorodrigues5517]

mulher do céu, tu é maravilhosa! To migrando de carreira e seus conteúdos são mto fodas, brigado msm! E sucesso

[@kcs1112]

Kizzy, você é um gênio! Obrigada pela gerenosidade em transmitir um conteúdo tão rico de forma acessível e motivadora. Parabéns!

[@pgdinamica]

Obrigada!

[@mariagabriella8508]

Esse é o vídeo que precisava, parabéns!!

[@pgdinamica]

Que ótimo, bons estudos! 🤓

[@ranielnascimentoferreira8808]

Assistido✔️ Foi o canal de vocês que me fez conhecer a ciência de dados de verdade, eu numa faculdade tecnólogo com foco em desenvolvimento web fico me coçando todos os dias pra aprender um pouco de data science e seguir nessa carreira. Vocês são demais!

[@izabellepereiradasilva3504]

Kizzy, obrigado por existir!!

[@FranciscoDara]

Muito bacana, tenho 38 anos e depois de 16 anos no mundo publicitário migrei para engenharia de software onde acabei de me graduar e já começei pós em data science. Espero que a idade não seja um obstáculo para entrar no mercado.

[@pgdinamica]

Sucesso Francisco!

[@CharlyBraga]

Parabéns, é jovem ainda!

[@eleandromarques5038]

Kk eu tenho 50 e que migrar para data science

[@claudenyavelino]

Parabéns moça, bem construtiva a abordagem

[@pgdinamica]

Obrigada!

[@ligiacarrelli4564]

Obrigada por compartilhar tanto!!

[@eliponms]

Muito Show...Adorei

[@anninabarbosa]

Mano, que vídeo maravilhoso. Eu tiro o chapéu para profissionais que disponibilizam seu tempo pra trazer conhecimento pro próximo. Sou uma socióloga que quer adentrar o mercado de análise de dados e o canal de vocês tem me ajudado muito!

[@pgdinamica]

Oi Annina, que legal, sucesso!

[@TheJoaocp2]

Estou tentando migrar da biologia para a área de dados na tecnologia, o canal tem ajudado bastante nessa jornada, muito obrigado!

[@pgdinamica]

👏🏾👏🏾👏🏾 boaa!

[@ViniciusGomes23]

Mesma situação!! Vamos que vamos haha

[@TheJoaocp2]

@@ViniciusGomes23 irado saber que não estou sozinho nessa haha ! só bora

[@allanalvarenga]

Aqui também!

[@glaudemiasgrangeiro9093]

Que incrivel ler isso, me sinto menos sozinho hahahhaa. Eu sou arquiteto e urbanista e por ter contato com geoprocessamento eu tive vontade de aprender ainda mais sobre dados e tecnologia, aplicando aos estudos sobre cidade e ciência em geral.

[@telefone400]

Obrigada! Muito obrigada por esse video! Acompanho o canal a bastante tempo e vê esse video foi um alivio, pois tem esse contéudo aqui! Obrigada!!

[@ariadnecs6345]

Muito grata pelas dicas, estou adorando o canal de vcs. Acompanho as postagens no LinkedIn também. Baita conteúdo!

[@piriquitobaleado]

O vídeo está ótimo. Eu só reforçaria a ideia de que se deve aprender primeiro os conceitos por trás de tudo isso que você falou (estatística, programação e matemática). O que eu percebo muito é que as pessoas que querem migrar pra área de ciências de dados se limitam apenas a usar pacotes e a entender o básico do básico. Isso pode até funcionar para problemas pequenos mas na vida real não rola. Você precisa ter um conhecimento mais profundo do que você vai utilizar pra resolver o problema.

