Roteiro do desenvolvedor de IA: Uma trilha de aprendizagem de 12 meses para você dominar o assunto

A IA está mudando a maneira como trabalhamos e vivemos, um mecanismo vital que impulsiona a inovação em setores como saúde, finanças, varejo e logística. À medida que as organizações investem em novas tecnologias, a demanda por desenvolvedores de IA qualificados é maior do que nunca, abrindo oportunidades interessantes para aqueles que desejam criar soluções inteligentes. De fato, de acordo com o relatório State of AI 2024 da McKinsey, a contratação de profissionais qualificados em IA tem se tornado cada vez mais desafiadora, com cerca de 75% das organizações relatando dificuldade em recrutar cientistas de dados de IA e aproximadamente 65% lutando para contratar engenheiros de machine learning. O State of Data and AI Literacy Report 2025 encontrou tendências semelhantes, com 69% dos líderes dizendo que a alfabetização em IA é essencial para o trabalho diário.

Mas com tantas informações e ferramentas disponíveis, saber por onde começar e como progredir com confiança pode ser assustador. Para se tornar proficiente em IA, você não precisa tentar aprender tudo de uma vez. Em vez disso, é uma jornada de crescimento constante, combinando teoria fundamental, experiência prática e exploração contínua.

Este roteiro para desenvolvedores de IA divide o caminho para o domínio da IA em estágios claros e gerenciáveis. Se você está se formando, fazendo a transição da engenharia de software ou é autodidata e está pronto para o próximo nível, encontrará um guia passo a passo para desenvolver habilidades essenciais, experiência prática e a percepção do setor necessária para prosperar como um profissional de IA nos próximos anos.

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Se você estiver procurando um guia mais geral sobre o aprendizado de IA, confira nossa publicação sobre Como você aprenderá IA em 2025.

TL;DR: Trilhas de aprendizagem de 12 meses para desenvolvedores de IA

Para aqueles que desejam obter uma visão geral do roteiro do desenvolvedor de IA, aqui estão os marcos que você deve atingir à medida que avança: 

• Meses 1 e 2: Para que você possa construir uma base em matemática, estatística e Python, é necessário que você tenha um bom conhecimento.
• Meses 3-4: Aumente o nível de suas habilidades de programação e manipulação de dados.
• Meses 5-6: Mergulhe fundo nos principais algoritmos de machine learning.
• Meses 7-8: Explore a aprendizagem profunda e as redes neurais.
• Meses 9 a 10: Entenda a IA generativa, os modelos de linguagem grandes e a IA ética.
• Meses 11-12: Aplique seus conhecimentos por meio de projetos e explore opções de carreira.
• Sempre: Envolva-se com a comunidade de IA e continue aprendendo.

Meses 1 e 2: Crie sua base de IA

Toda carreira sólida em IA começa com o básico. Comece desenvolvendo seu raciocínio matemático, sua compreensão estatística e suas principais habilidades de programação - esses são os pilares que sustentam todo o progresso futuro.

Foco em matemática e estatística

Um conhecimento prático de matemática é essencial para que você entenda como funcionam os modelos de IA. Nesses primeiros meses, dedique tempo a:

• Álgebra linear: Compreender vetores, matrizes e operações como multiplicação e valores próprios. Esses conceitos são fundamentais para a estruturação de dados e modelos.
• Cálculo: Compreender as derivadas, as derivadas parciais e a regra da cadeia. Isso torna as técnicas de otimização, como a descida de gradiente, muito mais intuitivas.
• Probabilidade e estatística: Você se sentirá confortável com a probabilidade básica, o pensamento bayesiano e o teste de hipóteses. Essas habilidades ajudam você a interpretar dados e modelar o desempenho de forma confiável.

Você se sentirá confortável com a programação em Python

Python é a linguagem de referência para o desenvolvimento de IA. Comece por:

• Aprendendo noções básicas de Python: Variáveis, fluxo de controle, tipos de dados e funções. Com a sintaxe clara do Python, você pode aprender e fazer experiências com ele facilmente.
• Praticar a manipulação de dados: Explore bibliotecas como NumPy para trabalho numérico e Pandas para organizar e analisar conjuntos de dados.
• Visualização de dados: Use o Matplotlib ou o Seaborn para criar gráficos que ajudem você a descobrir tendências e comunicar insights.

Principais recursos para os meses 1 e 2

Esses recursos podem ajudá-lo a iniciar sua jornada e a dominar algumas das habilidades fundamentais de que você precisará: 

• Programa de habilidades de fundamentos de IA: Desenvolva seu conhecimento básico sobre os conceitos por trás da IA.
• Programa de habilidades de fundamentos de programação Python: Desenvolva suas habilidades de programação em Python com exercícios práticos.  
• Fundamentos de estatística em Python Skill Tack: Familiarize-se com os principais conceitos de estatística.
• Cursos de probabilidade e estatística: Explore nossa gama de cursos para dominar diferentes princípios.  

