Como aprender IA do zero em 2026: Um guia completo feito por especialistas

Quais são os diferentes tipos de inteligência artificial?

Você vai ver que a tecnologia de IA é discutida de várias maneiras, com várias siglas e expressões. Para ajudar a simplificar o restante do artigo, é importante examinar os principais tipos de IA. A IA pode ser dividida em três níveis, dependendo do que ela consegue fazer:

• Inteligência Artificial Estreita (ANI): Essa é a forma mais comum de IA com a qual interagimos hoje em dia. A ANI foi criada pra fazer uma única coisa, tipo reconhecimento de voz ou recomendações em serviços de streaming.
• Inteligência Artificial Geral (AGI): Uma IA com AGI tem a capacidade de entender, aprender, se adaptar e usar o conhecimento em várias tarefas, tipo como um humano. Embora grandes modelos e ferramentas de linguagem, como o chatGPT, tenham mostrado a capacidade de generalizar em várias tarefas, no início de 2026, isso ainda é só um conceito teórico, mas que está ganhando força.
• Superinteligência Artificial (ASI): O nível final da IA, ASI, é um cenário futuro em que a IA vai superar a inteligência humana em quase todo o trabalho que vale a pena economicamente. Esse conceito, embora intrigante, continua sendo em grande parte especulativo.

A diferença entre ciência de dados, inteligência artificial, machine learning e aprendizado profundo

A IA é um campo amplo com vários subconjuntos, incluindo machine learning (ML) e Aprendizado Profundo (DL).

Embora não exista uma definição oficial para nenhum desses termos e os especialistas discutam sobre os limites exatos, há um consenso cada vez maior sobre o amplo escopo de cada termo. Aqui está uma explicação desses termos:

• Inteligência artificial é quando os computadores conseguem agir de forma inteligente, raciocinar e aprender como a gente.
• Machine learning é uma parte da inteligência artificial que se concentra em desenvolver algoritmos que podem aprender sem precisar ser programados explicitamente.
• O aprendizado profundo é um tipo de machine learning. É responsável por muitas das notícias impressionantes sobre IA nos jornais (por exemplo, carros autônomos, chatGPT). Os algoritmos de deep learning são inspirados na estrutura do cérebro e funcionam super bem com dados não estruturados, como imagens, vídeos ou texto.

A ciência de dados é uma área interdisciplinar que usa tudo isso, além de outras habilidades como análise de dados, estatística, visualização de dados e muito mais, para obter insights a partir dos dados.

Por que você deve aprender Inteligência Artificial em 2026?

A Inteligência Artificial é mais do que só uma palavra da moda; é uma tecnologia revolucionária que está mudando a forma como trabalhamos, vivemos e interagimos. Com a explosão de dados e a necessidade de entendê-los, a procura por habilidades em IA está disparando em vários campos. Não tem momento melhor do que agora pra começar a aprender sobre IA. Eis o motivo:

A IA é uma área que tá crescendo rapidinho.

A Inteligência Artificial não é o futuro; é o presente. O número de empregos na área de IA cresceu bastante nos últimos anos. De acordo com o relatório Futuro dos Empregos do Fórum Econômico Mundial, ​Os especialistas em inteligência artificial e machine learning estão no topo da lista dos empregos que vão crescer mais rápido nos próximos cinco anos. À medida que as indústrias continuam a adotar tecnologias de IA para otimizar suas operações e tomar melhores decisões, a demanda por especialistas em IA provavelmente só vai aumentar.

As estatísticas da Statistamostram que o mercado de IA deve crescer bastante, reforçando ainda mais esse ponto. Eles acham que o tamanho do mercado de Inteligência Artificial vai chegar a US$ 320,13 bilhõesem 2026 eUS$ 826,73 bilhões até 2030. 

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A IA é um trabalho que paga bem.

É claro que o aumento na procura por habilidades em IA vem com uma remuneração bem atraente. De acordo com dados da Glassdoor, em dezembro de 2025, o salário médio de um engenheiro de IA nos Estados Unidos era de US$ 140.000 por ano, com a possibilidade de bônus e participação nos lucros. Os engenheiros de machine learning e os cientistas de dados também ganham bem, com salários médios deUS$ 124.000 por ano e US$ 150.000 por ano, respectivamente. Essa compensação financeira mostra o valor e o impacto das habilidades em IA no mercado.

Você pode ler nosso guia sobre como se tornar um engenheiro de IA para saber mais sobre essa carreira empolgante e em rápido desenvolvimento. 

A IA é um desafio intelectual

A Inteligência Artificial não se resume apenas a empregos bem remunerados e uma demanda significativa do mercado. É também uma área que estimula o lado intelectual e promete desafiar você de maneiras bem legais. Isso envolve criar algoritmos para resolver problemas complexos, projetar modelos que simulam a inteligência humana e aplicar essas tecnologias de forma criativa em vários cenários do mundo real.

Os profissionais de IA estão sempre aprendendo, se adaptando e inovando. O campo está sempre mudando, o que significa que sempre tem algo novo pra aprender, um problema pra resolver ou um sistema pra melhorar. Essa natureza dinâmica torna a IA um campo empolgante para quem gosta de desafios e de aprender sempre.

Quanto tempo leva pra aprender IA?

O tempo que leva pra aprender IA geralmente depende do caminho que você escolhe: se é por conta própria ou através de uma educação formal, como um curso universitário.

Quando você aprende sozinho, o tempo que leva pode variar bastante, porque depende muito do que você já sabe, da sua dedicação e dos recursos de aprendizagem que você tem à disposição. Pode levar de alguns meses a um ano ou mais para entender bem os conceitos de IA, linguagens de programação como Python, matemática e vários algoritmos de machine learning estudando sozinho. Cursos online no seu próprio ritmo, tutoriais e projetos práticos podem acelerar o processo de aprendizagem.

