Como aprender machine learning em 2026

Num mundo cada vez mais movido por dados e automação, machine learning se destaca como uma carreira super gratificante e lucrativa. A procura por competências em machine learning disparou, com o Fórum Econômico Mundial prevendo que a procura por especialistas em IA e machine learning aumentará 40% entre 2023 e 2027. Esse aumento mostra como é importante e urgente que profissionais e entusiastas mergulhem no mundo do aprendizado de máquina.

Este artigo vai mostrar como começar com machine learning — desde as principais habilidades e tecnologias que você precisa aprender até um plano de estudos dedicado a machine learning e certificações que você pode fazer.

O que é machine learning?

Temos um artigo completo só pra falar sobre o que é machine learning. Mas, no fundo, o machine learning (ML) é uma parte da inteligência artificial (IA) que se concentra em criar sistemas que aprendem com os dados.

Ao identificar padrões em grandes conjuntos de dados, os algoritmos de ML podem fazer previsões ou tomar decisões sem serem explicitamente programados para realizar tarefas específicas. Essa capacidade diferencia o ML dos softwares tradicionais, onde os resultados são determinados por um conjunto de regras. As aplicações comuns de machine learning incluem carros autônomos, pontuação de crédito automatizada e até mesmo ferramentas de IA generativa, como o chatGPT.

As diferenças entre inteligência artificial, machine learning e aprendizado profundo

O mundo dos dados e da IA está cheio de termos e siglas, e se você já prestou atenção nessa área, pode ter visto palavras como “inteligência artificial”, “machine learning” e “aprendizado profundo” sendo usadas de forma intercambiável. Vale a pena definir esses termos com mais detalhes antes de falarmos sobre como encarar sua jornada de aprendizado de ML. Temos um artigo completo explorando as diferenças entre IA, ML e DL, mas , pra resumir:

• A Inteligência Artificial é um conceito mais amplo de máquinas que conseguem fazer tarefas de um jeito que a gente considera “inteligente”. Nesse contexto, uma calculadora simples pode ser vista como uma forma de IA. Você também pode ler nosso guia sobre como aprender IA para descobrir mais.
• Machine Learning, que é uma parte da inteligência artificial, usa algoritmos que permitem que os computadores aprendam e tomem decisões com base em dados. Um bom exemplo disso é agrupar os clientes com base em seus comportamentos de compra.
• O Deep Learning, mais especificamente, é um tipo de ML que usa redes neurais com várias camadas (daí o nome “deep”, que significa “profundo”) para analisar padrões nos dados, imitando a forma como o cérebro humano aprende. O aprendizado profundo é o responsável pelos resultados impressionantes da IA na mídia popular. O chatGPT e os carros autônomos são exemplos de deep learning em ação.

A diferença entre aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada

À medida que você se aprofunda no machine learning, outros termos que você pode ouvir são“aprendizado supervisionado”e“aprendizado não supervisionado”— eles se referem a diferentes paradigmas dentro do machine learning e do aprendizado profundo. Vamos ver o que são abaixo:

• Aprendizado supervisionado: Um paradigma do machine learning em que os algoritmos aprendem as relações entre os dados de entrada e os resultados que queremos modelar, onde o algoritmo consegue prever resultados com base em novos dados de entrada. Um bom exemplo disso seria um algoritmo de modelo de pontuação de crédito que, quando treinado com os dados financeiros de clientes que não pagaram suas dívidas, poderia prever melhor quem provavelmente não pagará no futuro.
• Aprendizagem não supervisionada: Um paradigma de machine learning em que os algoritmos percebem as semelhanças entre os dados que entram e agrupam tudo de acordo com isso. Um bom exemplo disso são os algoritmos de segmentação de clientes, que agrupam os clientes com base em suas características demográficas e de compra.

Por que aprender machine learning em 2026?

Machine learning é uma área em crescimento.

De acordo com o Fórum Econômico Mundial, a procura por especialistas em IA e machine learning vai aumentar 40% entre 2023 e 2027. Isso não é nenhuma surpresa, já que o crescimento exponencial na geração de dados e a necessidade de tomar decisões baseadas em dados em todos os setores impulsionaram a demanda por especialistas em machine learning.

O mercado de trabalho para profissionais de machine learning tem crescido bastante, mostrando como as tecnologias de machine learning estão cada vez mais presentes em vários setores.