[@pgdinamica]

Fala Fábio, concordo 100% inclusive em ouro vídeo já mencionei que pacotes são só ferramentas e não são, nem de longe, o mais importante 😉

[@rodrigomelo1306]

Segue um resumo... espero que ajude. Parabéns pelo canal. Como criar um PLANO DE ESTUDOS para se tornar um CIENTISTA DE DADOS? (Roadmap Ciência de Dados) 1 -> DEFINIR UM OBJETIVO: * Exemplo: Aprender algo novo por hobbie ou diversão, Vaga de emprego no mercado de Trabalho, Fazer uma prova ou certificação, Projeto pessoal (resolver problemas no dia-a-dia), Aprimorar o seu portifólio pessoal, contribuir numa comunidade (seja para ONGs, ajudar pessoas na região em que você mora), Envolver-se em comunidades para aprender a utilizar as tecnologias e adquirir conhecimento em cima do conteúdo que você queira adquirir 2 -> MAPEAR CONTEÚDOS: * MAPEAR CONTEÚDOS E CONHECIMENTOS QUE QUEREMOS ADQUIRIR DE ACORDO COM O OBJETIVO * Exemplo: Se o seu objetivo é adquirir uma vaga de emprego, mapeie as possíveis vagas e verifique as habilidades/conhecimentos técnicos, comportamentais e tarefas exigidos para um cientista de dados. As tarefas mais comuns são: Coleta e aquisição de dados, limpeza de dados, análise exploratória de dados, transformação e modelagem dos dados, criação de modelos aprendizado de máquina, avaliação e validação dos modelos, implantar (colocar em produção) os modelos. * Procure mapear bem os conteúdos, quebrá-los em partes e definir um critério de aceitação. Isso vai te ajudar na definição de tempo. Exemplo: Para obter a habilidade "Coleta e aquisição de dados" eu preciso ter os conhecimentos (a depender do seu nível): O que é? Quais são as bases disso? Opções de como fazer? Quais ferramentas utilizar? Onde procurar ajuda para me dar mais detalhes (curso, livro, comunidade, colegas de trabalho, etc) ? Obs: Essas perguntas bem abertas são norteadoras para te ajudar a chegar a perceber até onde vale a pena você se aprofundar e auxiliar no critério de aceitação ao seu objetivo acerca da habilidade que você está buscando adquirir. 3 -> AUTOAVALIAÇÃO: * Autoconhecimento: Se conheça e entenda em que ponto você está -> Exige uma certa maturidade. É importante para entender o seu nível em cada habilidade que precisa desenvolver (sou zerado - iniciante que não sabe de nada? Tenho um certo conhecimento - eu tenho uma noção? Qual é a profundidade deste conhecimento para me deixar confortável(segurança) em fazer? O que eu preciso para me aprofundar no conhecimento/habilidade? Consigo estudar sozinho? Prefiro estudar por livros ou preciso fazer curso - procure seguir do início ao fim. Recursos: Eu tenho condições e comprar materias (cursos, livros, etc) ou apenas materiais gratuitos? Consigo estudar utilizando materiais estrangeiros (vídeos, cursos, blogs, livros, podcasts)? Isso vai ajudar a definir a sua estratégia para estudar) 4 -> TEMPO: * Qual a sua disponibilidade por dia? Exemplo: 2h por dia em todos os dias (domingo a domingo), 1h de segunda a sexta-feira, etc. * Por quanto tempo você pode ficar estudando, alinhado ao seu objetivo qual é a data limite do meu plano de estudos? Exemplo: Tenho disponibilidade de estudar durante 1 ano, 6 meses, 3 meses, até o dia DD/MM/AAAA. * Caso o seu objetivo não tenha um urgência, você pode definir um prazo mais longo... MAS procure SEMPRE definir uma data limite levando em conta os seus objetivos (você pode quebrar em partes, exemplo: Quero desenvolver a habilidade "Coleta e aquisição de dados" em 3 meses, ou seja, até o dia DD/MM/AAAA. Depois quero desenvolver a habilidade "limpeza de dados" em 2 meses, ou seja, até o dia DD/MM/AAAA, etc.) para fazer sua autoavaliações e ajudar em manter a consistência e disciplina. DICA: Se você tiver tempo, procure estudar um pouco a cada dia do que concentra muito