Por outro lado, o caminho universitário geralmente envolve seguir uma educação formal em ciência da computação, ciência de dados ou áreas relacionadas. Um curso de bacharelado nessas áreas geralmente leva de três a quatro anos pra ser concluído, e durante esse tempo os alunos recebem uma formação completa em IA e assuntos relacionados.

Seja qual for o caminho que você escolher, aprender sempre, colocar em prática e ficar por dentro das novidades são essenciais pra seguir carreira em IA.

Como aprender IA do zero em 2026

Aprender IA pode ser uma aventura emocionante, mas não é isento de desafios. É um campo amplo com muitos subtópicos. Mas, com um plano claro, os recursos certos e uma abordagem estratégica, você pode navegar por esse cenário de forma eficaz. Veja como aprender IA em 2026:

1. Domine as habilidades necessárias

Para ter sucesso em IA, é preciso dominar três áreas importantes:

1. Matemática: A IA depende muito de conceitos matemáticos, principalmente em áreas como machine learning e aprendizado profundo. Claro, você não precisa ser um matemático pra ter sucesso em IA, mas um entendimento básico de álgebra linear, cálculo e probabilidade é essencial. Por exemplo, conceitos como matrizes e transformações lineares da álgebra linear são frequentemente usados em algoritmos de IA.
2. Estatísticas básicas: A IA faz muito sentido quando você entende de estatística. Saber como interpretar dados e tirar conclusões é super importante nessa área. Conceitos como significância estatística, distribuição, regressão e probabilidade têm um papel importante em várias aplicações de IA.
3. Vontade de aprender: A IA é uma área que tá sempre mudando, com novos avanços, técnicas e ferramentas surgindo o tempo todo. Então, ter uma mentalidade proativa e curtir aprender e se adaptar a novos conhecimentos e tecnologias é essencial pra quem quer entrar e crescer na área de IA.

É importante notar que o nível de compreensão e domínio exigido nessas áreas pré-requisitos pode variar dependendo da função de IA que você quer seguir. Por exemplo, um cientista de dados pode não precisar de um conhecimento profundo de todos os conceitos matemáticos usados em IA, mas um pesquisador científico que quer criar novos algoritmos de IA pode precisar de um entendimento mais profundo da matemática.

O segredo é alinhar seu caminho de aprendizagem com seus objetivos de carreira e ajustar a profundidade do seu aprendizado em diferentes áreas de acordo com isso.

2. Desenvolva habilidades especializadas em IA

Agora que já falamos sobre os pré-requisitos, vamos ver as habilidades essenciais que você precisa desenvolver para dominar a IA. Parecido com a parte dos pré-requisitos acima — o nível de domínio que você vai precisar dessas habilidades depende muito do tipo de função que você quer seguir.

Estatísticas

A estatística é a área que lida com a coleta, organização, análise, interpretação e apresentação de dados. Ele fornece a base para entender e trabalhar com dados em IA.

Saiba mais sobre estatísticas nos recursos abaixo:

• Fundamentos de Estatística com Python Skill Program, onde você vai aprender os quatro fundamentos da estatística usando Python, incluindo estatísticas resumidas e probabilidade, modelos estatísticos como regressão linear e logística, técnicas de amostragem, como fazer testes de hipóteses e tirar conclusões a partir de uma grande variedade de conjuntos de dados.
• Introdução ao Curso de Estatística, que ensina os fundamentos da estatística, incluindo medidas de centralidade e dispersão, distribuições de probabilidade e testes de hipóteses.
• Introdução ao curso de Estatística em R, para aprender a trabalhar com variáveis, gráficos e desvio padrão em R.

Matemática

Como falamos antes, algumas áreas da matemática são a base dos algoritmos de IA. Álgebra linear, cálculo, probabilidade e equações diferenciais são ferramentas matemáticas que você vai usar na sua jornada pela IA.

Saiba mais sobre matemática nos recursos abaixo:

• Desmistificando conceitos matemáticos para o aprendizado profundo, que fala sobre os conceitos básicos de matemática para ciência de dados e aprendizado profundo.
• Curso de Álgebra Linear para Ciência de Dados em R, onde você vai aprender o básico de álgebra linear, incluindo como usar equações matriciais-vetoriais, fazer análises de autovalores/autovetores e PCA.
• O curso Fundamentos de Probabilidade em Python aborda conceitos básicos de probabilidade, como variáveis aleatórias, média e variância, entre outros.

Programação

A implementação da IA precisa de um bom entendimento de programação. Saber escrever código permite que você desenvolva algoritmos de IA, manipule dados e use ferramentas e bibliotecas de IA. Python é atualmente a linguagem mais popular na comunidade de IA por causa da sua simplicidade, flexibilidade e disponibilidade de bibliotecas de ciência de dados.

• O programa de programação em Python vai te ajudar a melhorar suas habilidades de programação em Python. Você vai aprender a otimizar código, escrever funções e testes unitários e usar as melhores práticas de engenharia de software.
• No programa de habilidades de programação em R, você vai melhorar suas habilidades de programação em R, aprendendo a trabalhar com estruturas de dados comuns, otimizar códigos e escrever suas próprias funções.

Estruturas de dados

As estruturas de dados permitem que você armazene, recupere e manipule dados de forma eficiente. Então, saber sobre estruturas de dados como matrizes, árvores, listas e filas é essencial pra escrever código eficiente e desenvolver algoritmos complexos de IA.

