Com essa pandemia acontecendo a bastante tempo, tenho feito muitos cursos on-line das mais diversas áreas. Estava planejando e montando meu próprio curso de programação para oferecer gratuitamente aos meus alunos e demais interessados. Porém, quando comecei a fazer mais cursos on-line, percebi que já existem diversos, bons e especialmente, gratuitos disponíveis. 

Meus alunos sempre me perguntam quais cursos eles devem fazer para iniciar na programação e especialmente da área de Data Science. Esta trilha que criei em particular, são cursos que eu mesmo fiz e é voltada para as mais diversas pessoas, inclusive as que não são da área da tecnologia da informação diretamente. Cada vez mais, vemos engenheiros, matemáticos, estatísticos e outras áreas utilizando a programação como meio para alcançar os resultados esperados. A trilha se estende por várias etapas, desde as mais simples até o fechamento da trilha com inteligência artificial.

Se você tem interesse em começar a estudar mais sobre programação, data science, inteligência artificial e como resolver os seus problemas do dia a dia utilizando programação, siga as trilhas abaixo! Serão aproximadamente 24 horas de cursos para você entender um pouco mais de como tudo isso funciona! A maioria dos cursos geram certificados e badges que você poderá colocar no seu currículo e aqui no LinkedIn! 

Etapa 1 – Lógica de Programação

Uma das principais características de quem entra na área de exatas é o raciocínio lógico e matemático. A primeira parte dos cursos é voltada para lógica de programação. São duas opções, ambas utilizando Python como linguagem base.

Se você já tem um conhecimento prévio de outras linguagens de programação, pode fazer a Opção 1, mais rápida e seguir em frente. Caso você não tenha visto nada de lógica de programação ainda ou faz muito tempo e precise relembrar, sugiro fazer a Opção 2.

Etapa 2 – Introdução a Ciência de Dados

Depois do conceito inicial de programação é importante saber como funciona a ciência e o armazenamento de dados.

Curso 1: Introduction to Data Science

Idioma: Inglês com legendas em Português

Duração: 3 Horas

Link: https://cognitiveclass.ai/courses/data-science-101

Curso 2: Big Data 101

Idioma: Inglês com legendas em Português

Duração: 3 Horas

Link: https://cognitiveclass.ai/courses/what-is-big-data

Etapa 3 – Python ou R?

Para aprofundar na ciência e análise de dados podemos utilizar as mais diversas linguagens. Duas que são bastante comuns nesta área são Python e R. Assim, se você tiver mais familiaridade com uma outra pode escolher a que mais se adequa a sua necessidade neste momento. Ou, quem sabe, fazer as duas. Caso não saiba qual escolher e vá fazer apenas uma, escolha a Trilha de Python.

Trilha Python

Curso 1: Data Analysis with Python

Idioma: Inglês com legendas em Português

Duração: 3 Horas

Link: https://cognitiveclass.ai/courses/data-analysis-python

Curso 2: Data Visualization with Python

Idioma: Inglês com legendas em Português

Duração: 3 Horas

Link: https://cognitiveclass.ai/courses/data-visualization-with-python

Trilha R

Curso 1: R 101

Idioma: Inglês com legendas em Português

Duração: 3 Horas

Link: https://cognitiveclass.ai/courses/r-101

Curso 2: Data Visualization with R

Idioma: Inglês com legendas em Português

Duração: 3 Horas

Link: https://cognitiveclass.ai/courses/data-visualization-with-r

Etapa 4 – Inteligência Artificial

Cada vez mais, vemos o uso de inteligência artificial nas mais diversas áreas, desde saúde até sondas espaciais. O uso de ferramentas e bibliotecas prontas auxilia e torna possível o uso destas ferramentas de forma fácil e simples. 

Curso 1: Introduction to Artificial Intelligence

Idioma: Inglês com legendas em Português

Duração: 4 Horas

Link: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-ai

Curso 2 – Python: Machine Learning with Python

Idioma: Inglês com legendas em Português

Duração:3 Horas

Link: https://cognitiveclass.ai/courses/machine-learning-with-python

Curso 2 – R: Machine Learning with R

Idioma: Inglês com legendas em Português

Duração: 3 Horas

Link: https://cognitiveclass.ai/courses/machine-learning-r

Com certeza não serão apenas estes cursos que irão fazer você se tornar o maior especialista nesta área. Entretanto, com o conhecimento das ferramentas apresentadas nestes cursos você conseguirá achar as melhores soluções para utilizar em seus projetos. Espero que esta trilha tenha te ajudado a buscar mais conhecimentos nesta área que cresce em diversos setores e abre novas vagas de empregos todos os dias.

Em 2020, com a pandemia mundial do Corona Vírus, acompanhamos as diversas mudanças que foram necessárias para a educação, desde o ensino fundamental até a pós-graduação. Professores precisaram se adaptar, alunos precisaram entender como aprender em um novo formato, pais tiverem que voltar a estudar junto com os filhos e todos nos adaptamos aos cenário. Vimos ferramentas e tecnologias antes deixadas de lado no dia a dia educacional ganharam vez em salas de aulas em um formato a distância ou remoto como estão chamando. Professores que antes eram excelentes educadores em sala de aula precisaram se adaptar para manter o seu padrão de ensino em um novo formato. Professores nem tão bons tiveram uma nova oportunidade de se reinventar na profissão. Alunos, bons, ruins, preguiçosos ou dedicados foram obrigados a entender que tudo ia mudar.