conhecimento num curto espaço de tempo para facilitar a assimilação do conhecimento. * As perguntas acima deve levar em conta o seu objetivo e disponibilidade. IMPORTANTE: Mantenha a consistência e disciplina (dedicação diária ou conforme a sua disponibilidade) para conseguir atingir os seus objetivos definidos. LEMBRE-SE: Você é o único representante na face da terra CAPAZ de transformar o seu sonho em realidade e se você não tiver dedicação, não há quem faça pra você. 5 -> Crie uma trilha pré-determinada * Se mantenha e siga até o final * Para te ajudar a manter o foco nos estudos a longo prazo * Baseado em cursos e materiais => Pode ser paga ou gratuita 6 -> Após a conclusão de um curso, material (livro), trilha pré-determinada faça uma auto-avaliação para saber se o que você realizou foi proveitoso ou não, mapeie o que você aprendeu e o que você não aprender, isso vai te ajudar a identificar se você alcançou ou não o seu objetivo ou ainda se vale a pena trilhar a jornada para alcançar o seu objetivo definido ou não. E avalie se o seu objetivo foi alcançado, se vale a pena adquirir mais conhecimento para alcançar o seu objetivo caso ainda não tenha alcançado ou ainda se vale a pena MUDAR de objetivo. 7 -> Após a autoavaliação pós-conclusão do curso, material (livro), trilha pré-determinada faça uma retro-alimentação, isto é, mapeie novamente os materiais conforme o seu objetivo (novo ou não), defina o tempo (caso ocorra alteração) e continue a jornada. ===> Exemplo de plano de estudos para ciência de dados: -> (3 meses em paralelo com...) Programação: Lógica de programação e Python. -> (3 meses em paralelo com...) Análise de dados: Dados estruturados (geralmente em CVS e mais fáceis para realizar as primeiras manipulações - selecionar linhas, agregação de conjunto de dados diferentes, principais medidas estatísticas desses dados: Tipos de variáveis, medidas de tendência central, medidas de dispersão e medidas de distribuição) e dados não-estruturados => O pacote PANDAS do Python é o mais comum a ser utilizado, mas existem outras como o NumPy e SciPy. DICA: Escolha um conjunto de dados do seu interesse, exemplo: Microdados do ENEM (Conjunto de dados extenso e amostra grande de alunos e muitas colunas). Faça perguntas (Crie hipóteses) para você manipular os dados e ter as respostas. -> (3 meses) Visualização de dados: Evidencie e apresente as respostas por meio de gráficos e outros elementos visuais advindas das respostas dos dados manipulados -> (3 meses -> Fazer após a conclusão da visualização de dados) Aprendizado de máquina: O que é? Quais são os tipos? Qual a diferença entre aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço? Quais são as principais tarefas de aprendizado de máquina (Problemas de classificação, regressão, agrupamento, etc) ? Quais são os principais modelos para cada uma dessas tarefas? O que é overfitting e underfitting? Quando você se ajustando demais ou "de menos" aos dados? * Ao estudar um modelo tenha em mente o seguinte: Para que serve? Como funciona o modelo, o que está por trás deste modelo? Quais são os principais parâmetros que você utiliza para implementar este modelo, por exemplo utilizando o Scikit Learn ou Tensorflow? Como avaliar se o modelo está performando, ou seja, tem uma acurácia/precisão que você gostaria? Como validar os modelos? Para praticar você pode utilizar plataformas como o Kaggle e criar o seu portifólio * Deep Learning: Aprendizado de máquina com dados não estruturados (imagem e voz, por exemplo). Tempo total sugerido: 6 meses -> Dedicação de médio a alta. Tente estudar com alguém para que você possa mostrar e explicar para outra pessoa o que você fez de forma didática, isso vai acelerar bastante o seu aprendizado DICA: Aprenda de forma incremental e cíclica.