• O curso Introdução a Estruturas de Dados e Algoritmos vai te ajudar a entender estruturas de dados como listas encadeadas, pilhas, filas, tabelas hash e gráficos.
• O tutorial Estruturas de dados Python com exemplos primitivos e não primitivos fala sobre estruturas de dados Python, como tipos de dados e estruturas de dados primitivas e não primitivas, como strings, listas, pilhas e muito mais.

Manipulação de dados

Manipulação de dados envolve limpar, transformar e mexer nos dados pra deixá-los prontos pra análises mais aprofundadas ou pra serem usados em modelos de IA. É essencial saber usar bibliotecas como o pandas pra mexer com dados se você quer trabalhar com IA.

• Manipulação de dados com o programa Python, que ensina como transformar, classificar e filtrar dados em DataFrame no Python, prontos para uma análise rápida.
• Manipulação de dados com R Skill Program, que aborda a abordagem acima, mas na linguagem de programação R.
• O curso Manipulação de dados com pandas ensina como mexer com DataFrame usando pandas enquanto você extrai, filtra e transforma conjuntos de dados reais para análise.

Ciência de dados

A ciência de dados é uma mistura de várias ferramentas, algoritmos e princípios de machine learning que buscam descobrir padrões escondidos em dados brutos. Como profissional de IA, entender como extrair insights dos dados é super importante.

• Cientista de dados com programa em Python, que abrange as habilidades em Python necessárias para ter sucesso como cientista de dados.
• Cientista de dados com programa de R, que abrange as habilidades de programação em R necessárias para ter sucesso como cientista de dados.
• O curso “Entendendo a Ciência de Dados” fala sobre o básico do que é ciência de dados e por que ela é importante.

machine learning

Machine learning é uma área da IA onde as máquinas aprendem com os dados para melhorar seu desempenho ou fazer previsões precisas. É essencial entender os diferentes algoritmos de machine learning, como eles funcionam e quando usá-los.

• Fundamentos de machine learning com Python Skill Program, ensina os fundamentos do machine learning e a ciência por trás dele, cobrindo previsão, reconhecimento de padrões e os conceitos básicos do machine learning profundo.
• Fundamentos de machine learning em R, no programa Skill Track, onde você vai aprender ​para prever respostas categóricas e numéricas por meio de classificação e regressão, e descobrir a estrutura oculta dos conjuntos de dados com aprendizado não supervisionado.
• Folha de referência rápida sobre machine learning, que é um guia rápido sobre os principais algoritmos de machine learning, suas vantagens e desvantagens e casos de uso.

Aprendizado profundo

O aprendizado profundo, que é uma parte do machine learning, usa redes neurais com várias camadas (daí o nome “profundo”) para modelar e entender padrões complexos em conjuntos de dados. Está por trás de muitas das aplicações de IA mais avançadas da atualidade, desde assistentes de voz até carros autônomos.

• Deep Learning no Python Skill Program, onde você vai aprender a usar as bibliotecas Keras, TensorFlow e PyTorch para criar e otimizar redes neurais.
• O que é o Tutorial de Deep Learning, que fala das perguntas mais frequentes sobre deep learning e mostra vários aspectos do deep learning com exemplos da vida real.
• Introdução ao curso Deep Learning com Keras, onde você vai aprender a desenvolver seus próprios modelos de deep learning com o Keras.

Cada uma dessas habilidades se conecta com as outras, ajudando você a construir um amplo conhecimento sobre conceitos de IA. Uma boa maneira de começar é aprender o básico em cada área antes de explorar mais a fundo as que mais te interessam. Você pode combinar sua abordagem como achar melhor, trabalhando nas áreas que surgirem naturalmente à medida que você estuda e ganha prática.

3. Aprenda as ferramentas e pacotes essenciais de IA

Conhecer as ferramentas e os pacotes certos é essencial para o seu sucesso em IA. Em especial, Python e R se destacaram como as principais linguagens na comunidade de IA por serem simples, flexíveis e terem bibliotecas e estruturas robustas disponíveis. Embora você não precise aprender os dois para ter sucesso em IA, abaixo você vai encontrar algumas bibliotecas e estruturas importantes com as quais precisa se familiarizar, dependendo da ferramenta que acabar escolhendo:

Principais ferramentas e pacotes de IA em Python

Python é uma linguagem de programação interpretada de alto nível, conhecida pela sua legibilidade e versatilidade. É muito usado em IA por causa da sua sintaxe fácil de usar e da grande quantidade de bibliotecas e estruturas disponíveis para IA e ciência de dados.

pandas

pandas é uma biblioteca Python que oferece várias maneiras de analisar dados. Os cientistas de dados usam o pandas para várias tarefas, incluindo limpeza de dados, transformação de dados e análise estatística. Funciona bem com dados incompletos, confusos e sem rótulos, o que o torna uma ferramenta importante para o pré-processamento de conjuntos de dados.

• Manipulação de dados com pandas Curso
• Curso sobre como escrever código eficiente com pandas
• Tutorial sobre pandas em Python: O guia definitivo para iniciantes

NumPy

NumPy, que é a abreviação de Numerical Python, é uma biblioteca para Python que adiciona suporte para grandes matrizes e arranjos multidimensionais, junto com uma grande coleção de funções matemáticas de alto nível para operar nesses arranjos. É uma biblioteca essencial para qualquer cálculo científico, incluindo IA.

• Introdução ao curso NumPy
• Tutorial sobre matrizes NumPy em Python
• Folha de dicas do NumPy: Análise de dados em Python

Scikit-Learn

O Scikit-Learn é uma ferramenta simples e eficiente para mineração de dados e machine learning. Ele é baseado em NumPy, SciPy e matplotlib, e é de código aberto, ou seja, está disponível gratuitamente para todos. Ele tem vários algoritmos de classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade.