À medida que você for progredindo, considere a possibilidade de lidar com projetos Python para iniciantes e exercícios para solidificar seu conhecimento. Para obter orientação passo a passo, nosso Associate Python Developer (Desenvolvedor Associado Python) oferece aprendizado prático e prático para você começar.

Meses 3-4: Programação avançada e manipulação de dados

Com o básico em mãos, é hora de aprofundar suas habilidades de programação e dominar a manipulação de dados do mundo real, pois esse é o combustível para modelos avançados de IA.

Fortaleça seu conjunto de ferramentas de programação

• Programação orientada a objetos (OOP): Aprenda a organizar o código usando classes e objetos. A OOP facilita o gerenciamento e a reutilização do código, especialmente em projetos de IA maiores.
• Controle de versão com o Git: Familiarize-se com as ferramentas para rastrear alterações, colaborar e gerenciar sua base de código. Eles são essenciais para o trabalho em equipe e o trabalho de código aberto.

Torne-se um especialista em organização de dados

Dados de alta qualidade são a espinha dorsal de todo sistema de IA bem-sucedido. Foco em:

• Limpeza de dados: Pratique técnicas para lidar com dados ausentes, identificar discrepâncias e corrigir inconsistências.
• Engenharia de recursos: Transforme dados brutos em recursos valiosos usando métodos de dimensionamento, normalização e codificação. Recursos bem elaborados melhoram significativamente o desempenho do modelo.
• Automação com o Scikit-learn: Use módulos de pré-processamento para simplificar tarefas repetitivas de dados e criar pipelines de dados confiáveis.

Principais recursos para os meses 3-4

Ao desenvolver essas habilidades, você estará pronto para enfrentar desafios de dados maiores e mais complexos. Esses recursos podem ajudar:

• Criando aplicativos com OOP no programa de habilidades Python: Dominar os fundamentos da programação orientada a objetos, incluindo herança, polimorfismo, dicas de tipos, classes de base abstratas e interfaces
• Programa de habilidades do GitHub Foundations: Aprenda os fundamentos do Git e do GitHub, incluindo controle de versão, colaboração e ramificação.
• Limpeza de dados no curso Python: Explore como limpar problemas de dados comuns e avançados, juntamente com a vinculação de registros. 
• Engenharia de recursos para o curso de machine learning em Python: Aprenda a preparar dados para modelos de machine learning explorando como pré-processar e projetar recursos de dados categóricos, contínuos e não estruturados.
• Curso de machine learning com o scikit-learn: Aumente suas habilidades de machine learning com o scikit-learn em Python. Use conjuntos de dados do mundo real neste curso interativo e aprenda a fazer previsões poderosas.  

Se você deseja praticar com projetos orientados, o programa Associate AI Engineer for Developers (Engenheiro Associado de IA para Desenvolvedores) integra cenários do mundo real, enquanto o programa Engenheiro de dados associado em SQL pode ajudar você a lidar com conjuntos de dados maiores com mais eficiência.

Meses 5-6: Mergulhe no machine learning

Equipado com uma base sólida em programação e manipulação de dados, você está pronto para explorar o coração da IA aplicada: machine learning. É aqui que suas habilidades se unem para resolver problemas reais.

Dominar os algoritmos principais

• Aprendizagem supervisionada: Comece com regressão linear para previsão e máquinas de vetor de suporte para classificação. Esses são algoritmos fundamentais para a maioria dos projetos de IA de negócios.
• Aprendizagem não supervisionada: Experimente o agrupamento k-means para descoberta de padrões e a análise de componentes principais (PCA) para reduzir a complexidade dos dados.
• Métodos de conjunto: Saiba como modelos como florestas aleatórias e árvores com reforço de gradiente (como o XGBoost) combinam os pontos fortes de vários algoritmos para melhorar a precisão, especialmente com conjuntos de dados confusos ou desequilibrados.

Avalie e otimize seus modelos

Entender como avaliar e aprimorar seus modelos é tão importante quanto construí-los:

• Selecione as métricas corretas: A exatidão, a precisão, a recuperação, a pontuação F1 e o R² contam uma história diferente sobre o desempenho do seu modelo.
• Ajuste os hiperparâmetros: Use ferramentas como o GridSearchCV para encontrar sistematicamente as configurações que produzem os melhores resultados.
• Proteja-se contra o ajuste excessivo: Aplique a validação cruzada (como a validação k-fold) para testar a capacidade de generalização do seu modelo.