[@pgdinamica]

Irado Rodrigo, muito obrigada! Ficou tão bom que queremos transformar em um artigo no medium 🤩

[@janinesoares3434]

você é ótima, estava totalmente perdida de por onde começar, obrigada!

[@ingridaquino666]

Adorei seu vídeo Kizzi! ❤️ Eu sou ux designer e adoro a área de pesquisa e dados. Quero aprender mais sobre isso.

[@karynkall]

Pelo início do vídeo, já percebi que você é super organizada mentalmente, sabe se comunicar, pelo cenário, pela câmera, imagem pessoal e conteúdo, bem profissional. Parabéns !

[@SSandovalbezerra]

Grato a Deus por conhecer seu canal..informações coesas e com grande conteúdo...parabéns e obrigado por compartilhar de forma tão dedicada seu conhecimento...(aos Dois)

[@pretorianobr]

Obrigado por compartilhar seu conhecimento.

[@joaoprates4328]

Dando meu feedback, para quem esta vendo esse vídeo agora. Eu hoje sou analista de dados, e estou estudando para ser um cientista de dados. Planejo ficar nessa com python pelo menos uns 8 meses, me aperfeiçoar em estatística também, antes de pensar em ir para IA ou machine learnig. Até pq já estou em uma área bem específica, então não adianta correr com os estudos, precisa de uma maturação que só com tempo e vivencia

[@byllinic]

Plano de estudos é algo muito pessoal, mas esse vídeo é excelente para dar um direcionamento sobre como pensar na estrutura do seu plano de estudos. Parabéns!!

[@dvincimc8241]

Meu Deus que perfeita!

[@rayannecristina1519]

Obrigada por esse vídeo. Estava procurando algo exatamente com esse tipo de conteúdo 👏🏽👏🏽

[@pgdinamica]

Que legal, bons estudos!

[@user-ep9zh7ki6j]

obrigado por tanto conhecimento, cai de paraquedas no seu canal e espero construir uma forte carreira seguindo seus conselhos de aprendizado.

[@dolfinho87]

Excelente! Grato!

[@MrTecphdb]

Sensacional, excelente conteúdo ...

[@leonardo6653]

Obrigado, muito grato pelas dicas e overview

[@pgdinamica]

De nada!

[@felipenascimento8647]

Estamos juntos, rumo ao conhecimento!

[@bluishblow]

já é o 3o vídeo que vejo e simplesmente adoro como você explica alguns desses passos eu já tinha noção, mas é excelente ver tão bem explicado 💙

[@pgdinamica]

Obrigada! 😁

[@alicefkw5163]

você é incrível!!!! pessoas como vc são muuuuuito raras e agradeço muito o que faz! estou vendo seus vídeos de machine learning e cada um é extremamente proveitoso e me anima mais, muito obrigada pelo tempo tirado pra organizar todo esses conteúdos e explicá-los, seu canal e ajuda me deram uma baita luz que vou me esforçar pra alcançar!!! só fico triste de ter conhecido isso só agora pq é uma área que eu deveria ter olhado com mais carinho e que provavelmente vou me encaixar com estudo e dedicação que se iniciaram nessa semana...

[@pgdinamica]

Que relato maravilhoso @alicefkw, obrigada! Espero que tenha aprendido bastante ao longo desses meses e continue aprendendo ainda mais 🙌🏾 Sucesso pra ti!

[@professoradegf]

Você é uma inspiração!

[@DarthGamesBR]

Que CANAL PERFEITOOOOOOOOO!!!!! Segundo vídeo que eu vi do canal de vcs, vcs são incríveis, na moral

[@pgdinamica]

Valeu Guilherme!

[@daianadasilva4581]

Amo demais os conteúdos de vocês! Obrigada galera!

[@pgdinamica]

🥰🥰🥰🥰

[@douglasnehme]

Parabéns por todo o conteúdo. Vocês sõa incríveis!

[@pgdinamica]

Obrigada!