• Curso de machine learning com Scikit-Learn
• Curso de Aprendizado Supervisionado com Scikit-Learn
• Machine learning com Python: Tutorial do Scikit-Learn

PyCaret

PyCaret é uma biblioteca Python super útil que facilita a criação e a implementação de modelos de inteligência artificial, permitindo que os usuários explorem, pré-processem, treinem, ajustem e comparem vários algoritmos de machine learning de forma eficiente com apenas algumas linhas de código.

• PyCaret Tutorial: Um guia básico para automatizar fluxos de trabalho de ML usando PyCaret

PyTorch

PyTorch é uma biblioteca de machine learning de código aberto baseada na biblioteca Torch. É usado para aplicações como processamento de linguagem natural e redes neurais artificiais. A maior vantagem é a flexibilidade e a velocidade, o que faz com que seja ideal para pesquisas de deep learning.

• Guia para aprender PyTorch
• Curso de Deep Learning com PyTorch
• PyTorch Tutorial: Criando uma rede neural simples do zero

Keras

Keras é uma biblioteca de redes neurais fácil de usar, escrita em Python. Ele foi feito pra minimizar o tempo entre suas ideias e modelos funcionais, oferecendo uma maneira simples de modelar redes neurais. O Keras também é modular, o que o torna super versátil na hora de criar novos modelos.

• Introdução ao curso de Deep Learning com Keras
• Keras Tutorial: Aprendizado profundo em Python
• Folha de dicas do Keras: Redes Neurais em Python

APIs disponíveis no mercado

Quando você estiver pronto para começar a trabalhar com IA, usar APIs para acessar modelos disponíveis no mercado é uma das melhores maneiras de começar. As APIs disponíveis no mercado, como a API OpenAI, a API Cohere e a API Anthropic, são ótimos lugares para começar.

• Tutorial da API GPT-4o
• Usando GPT-3.5 e GPT-4 pela API OpenAI em Python
• Trabalhando com o curso API OpenAI
• Tutorial: Guia para iniciantes sobre a API da OpenAI
• Tutorial sobre como dominar o design de API
• Tutorial da API OpenAI O1: Como se conectar à API da OpenAI
• Guia da API Claude 3.7 Sonnet
• Guia da API DeepSeek 

Hugging Face

Conforme você vai ficando mais craque, dá uma olhada nos modelos pré-treinados usando pacotes Python padrão, tipo os transformadores e o accelerate da Hugging Face, que facilitam o uso de GPUs e TPUs.

• O que é o Hugging Face? 
• Trabalhando com o curso Hugging Face
• Uma introdução ao uso de transformadores e Hugging Face
• Usando modelos de IA de código aberto com o código Hugging Face
• Criando aplicativos de PNL com o Hugging Face
• Guia do Smolagents do Hugging Face

LangChain

Uma das estruturas de IA mais populares no momento é a LangChain, que ajuda os usuários a incluir IA de grandes modelos de linguagem em pipelines de dados e aplicativos. 

• Introdução ao LangChain para engenharia de dados e aplicações de dados
• Curso de desenvolvimento de aplicativos LLM com LangChain
• Tutorial sobre como criar aplicativos LLM com LangChain
• Tutorial sobre como criar agentes LangChain para automatizar tarefas em Python

LLaMA 

Llama (Large Language Model Meta AI) é uma família de LLMs de código aberto desenvolvida pela Meta (antiga Facebook). Ele oferece uma alternativa poderosa a modelos proprietários como GPT-4o e Claude Sonnet, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores ajustem e implementem modelos de IA de forma eficiente.

• Trabalhando com o curso Llama 3
• Curso básico sobre lhamas
• Guia para ajustar o Llama 3.2 e usá-lo localmente

Um exemplo de plano de aprendizagem de IA

Abaixo, criamos um plano de aprendizagem potencial que mostra onde você deve focar seu tempo e esforços se estiver começando agora com IA. Lembre-se de que os prazos, as áreas temáticas e o progresso dependem de uma ampla gama de variáveis. Queremos tornar este plano o mais prático e funcional possível, e é por isso que recomendamos projetos nos quais você pode trabalhar à medida que avança.

Mês 1-3: Noções básicas de matemática, programação, estruturas de dados e manipulação

1. Matemática e estatística: Comece com o básico de álgebra linear, cálculo, estatística e probabilidade. Isso vai te dar uma base sólida para o que está por vir.
2. Programação: Aprenda Python, a linguagem mais usada em IA. Comece com o básico e depois passe para conceitos mais avançados. Faça nosso programa básico de Python e o programa de manipulação de dados com Python pra aprender o essencial, incluindo pacotes como o NumPy.
3. Manipulação de dados: Comece a aprender sobre manipulação e análise de dados. Familiarize-se com bibliotecas Python como pandas e NumPy, que você vai usar para manipular dados. Aprenda a limpar e preparar dados, que é uma parte essencial de qualquer projeto de IA ou machine learning.

Recomendar recursos e projetos

• Desmistificando conceitos matemáticos para o aprendizado profundo
• Fundamentos do Python
• Explorando a história do Projeto Lego Data Science
• Curso de Compreensão da Inteligência Artificial

Mês 4-6: Mergulhe mais fundo na IA e no machine learning

4. Noções básicas de IA: Entenda o que é IA, sua história e seus diferentes ramos. Cursos como o nosso Entendendo a Inteligência Artificial podem ser um bom começo.

5. Aprofunde seus conhecimentos sobre machine learning: Conheça os diferentes tipos de algoritmos de machine learning: supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado e aprendizado por reforço. Dá uma olhada no nosso programa de Cientista de Machine Learning com Python, que fala sobre os tipos de modelos mais importantes, validação de modelos e ajuste de hiperparâmetros. Ele fala sobre pacotes como TensorFlow e Keras e dá uma olhada em aprendizado profundo avançado.