Na educação, historicamente, em todo mundo, ensinamos os mesmos conhecimentos, no mesmo nível, com a mesma cobrança para todos os alunos de uma turma. Poucas são as exceções em que é feito uma educação diferenciada de acordo com a turma ou ainda mais granular, de acordo com o estudante e o seu desempenho.

A educação individualizada é um conceito de aprendizado que tem como objetivo diferenciar um aluno do outro de forma que possam evoluir em tempos diferentes com reforços em áreas que possuem maior dificuldade e que no fim do processo, cada um atinja um nível de educação específica, sempre acima de um mínimo aceito para aquele conhecimento. Permitir que um aluno com melhor desempenho evolua mais que outro em determinada área faz com que ele se motive ainda mais e consiga alcançar melhores níveis de conhecimento. Por outro lado, o aluno que possui dificuldades em determinada área receberá mais conteúdos e atividades daquele conhecimento em específico para que consiga melhorar o seu aprendizado. Fica claro de perceber que essa tarefa em uma sala de aula presencial não é uma tarefa fácil, para não dizer impossível. Como um professor com 40 alunos em sala conseguirá acompanhar cada aluno de forma individual e direcionar as atividades de acordo com as necessidades individuais de cada um? Essa tarefa fica ainda mais complexa quando pensamos na diferença de conhecimentos entre os alunos em uma mesma turma.

Em um cenário como esse, a tecnologia da informação e o uso de inteligência artificial (IA) pode ser um fator importante no auxílio aos docentes em uma tentativa de customização. Se pensarmos no ensino a distância isso pode ser executado com maior facilidade, mesmo que ainda complexo. Entretanto, em um ambiente presencial, os desafios são ainda maiores devido a necessidade de digitalização das informações individualizadas. 

Os conceitos de inteligência artificial não são novos e já são estudados a várias décadas. Entretanto, o uso de recursos computacionais em grande escala como os proporcionados pela computação em nuvem aumentou exponencialmente a capacidade de processamento de dados para aprendizados de máquina e consequentemente melhoria na qualidade dos resultados e capacidade de abstração das informações. A inteligência artificial é usada nas mais diversas áreas com inúmeras aplicações que vão desde reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural para uso em chatbot, sinterização de voz, tomada de decisão, previsão e projeção de dados, entre outras. Além disso, a educação também é uma área onde pode-se aplicar o uso deste tipo de tecnologia.

Ao avaliar os desafios da educação individualizada pode-se pensar como alternativa para retirar a carga de trabalho do professor, o uso da tecnologia da informação. Nos Estados Unidos, o uso de inteligência artificial na educação crescerá 47% entre 2018 e 2022 de acordo com este relatório. As aplicações da IA na educação podem ser diversas, desde prever o desempenho de alunos e direcionar estudos até a customização individualizada de acordo com as necessidades de cada estudante baseada em um aprendizado de máquina. A tecnologia pode ajudar no ensino customizado identificando o avanço, deficiências e as necessidades de cada estudante de forma única, seja pela avaliação de tempo de estudo, qualidade das respostas, feedbacks, interações, entre outros aspectos mensuráveis. Entretanto, apenas identificar o desempenho não é suficiente para melhorar a qualidade do aprendizado de cada estudante. Se você nunca ouviu falar do uso de IA na educação, leia esse (inglês) e esse (inglês) artigo.

Em 2024, metade dos ambientes virtuais de aprendizagem já estarão utilizando inteligência artificial para “hyperpersonalizar” os conteúdos de acordo com cada estudante. Entretanto, apesar do crescimento do ensino a distância nos últimos anos e a aceleração deste formato devido a pandemia, praticamente todo o ensino regular ainda é realizado presencialmente. Então, como aplicar essas metodologias em um ambiente físico onde o professor tem 40 estudantes em uma turma de ensino médio?

Se pensarmos em um curso superior, em sua grande maioria, eles são focados em uma área específica, facilitando assim o direcionamento dos estudantes. Mas como personalizar a educação no ensino médio onde temos uma diversidade enorme de interesses e aptidões para cada turma. Como direcionar o estudo de artes para quem tem interesse nesta área, ou como fortalecer o ensino de exatas para aquele estudante que tem maior interesse em ciência? Ou ainda, será que essa é a melhor estratégia, fortalecer os pontos de interesse ou justamente o contrário, fazer com que aquele estudante que é bom e tem interesse em exatas estude artes, justamente para fazer um contraponto no seu aprendizado?

Infelizmente ainda não temos respostas para grande parte destas perguntas. Fora isso, mesmo falando de todas estas dúvidas ainda nem pensamos na possibilidade de educação descentralizada, com professores e estudantes de qualquer lugar do mundo, em qualquer horário e qualquer língua, mas isso é assunto para um outro artigo.

Referências

Artificial Intelligence Market in the US Education Sector 2018-2022.

Artificial Intelligence in Education: Benefits, Challenges, and Use Cases. 

AI Applications In Education