[@luansaidmeiramoreira4733]

Grande Kizzy, vídeo extremamente útil e norteador. Obrigado!

[@pgdinamica]

🙂🙌🏾

[@aokjao831]

Muito show! Estou estudando pelo Coursera, o curso de Data Science da IBM. Grade de conteúdo sensacional! Recomendo!

[@filyp]

Que vídeo excelente! Parabéns, Kizzy! E muuuito obrigado pelo conteúdo de qualidade... 👏🏻👏🏻👏🏻

[@pgdinamica]

Nós que agradecemos!

[@joaocarlosgarcia8882]

Parabéns pelo Canal e muito obrigado pelas dicas ! Sucesso!!!

[@pgdinamica]

Nós que agradecemos! 😉

[@Slyponto]

vc é incrível! muito obrigado pelo conteúdo!!!

[@pgdinamica]

Eu que agradeço 😉

[@carolkah4740]

Muito bom o vídeo ótima explicação!!! Obrigada!!

[@pgdinamica]

obrigada!

Excelente !!!! Super didática !!! obrigado !

[@pgdinamica]

De nada!

[@VictorSilva-qm9ii]

Excelente. Vou aplicar

[@vitorfilho37]

Vídeo muito bom, Kizzy. Direciona e encaminha para seguir na área, além de muito esclarecedor. Parabéns e obrigado pelas dicas!

[@pgdinamica]

Valeu Vitor! :)

[@jaielnetto]

Muito bom! Muito obrigado por compartilhar o conhecimento e nos ajudar nesse caminho.

[@pgdinamica]

bons estudos! 🙌🏾

[@raildopereira777]

muito top! segundo video que to curtindo aqui vlwss

[@pgdinamica]

Muito obrigada ✌

[@halinesilva9286]

O melhor vídeo que eu vi, até agora, sobre esse assunto. Muito obrigada

[@pgdinamica]

De nada ;)

[@wc8435]

Gratidão por produzir esse material. Estou iniciando, e tuas dicas me motivaram/orientaram muito...

[@pgdinamica]

Bons estudos e sucesso!

[@charlescavalcante1485]

Muoto bom o video, parabéns pela carreira construída e obrigado por compartilhar esse material

[@pgdinamica]

👏🏾👏🏾 obrigada!

[@deborabarbosa228]

Simplesmente perfeito! Muito obrigada ❤️

[@pgdinamica]

Disponha!

[@fabianosimoes5275]

Excelente vídeo! Parabéns pela comunicação objetiva, Kizzy.

[@pgdinamica]

Obrigada!

[@andersonluizneto4294]

Muito bom! Dicas excelentes.

[@pgdinamica]

Obrigado 😃

[@nataliamarques8693]

Arrasou. Obrigada!

[@pgdinamica]

😊😊

[@marciorfeijo]

Você ganhou mais um inscrito e fã com sua concisão! Obrigado! Que você alcance todos os seus sonhos!

[@pgdinamica]

Muito obrigada, seja bem vindo! 🙌🏾

[@heltonrodrigues8654]

Video muito bom. Bem didático

[@luisjosessousa5442]

Muito bom, Já estou seguindo!

[@pgdinamica]

Obrigada!

[@edr3031]

Muito boas as sugestões, obrigado1

[@wc8435]

Super like no vídeo! Gratidão pela postagem...

[@pgdinamica]

Valeu!

[@hernandesmjunior]

Vocês são incríveis, espero que cada vez mais o canal cresça! Sou Analista de BI e estou encantado com a ciência de dados!

[@pgdinamica]

Obrigada!

[@akuma481]

ótimas dicas e referências. Muito obrigado!!

[@pgdinamica]

bons estudos! 🙌🏾

[@divaldojunior870]

Cara que show de aula Kizzy. Gamei, sou seguidor fervoroso agora. Obrigado.

[@pgdinamica]

bons estudos! 🙌🏾

[@cacpassos74]

Muito bom. Estou aproveitando bastante as dicas.