Recomendar recursos e projetos

• Curso de Compreensão da Inteligência Artificial
• Fundamentos de IA - Programa de habilidades
• Cientista de machine learning com Python - Programa de Carreira
• Abelhas ingênuas: Carregamento e processamento de imagens Projeto de ciência de dados

Meses 7-9: Especialização e tópicos avançados

5. Aprendizado profundo: Entenda as redes neurais e o aprendizado profundo.
6. Noções básicas de MLOps: Aprenda sobre MLOps, que é a aplicação dos princípios do DevOps aos sistemas de machine learning. Isso inclui controle de versão do modelo, implantação do modelo, monitoramento e orquestração.
7. Especialização: Com base nos seus interesses e aspirações profissionais, especialize-se em uma área — pode ser processamento de linguagem natural, visão computacional, aprendizado por reforço ou qualquer outro campo.

Recomendar recursos e projetos

• Deep Learning em Python - Programa de habilidades
• Curso de Implantação e Ciclo de Vida do MLOps
• Reconhecimento de ASL com projeto de ciência de dados de aprendizado profundo

Mês 10 - Em andamento: Continue aprendendo e explorando

9. Especialize-se ainda mais: Dependendo da trajetória profissional
10. Fique por dentro das novidades: Acompanhe regularmente blogs, podcasts e revistas sobre IA. Junte-se a comunidades para trocar ideias com outros profissionais de IA.
11. Ética na IA: À medida que você aprende mais sobre IA, não esqueça de também aprender sobre as questões éticas relacionadas à IA.

Recomendar recursos e projetos

• Curso de Ética em IA
• Certificação DataCamp

Lembre-se, isso é só um roteiro básico. Você deve ajustar isso de acordo com o seu ritmo e interesses. A IA é um campo enorme, e aprender é um processo que nunca acaba.

Aprenda o roteiro da IA

Abaixo, a gente juntou as informações das trilhas de aprendizagem pra mostrar como aprender IA em 2026: 

As 5 principais dicas para aprender IA

Começar a aprender sobre IA pode ser meio assustador, mas ter uma abordagem estratégica pode tornar o processo mais estruturado e fácil de lidar. Aqui estão cinco passos para guiá-lo em sua jornada de aprendizado sobre IA:

1. Escolha o seu foco

Comece decidindo onde concentrar seus esforços com base em seus objetivos de carreira. A gente fala mais sobre as várias carreiras em IA neste artigo; cada função tem um foco diferente e precisa de um conjunto de habilidades único.

Por exemplo, se você está interessado em uma função mais aplicada, como cientista de dados ou engenheiro de machine learning, concentre-se mais em programação, ciência de dados e compreensão de vários algoritmos de machine learning. Seu objetivo aqui é ficar craque em usar técnicas de IA pra resolver problemas do mundo real.

Se você está mais interessado em pesquisa, vale a pena se aprofundar na teoria por trás da IA e do machine learning. Você vai precisar de um bom conhecimento de matemática, estatística e ciência da computação teórica.

Essa não é uma distinção rígida; é mais um ponto de partida pra te ajudar a decidir onde colocar seu foco inicial.

2. Comece a aprender

Depois de decidir o seu foco, é hora de começar a aprender. Os recursos de aprendizagem sugeridos na seção de habilidades e o plano de aprendizagem de IA acima são ótimos lugares para começar. Lembre-se, dominar a IA é uma maratona, não uma corrida de velocidade. Dá um tempo pra entender cada conceito direitinho antes de passar pro próximo.

3. Use suas habilidades em projetos

Não tem jeito melhor de aprender do que fazendo. Usar as habilidades que você aprendeu em projetos reais ajuda a entender melhor e te dá experiência prática que pode deixar seu portfólio mais legal. Isso pode ser tão simples quanto criar um modelo de machine learning para prever os preços das casas ou tão complexo quanto desenvolver um modelo de aprendizado profundo para reconhecimento de imagens. Incluímos exemplos de projetos ao longo deste artigo.

4. Junte-se a uma comunidade

Participe de comunidades de IA, tanto online quanto offline. Participar de fóruns como Stack Overflow ou GitHub, entrar em grupos de IA no LinkedIn ou ir a encontros e conferências sobre IA pode ser uma chance incrível de aprender.

Depois de conseguir uma certificação do DataCamp, você pode entrar na nossa Comunidade Certificada DC, onde pode se conectar com outros alunos certificados, acessar conteúdos e eventos exclusivos e aproveitar ao máximo suas habilidades recém-adquiridas.

Ao entrar nas comunidades, você pode ficar por dentro das últimas tendências, pedir ajuda quando precisar e se conectar com outros entusiastas de IA.

5. Continue tentando

A IA é uma área que está sempre mudando. Depois de aprender o básico, é importante continuar aprendendo e melhorando suas habilidades. Siga blogs sobre IA, leia artigos científicos, faça cursos avançados e esteja sempre de olho em novas maneiras de se desafiar. Esse processo vai te transformar de um novato em um especialista.

Lembre-se, a jornada para aprender IA é desafiadora, mas extremamente gratificante. Não desanime se encontrar obstáculos pelo caminho; eles fazem parte do processo de aprendizagem. Lembre-se do seu objetivo final e continue firme na sua jornada.