Principais recursos para os meses 5-6

Se você quiser ter experiência prática, temos várias opções para ajudar nessa fase do roteiro do desenvolvedor de IA: 

• Cientista de Machine Learning em Python - programa de carreira: Combine o aprendizado em ciência de dados e machine learning para ajudar você a desenvolver as habilidades necessárias para o sucesso. 
• Programa de habilidades de machine learning supervisionado em Python: Domine os fundamentos do machine learning supervisionado e descubra como fazer previsões usando dados rotulados.
• Curso de aprendizado não supervisionado em PythonCurso de aprendizagem não supervisionada em Python: aprenda os fundamentos da aprendizagem não supervisionada e implemente os algoritmos essenciais usando o scikit-learn e o SciPy.
• Métodos de conjunto no curso Python: Aprenda a criar modelos avançados e eficazes de machine learning em Python usando técnicas de conjunto, como bagging, boosting e stacking.

Além disso, o Desenvolvimento de aplicativos de IA oferece projetos práticos, enquanto o programa Associate AI Engineer for Data Scientists (Engenheiro associado de IA para cientistas de dados) se aprofunda nas estratégias de avaliação e otimização. Para uma perspectiva mais ampla, o Roteiro de MLOps mostra como essas habilidades se encaixam nos fluxos de trabalho de produção.

Meses 7-8: Explore a aprendizagem profunda e as redes neurais

A IA está avançando rapidamente graças à aprendizagem profunda. Durante esses dois meses, você terá contato prático com as arquiteturas e ferramentas que alimentam os sistemas de IA mais impressionantes da atualidade.

Saiba mais sobre arquiteturas de aprendizagem profunda

• Redes neurais convolucionais (CNNs): Essenciais para trabalhar com imagens, as CNNs potencializam tudo, desde o reconhecimento facial até o diagnóstico médico.
• Redes neurais recorrentes (RNNs): Descubra como os RNNs e suas variantes, como os LSTMs, lidam com dados sequenciais, como linguagem ou séries temporais.
• Transformers: Mergulhe na arquitetura por trás dos avanços no processamento de linguagem natural (NLP), como o GPT-4, que definiu o padrão para os modernos aplicativos de texto de IA.

Crie com estruturas padrão do setor

• PyTorch and TensorFlow: Você se sente confortável com ambos, pois cada um tem seus pontos fortes. O PyTorch é popular para pesquisa e experimentação, enquanto o TensorFlow é amplamente usado para implantação de produção.
• Hugging Face Transformers: Faça experiências com modelos pré-treinados de ponta para acelerar o desenvolvimento e resolver problemas avançados de PNL.

Principais recursos para os meses 7-8

Neste ponto, você deve explorar alguns dos princípios fundamentais por trás dos modelos de IA. Esses recursos podem ajudar:

• Tutorial de introdução às CNNs: Um guia para você entender as CNNs, seu impacto na análise de imagens e algumas estratégias importantes para combater o excesso de ajuste para uma CNN robusta em comparação com a aprendizagem profunda. 
• Curso de Redes Neurais Recorrentes para Modelagem de Linguagem: Saiba como usar RNNs para classificar textos (binários e multiclasse), gerar frases e traduzir sentenças em português para o inglês.
• Modelos de transformadores com o curso PyTorch: Descubra os diferentes componentes que compõem a arquitetura do transformador: codificação posicional, mecanismos de atenção e subcamadas de alimentação. 

Enquanto você trabalha em projetos, Desenvolvendo sistemas de IA com a API OpenAI para que você veja como os modelos generativos são usados em contextos do mundo real. Para obter uma visão geral rápida do ecossistema, confira O cenário de ferramentas de IA generativa.

Meses 9 a 10: IA generativa e ética

À medida que você aprimora suas habilidades técnicas, é importante entender as últimas tendências em IA generativa e as responsabilidades éticas que acompanham a criação de sistemas impactantes.

Explore a IA generativa e os grandes modelos de linguagem

• Aprendizagem por transferência: Saiba como adaptar modelos avançados a novas tarefas com o mínimo de dados, fazendo o ajuste fino em conjuntos de dados especializados.
• Geração aumentada por recuperação (RAG): Investigar métodos para combinar grandes modelos de linguagem com fontes de conhecimento externas, tornando os resultados de IA mais precisos e sensíveis ao contexto.

Adotar práticas éticas de IA

• Preconceito e imparcialidade: Desenvolva técnicas para identificar e reduzir preconceitos, garantindo que seus modelos tratem os usuários de forma justa e inclusiva.
• Explicabilidade: Use ferramentas de interpretabilidade - como os valores SHAP - para ajudar os usuários e as partes interessadas a entender como seus modelos tomam decisões.
• Entendimento da regulamentação: Mantenha-se informado sobre as regulamentações emergentes, incluindo estruturas como a Lei de IA da UE, para que seu trabalho permaneça responsável e em conformidade.