[@pgdinamica]

Sucesso!

[@rodrigotibirica1714]

Excelentes sicas, como sempre ajudando muito a galera!

[@pgdinamica]

Valeeu!

[@paulolimaudia]

Kizzy, você é sem dúvidas a melhor! Muito grato pelo conteúdo.

[@pgdinamica]

Muito obrigada 😃 mas queria eu ser kkkk

[@Advlunardi]

Que vídeo mais didático. Obrigada!!!!

[@pgdinamica]

De nada 😉

[@evandrodossantosYou]

Obrigado pelas dicas.

[@jovi2mew]

Kizzy, meus parabéns pelo conteúdo de excelência postado no canal, ao lado do Hallison. É uma dádiva que a vida tenha unido vocês dois que, com suas mentes brilhantes, auxiliam o caminho de tantos estudantes de tecnologia pelo país. Muito obrigado!

[@pgdinamica]

Nós que agradecemos as palavras e o apoio, João!

[@irlasantos9491]

Você esplica muito bem Muito obrigada.❤

[@pgdinamica]

De nada! ☺️

[@MatCo774]

Excelente vídeo, excelentes dicas: disciplina e planejamento é tudo para a gente não se perder nessa área!

[@pgdinamica]

exatamente Matheus, valeu!!

[@humbertoluzoliveira]

Show esse vídeo, mais um golaço Kizzy, parabéns!

[@kizzy_terra]

Obrigada Humberto, bom te ver por aqui!

[@AlexSouza_78]

Obrigado Kizzy...muito esclarecedora as suas dicas. Parabéns pelo canal.

[@pgdinamica]

Nós que agradecemos!

[@umunknown7678]

Esse canal é incrível. Aprendendo muito por aqui.

[@pgdinamica]

👏🏾👏🏾

[@TheThiago444]

Parabéns pelos conteúdos!!! Vcs são maravilhoso. 👏🏾👏🏾👏🏾👏🏾

[@pgdinamica]

Obrigada!

[@charlesmarques6045]

Obrigado pelas dicas, já fiz e estou segundo a minha trilha!

[@pgdinamica]

Que ótimo, sucesso pra ti!

[@gustavowarmling4645]

Conteúdo sensacional, parabéns, melhor canal de data science do youtube!

[@pgdinamica]

Obrigada!

[@alinecunha1541]

Obrigado por suas dicas.

[@pgdinamica]

De nada!

[@RenanFernandez]

Este foi o melhor vídeo que vi sobre o tema.

[@pgdinamica]

Muito obrigada!

[@marcossacramento4713]

Acho que estou no caminho. Faço um curso e sigo as lições na ordem e iniciei um pequeno projeto de análise de dados.

[@tiribbeiro]

Conteúdo riquissímo de dicas, obrigado por compartilhar

[@pgdinamica]

De nada! 😉

[@adrianosreis]

Muito bom o vídeo pra direcionar quem está em busca da área de Ciencia de Dados! Obrigado e sucesso pro Canal Programação Dinamica. Vocês são TOP!

[@pgdinamica]

Valeu Adriano!

[@jailsonduartedias3893]

Simplesmente tudo que eu estava procurando. Parabéns pela clareza e assertiva nos conteúdos.

[@pgdinamica]

Obrigada! Bons estudos!

[@gabrielpratavieira3632]

Excelênte trabalho, Parabéns!

[@pgdinamica]

Obrigada!

[@FrankDuxful]

Gostei muito da informação, obrigado.

[@pgdinamica]

De nada!

[@ilkamedeiros]

Parabéns pelo conteúdo, pesquisei muito, e sinceramente este vídeo é o mais claro, objetivo e sincero que vi referente este assunto. Muito obg

[@pgdinamica]

Eu que agradeço 👏🏾

[@marceloalves3656]

Parabens!!! Muito bom!!!

[@pgdinamica]

Muito obrigada 😊