As melhores maneiras de aprender IA em 2026

Tem um monte de recursos disponíveis pra te ajudar a aprender sobre IA, desde cursos estruturados e livros didáticos até projetos práticos. Escolher o recurso certo pode te ajudar a começar com o pé direito no seu aprendizado de IA. Aqui estão nossas principais sugestões para você começar sua jornada de aprendizado em IA:

Faça os melhores cursos de IA para começar

O DataCamp é uma ótima plataforma que oferece cursos interativos feitos especialmente para quem quer ser cientista de dados. Os cursos vão do nível iniciante ao avançado e são feitos com exercícios práticos. Aqui estão alguns dos melhores cursos relacionados à IA no DataCamp:

• Curso para entender a IA
• Programa de habilidades em Fundamentos de IA
• Fundamentos do Python
• Manipulação de dados com Python
• Fundamentos de machine learning com Python
• Cientista de machine learning com Python
• Introdução ao Deep Learning com PyTorch

Concluir projetos de IA

Aprender IA é uma jornada que vai além de entender teorias e técnicas de programação. Isso envolve prática prática, e é aí que entra a conclusão de projetos de IA.

Comece identificando um projeto adequado com base no seu nível de proficiência, seja um modelo preditivo ou uma aplicação de IA generativa. As ferramentas certas, como Python e suas extensas bibliotecas, serão sua base. Entender e preparar seus dados é super importante, porque isso afeta diretamente a eficácia do seu modelo.

Abaixo estão algumas ideias de projetos de IA que você pode criar para ajudá-lo no seu caminho para dominar a IA. Não deixe de conferir nossos artigos sobre projetos de IA para todos os níveis, projetos de PNL, projetos de IA generativa e projetos de machine learning para todos os níveis para obter mais informações.

• Classifique os gêneros musicais a partir de dados de áudio. Use métodos de machine learning em Python pra classificar músicas por gênero.
• Abelhas ingênuas: Carregamento e processamento de imagens. Trabalhe com dados de imagem, crie classificadores usando técnicas tradicionais e aproveite o poder do aprendizado profundo para a visão computacional.
• Reconhecimento de ASL com Deep Learning. Crie uma rede neural convolucional para classificar imagens de letras da língua de sinais americana.

Dá uma olhada em alguns dos melhores livros sobre IA

Os livros oferecem conhecimento aprofundado e insights de especialistas na área. Aqui estão alguns dos livros mais influentes sobre IA que podem ser úteis para você:

• Os 15 melhores livros sobre machine learning para ler em 2026
• Os 11 melhores livros sobre Deep Learning para ler em 2026

Lembre-se, o segredo para aprender IA é ser consistente e praticar bastante. Não tenha medo de começar aos poucos e, aos poucos, ir avançando para conceitos e projetos mais complexos. Você vai ficar surpreso com o quanto pode aprender dedicando só um tempinho por dia para estudar IA.

Dá uma olhada nas melhores folhas de dicas sobre IA

Nossa seleção de folhas de referência sobre ciência de dados pode servir como um guia rápido sobre vários assuntos, incluindo muitos relacionados à IA:

• Folha de dicas do Python para quem tá começando
• Folha de dicas sobre machine learning supervisionado
• Folha de dicas sobre machine learning não supervisionado
• Folha de dicas do chatGPT para ciência de dados
• A API OpenAI em Python
• O panorama das ferramentas de IA generativa
• Folha de dicas sobre Deep Learning com PyTorch

Uma coleção de folhas de referência do DataCamp

Obtenha a certificação em IA

Como falamos nos nossos guias sobre certificação em IA e certificação em IA generativa, tem várias maneiras de conseguir uma certificação reconhecida pelo setor que mostre suas habilidades em IA, incluindo a nossa própria Certificação em Fundamentos de IA. Seguir o caminho da certificação pode te dar uma estrutura e um objetivo final claro, mas isso sempre deve fazer parte de uma trilha de aprendizagem mais abrangente.

As diferentes carreiras na IA hoje em dia

A inteligência artificial abriu várias oportunidades de carreira, cada uma com responsabilidades, ferramentas e habilidades necessárias únicas. Vamos dar uma olhada em três carreiras de IA que estão bombando agora: cientistas de dados, engenheiros de machine learning e cientistas pesquisadores. Observe que vamos falar sobre algumas das ferramentas que eles precisam dominar; se você não estiver familiarizado com essas ferramentas, tudo bem — vamos abordá-las com mais detalhes em uma seção posterior.

Cientista de dados

Cientistas de dados investigam, extraem e relatam insights significativos sobre os dados de uma organização. Eles compartilham essas ideias com pessoas que não são da área técnica e entendem bem como funcionam os fluxos de trabalho de machine learning e como conectá-los às aplicações de negócios. Eles trabalham quase só com ferramentas de codificação, fazem análises e, muitas vezes, usam ferramentas de big data.

Os cientistas de dados são os detetives do mundo dos dados, responsáveis por descobrir e interpretar fontes de dados ricas, gerenciar grandes quantidades de dados e juntar pontos de dados para identificar tendências. Eles usam suas habilidades analíticas, estatísticas e de programação para coletar, analisar e interpretar grandes conjuntos de dados. Eles então usam essas informações para desenvolver soluções baseadas em dados para problemas comerciais desafiadores. Parte dessas soluções é desenvolver algoritmos de machine learning que geram novas ideias (por exemplo, identificar segmentos de clientes), automatizam processos de negócios (por exemplo, previsão de pontuação de crédito) ou oferecem aos clientes um novo valor (por exemplo, sistemas de recomendação).

Competências essenciais:

• Conhecimento sólido de Python, R e SQL
• Entendendo os conceitos de machine learning e Inteligência Artificial
• Proficiência em análise estatística, análise quantitativa e modelagem preditiva
• Técnicas de visualização de dados e relatórios
• Habilidades eficazes de comunicação e apresentação

Ferramentas essenciais:

• Ferramentas de análise de dados (por exemplo, Pandas, NumPy)
• Bibliotecas de machine learning (por exemplo, Scikit-learn)
• Ferramentas de visualização de dados (por exemplo, Matplotlib, Tableau)
• Estruturas de big data (por exemplo, Airflow, Spark)
• Ferramentas de linha de comando (por exemplo, Git, Bash)

Engenheiro de machine learning

Os engenheiros de machine learning são os arquitetos do mundo da IA. Eles criam e implementam sistemas de machine learning que fazem previsões a partir dos dados das organizações. Eles também resolvem problemas como prever a rotatividade de clientes e o valor ao longo da vida útil e são responsáveis por implementar modelos para a organização usar. Os engenheiros de machine learning geralmente trabalham só com ferramentas baseadas em programação.