Principais recursos para os meses 9-10

Há vários novos recursos do DataCamp que podem ajudar você a se atualizar com as últimas novidades em IA generativa: 

• Guia de aprendizagem por transferência: Saiba mais sobre aprendizagem por transferência, ajuste fino e suas funções fundamentais no machine learning e na IA generativa.
• Geração aumentada por recuperação (RAG) com LangChain: Saiba como integrar dados externos a modelos de linguagem de grande porte (LLMs) para ampliar seu conhecimento e torná-los mais específicos para cada caso de uso.
• RAG autêntico: Tutorial passo a passo com projeto de demonstração: Saiba como criar um pipeline Agentic RAG a partir do zero, integrando fontes de dados locais e raspagem da Web para gerar respostas com reconhecimento de contexto às consultas do usuário.
• Curso de ética em IA: Este curso introdutório sobre ética em IA oferece uma visão geral abrangente das considerações éticas no domínio acelerado da inteligência artificial.
• IA explicável, LIME e SHAP para tutorial de interpretabilidade de modelos: Mergulhe na IA explicável (XAI) e saiba como criar confiança em sistemas de IA com LIME e SHAP para interpretabilidade de modelos. Entenda a importância da transparência e da justiça nas decisões baseadas em IA.

Se você quiser praticar a criação com esses conceitos, Desenvolvendo aplicativos LLM com LangChain oferece a você experiência prática com sistemas aumentados por recuperação. Para que você se mantenha atualizado com as tendências emergentes e as práticas recomendadas, DataCamp Radar fornece atualizações sobre o cenário técnico e regulatório.

Meses 11-12: Aplique suas habilidades e planeje sua carreira

O estágio final de sua jornada consiste em juntar tudo - criar projetos reais, desenvolver um portfólio de destaque e traçar a trajetória de sua carreira.

Crie projetos do mundo real que demonstrem suas habilidades

• Comece de forma simples: Lide com a classificação de imagens usando CNNs com conjuntos de dados como CIFAR-10 ou MNIST para consolidar seu conhecimento de aprendizagem profunda.
• Vá para o avançado: Experimente criar sistemas de recomendação, desenvolver chatbots ou trabalhar com previsão de séries temporais.
• Compartilhe seu trabalho: Use plataformas como o portfólio do DataCamp e o GitHub para documentar e exibir seu código. Esses projetos públicos ajudam você a praticar a colaboração e a tornar suas habilidades visíveis para possíveis empregadores.

Explorar caminhos de carreira e especializações

• Mapeie seu progresso: Entenda a diferença entre funções como engenheiro de ML, desenvolvedor de IA e arquiteto de IA. Cada um tem responsabilidades exclusivas, desde a codificação prática até a estratégia e a liderança.
• Encontre seu nicho: Setores como saúde, finanças e varejo oferecem desafios e oportunidades distintos para a IA. Considere projetos em áreas que o entusiasmam ou que tratam de problemas com os quais você se preocupa.

Principais recursos para os meses 11-12

• 7 projetos empolgantes de IA para todos os níveis: Desenvolva seu portfólio e aprimore suas habilidades na criação de soluções inovadoras para problemas complexos trabalhando em projetos de IA.
• Criando chatbots com a API OpenAI e o tutorial Pinecone: Use suas habilidades com OpenAI, Pinecone e LangChain para criar um chatbot que responda a perguntas sobre artigos de pesquisa.

Para aprofundar seus conhecimentos e encontrar ideias para projetos de conclusão de curso, o programa Engenheiro Associado de IA para Desenvolvedores e Desenvolvimento de aplicativos de IA oferecem a você opções práticas. Conectar-se à comunidade por meio de eventos como o Radar AI é uma ótima maneira de aprender sobre especializações emergentes e expandir sua rede de contatos.

Conclusão

Traçar o caminho para você dominar a IA é um desafio e uma aventura. Ao adotar essa abordagem passo a passo baseada em fundamentos sólidos, prática e projetos do mundo real, você se preparará para prosperar nesse campo em rápida evolução.

Lembre-se: aprender IA é uma jornada que dura a vida toda. Os melhores profissionais de IA são aqueles que permanecem curiosos, continuam construindo e se conectam com a comunidade. Não importa onde você esteja agora, com aprendizado e envolvimento consistentes, você estará pronto para moldar o futuro da IA.

Comece hoje mesmo com o curso programa Fundamentos de IA.