Competências essenciais:

• Conhecimento profundo de Python, Java e Scala
• Conhecimento de estruturas de machine learning (como Scikit-learn, Keras ou PyTorch)
• Entendimento de estruturas de dados, modelagem de dados e arquitetura de software
• Conhecimentos avançados de matemática (álgebra linear, cálculo, estatística)
• Capacidade de trabalhar em equipe e habilidades excepcionais para resolver problemas

Ferramentas:

• Bibliotecas e algoritmos de machine learning (por exemplo, Scikit-learn, TensorFlow)
• Bibliotecas de ciência de dados (por exemplo, Pandas, NumPy)
• Nuvem platforms (por exemplo, AWS, Google Cloud Platform)
• Sistemas de controle de versão (por exemplo, Git)

Pesquisadores científicos

Os cientistas pesquisadores são os pensadores do mundo da IA. Eles fazem pesquisas de ponta pra avançar o que há de mais moderno em IA. O trabalho deles geralmente envolve inventar novos algoritmos ou melhorar os que já existem. Eles também mostram o que descobriram em conferências sobre IA e em artigos acadêmicos.

Competências essenciais:

• Conhecimento sólido de machine learning e aprendizado profundo
• Proficiência em Python e outras linguagens de programação
• Conhecimento profundo de teoria matemática relacionada à IA (como teoria de aprendizagem estatística)
• Capacidade de conceber e validar novos modelos de IA
• Ótimas habilidades de escrita e oratória

Ferramentas:

• Estruturas de aprendizado profundo (como TensorFlow, PyTorch)
• Ferramentas de cálculo científico (como MatLab, Mathematica)
• Software para escrever e apresentar (como LaTeX, Google Slides)
• Recursos de computação em nuvem (como AWS, Google Cloud Platform)

Cada uma dessas carreiras oferece um caminho único para o mundo da IA. Todos eles têm um potencial enorme e desempenham funções essenciais na área. Sua decisão vai depender dos seus interesses, pontos fortes e objetivos de carreira a longo prazo.

Como encontrar um emprego na área de IA

Um diploma pode ser um grande trunfo ao iniciar uma carreira em IA, mas não é o único caminho. Embora a gente ache que vale a pena ter uma formação formal em IA ou em áreas relacionadas, cada vez mais profissionais estão entrando nesse campo por caminhos não tradicionais, mostrando que, com dedicação, aprendizado constante e uma abordagem proativa, você pode conseguir o emprego dos seus sonhos em IA.

Veja como encontrar um emprego em IA sem ter diploma:

Continue aprendendo sobre a área

Fique por dentro das últimas novidades sobre IA. Siga profissionais influentes de IA no Twitter, leia artigos de pesquisa sobre IA e ouça podcasts relacionados à IA, incluindo o DataFramed Podcast, do próprio DataCamp .

Alguns dos principais pensadores da IA que vale a pena acompanhar são Yoshua Bengio, Fei-Fei Li e outros. Você vai ficar por dentro dos assuntos do momento, das tecnologias que estão surgindo e do que vem por aí no mundo da IA.

Você também deve conferir os eventos do setor, sejam webinars no DataCamp, conferências sobre ciência de dados e IA ou eventos de networking.

Crie um portfólio

Um portfólio forte que mostre suas habilidades e projetos pode fazer você se destacar dos outros candidatos. Mais importante ainda, um projeto que tenta resolver um problema do mundo real vai impressionar os gerentes de contratação.

Como Nick Singh, autor de Ace the Data Science Interview, disse no podcast DataFramed Careers Series,

Seu portfólio deve ter vários projetos que mostrem sua habilidade com as principais ferramentas e algoritmos de IA. Dá uma olhada no nosso artigo sobre como criar um ótimo portfólio de ciência de dados para mais informações e dicas.

Crie um currículo que chame a atenção

Na era digital de hoje, seu currículo não é só lido por pessoas; ele também precisa passar pelos Sistemas de Rastreamento de Candidatos (ATS). São softwares automáticos que muitas empresas usam pra filtrar currículos que não atendem a certos critérios. Então, é super importante deixar seu currículo pronto pra ser usado em sistemas de rastreamento de candidatos (ATS), mas sem deixar de chamar a atenção dos gerentes de contratação.

De acordo com Jen Bricker, ex-chefe de serviços de carreira da DataCamp:

Por isso, é super importante organizar os currículos da melhor maneira possível. Você pode ler mais sobre como criar um currículo de cientista de dados que se destaque em um artigo separado.

Chame a atenção dos gerentes de contratação

Ser proativo nas redes sociais pode ajudar a chamar a atenção dos gerentes de contratação. Como Sadie St. Lawrence, CEO da Women in Data, destaca na série DataFrame Careers, compartilhar seus projetos e ideias no LinkedIn ou Twitter, interagir com comunidades de IA e contribuir para projetos de código aberto pode aumentar sua visibilidade e mostrar sua paixão pela IA.

Lembre-se, entrar no mundo da IA exige persistência, aprendizado contínuo e paciência. Mas, com essas etapas, você está se preparando para o sucesso. Boa sorte na sua jornada com a IA!

Como dominar as ferramentas de IA para os negócios

Embora este artigo tenha se concentrado principalmente em uma compreensão aprofundada da IA para aspirantes a profissionais da área, é igualmente importante que os profissionais de negócios se familiarizem com as ferramentas de IA. Ferramentas de IA generativa, como o chatGPT, estão cada vez mais se tornando parte integrante de várias operações comerciais.

Além disso, como Noelle Silver, líder global de soluções de IA, IA generativa e LLM na Accenture, mencionou no podcast DataFrame sobre como as organizações podem aproveitar a IA, os modelos de linguagem de grande porte estão cada vez mais integrados na maioria das interfaces de software que os profissionais usam no dia a dia.

Saiba mais sobre IA generativa

Primeiro, dá uma olhada nas diferentes ferramentas de IA que você pode usar. Tem um monte de ferramentas feitas pra várias funções de negócios, tipo marketing, vendas, atendimento ao cliente e análise de dados. Dá uma olhada nas ferramentas de IA e entenda o que cada uma faz. Como eles podem ajudar no seu trabalho ou negócio?

Por exemplo, dá uma olhada no nosso curso Introdução ao chatGPT, que oferece uma compreensão abrangente dessa poderosa ferramenta de IA generativa. Também temos um curso de introdução aos conceitos de IA generativa, que aborda uma série de outras ferramentas. 

Use ferramentas de IA generativa no trabalho

Depois de entender as ferramentas de IA, o próximo passo é aplicá-las nos seus fluxos de trabalho diários. Se você quer automatizar a análise de dados, melhorar a interação com os clientes ou simplificar os processos de negócios, as ferramentas de IA podem ajudar você, suas equipes e toda a organização.

Reunimos vários recursos que oferecem orientações práticas sobre como usar ferramentas de IA de forma eficaz no seu trabalho:

• Programa de habilidades em Fundamentos de Negócios em IA
• Implementando soluções de IA nos negócios
• Guia para iniciantes sobre prompts do chatGPT para marketing: dicas e exemplos importantes
• Introdução ao LangChain para engenharia de dados e aplicações de dados
• Guia para iniciantes sobre a API da OpenAI
• Um guia para usar o chatGPT em projetos de ciência de dados
• Como executar o Stable Diffusion: Um tutorial sobre IA generativa
• Trabalhando com o curso Open AI API
• GPT-4.5: Recursos, acesso, comparação com o GPT-4o e muito mais
• IA Agente: Como funciona, benefícios, comparação com a IA tradicional
• Claude 3.7 Sonnet: Recursos, acesso, benchmarks e muito mais
• Como usar o Sora AI: Um guia com 10 exemplos práticos

Aplicar supervisão humana

Embora as ferramentas de IA sejam super úteis, elas não são infalíveis. É importante revisar e editar os resultados gerados por essas ferramentas. Entenda suas limitações e ajuste seu uso de acordo com elas. Lembre-se de que essas ferramentas foram feitas pra te ajudar, não pra substituir suas decisões. É essencial entender a ética da IA. 

Da mesma forma, a legislação sobre IA está mudando. A Lei de IA da UE entrou recentemente em vigor, tornando essencial que as organizações tenham um certo nível de conhecimento sobre IA e estejam em conformidade com as novas leis. Dá uma olhada no nosso programa de habilidades Fundamentos da Lei de IA da UE para ficar por dentro do assunto.

Dominar as ferramentas de IA nos negócios não é só entender a tecnologia; é saber como usá-las de forma eficaz para impulsionar o sucesso na sua função e nos negócios. Ao aprender, aplicar e refinar seu uso, você pode se manter à frente da concorrência no mundo dos negócios impulsionado pela IA.

Melhore suas habilidades em IA com o DataCamp for Business

Vimos que, para integrar a IA de forma eficaz nas operações da sua empresa, é essencial criar uma base sólida de habilidades em IA em toda a sua equipe. O DataCamp for Business oferece uma abordagem acessível e estruturada para aprimorar as habilidades dos funcionários em IA e ciência de dados, feita sob medida para as necessidades das empresas. Com o DataCamp, sua equipe pode participar de experiências de aprendizagem personalizadas e práticas, focadas em aplicações práticas de ferramentas de IA, garantindo que estejam prontas para implementar essas tecnologias no trabalho do dia a dia.

A plataforma DataCamp oferece uma grande variedade de cursos sobre temas relacionados à IA, desde introduções básicas até aplicações avançadas, como falamos acima. Você também pode criar banhos de aprendizagem personalizados, integrar-se ao seu LMS/LXP ( ) e obter insights e relatórios sobre o impacto do seu treinamento. Escolhendo o, essa trilha de aprendizagem estruturada garante que sua equipe não só aprenda a teoria, mas também ganhe experiência prática na aplicação de ferramentas de IA a desafios empresariais do mundo real. Você pode pedir uma demonstração hoje mesmo para começar a jornada de aperfeiçoamento profissional da sua organização. 

Conclusão

Aprender IA é uma busca gratificante que abre portas para um mundo de tecnologias inovadoras e oportunidades de carreira empolgantes. O conhecimento e a experiência que você ganha com esse processo vão muito além dos livros e das aulas. É um ciclo dinâmico de aprender, aplicar, experimentar e melhorar. Adotar uma abordagem prática, principalmente por meio de cursos e projetos de IA, acelera o aprendizado e desenvolve habilidades essenciais para resolver problemas, pensar criticamente e ser criativo.

Se você está começando sua jornada de aprendizado em IA, reunimos vários recursos úteis para te ajudar a dar os primeiros passos, além de um exemplo de plano de aprendizado para alguns dos principais temas que você precisará dominar para se tornar proficiente em inteligência artificial. Comece hoje mesmo com nosso curso Entendendo a IA.