A inteligência artificial e o machine learning são as áreas que mais crescem no mercado de trabalho - Fonte da imagem

Machine learning é um trabalho que paga bem.

Com o aumento da demanda e a escassez de talentos, vem o aumento da remuneração. Os cargos no machine learning estão entre os mais bem pagos do setor de tecnologia. Dados de plataformas como o Glassdoor mostram os salários bem altos que cargos como cientistas de dados, engenheiros de IA e engenheiros de machine learning oferecem, o que torna essa carreira bem atraente para muita gente.

Aqui estão os salários para cargos comuns nessa área, com números do Glassdoor.

• Cientista de dados: US$ 132 mil - US$ 190 mil
• Engenheiro de machine learning: $126 mil - $187 mil
• Engenheiro de IA: $125 mil - $194 mil
• Pesquisador científico: US$ 116 mil - US$ 176 mil

Fonte da imagem

Machine learning é um desafio intelectual

Tem um motivo pra ter tão poucos talentos em machine learning hoje em dia: não é uma habilidade fácil de aprender. Além dos incentivos financeiros, o machine learning traz um monte de desafios intelectuais. A natureza dinâmica do campo, que exige aprendizado constante e adaptação a novas tecnologias e metodologias, torna-o uma área empolgante para quem gosta de resolver problemas e para aqueles que são apaixonados por expandir os limites do que as máquinas podem fazer.

Quanto tempo leva para aprender machine learning?

A jornada para dominar o machine learning varia muito dependendo da sua abordagem. Para quem estuda sozinho, o tempo pode variar bastante dependendo do que você já sabe, do seu nível de comprometimento e dos recursos que você tem à disposição.

Pode levar de alguns meses a mais de um ano para entender bem os princípios de ML, programação (principalmente Python), matemática e vários algoritmos, com cursos online, tutoriais e projetos práticos que podem acelerar o processo.

Escolher uma educação formal, como um diploma universitário em ciência da computação, ciência de dados ou uma área relacionada, geralmente leva de três a quatro anos. Esses programas oferecem treinamento aprofundado em machine learning, juntamente com assuntos relacionados. Não importa o caminho que você escolher, o segredo para ter sucesso no machine learning é continuar aprendendo, colocar em prática e ficar por dentro das últimas novidades da área.

É importante notar que machine learning é uma carreira de aprendizado contínuo, já que novas tecnologias e metodologias estão sempre sendo desenvolvidas.

Como aprender machine learning do zero em 2026

Mergulhar no machine learning é uma jornada emocionante e cheia de complexidades. É um domínio enorme que abrange muitos subdomínios. Mas com um plano claro, recursos adequados e uma abordagem metódica, o caminho se torna mais fácil de seguir. Aqui está o seu guia para navegar pelo incrível mundo do machine learning em 2026:

1. Dá uma olhada nos pré-requisitos

Antes de começar sua jornada no machine learning, é essencial construir uma base sólida em áreas importantes. Essas habilidades básicas são os pilares do seu conhecimento e habilidades em inteligência artificial:

• Matemática básica. Machine learning está bem ligado a princípios matemáticos. Embora você não precise ser um gênio da matemática para se destacar em machine learning, entender o básico de álgebra linear, cálculo e estatística é essencial. Por exemplo, entender as operações matriciais e as transformações lineares na álgebra linear é essencial para entender os algoritmos de machine learning e aprendizado profundo.
• Estatísticas básicas. Entender os princípios da estatística melhora sua compreensão do machine learning. A capacidade de analisar dados e extrair insights significativos é essencial neste campo. Conhecer conceitos como significância estatística, distribuições, análise de regressão e estimativas de probabilidade é essencial para usar várias técnicas de machine learning de forma eficaz.
• Vontade de aprender. Machine learning é uma área que tá sempre mudando, com inovações, metodologias e tecnologias novas o tempo todo. Então, ter uma atitude voltada para o futuro e vontade de aprender e se adaptar o tempo todo é essencial para quem quer deixar sua marca ou progredir na área de machine learning.

Vale a pena mencionar que o nível de especialização e proficiência necessário nessas áreas fundamentais varia de acordo com a função específica de machine learning que você está buscando. Por exemplo, um cientista de dados pode não precisar de um conhecimento exaustivo de todos os princípios matemáticos aplicados no machine learning, enquanto um cientista pesquisador focado no desenvolvimento de novos modelos de machine learning pode precisar de um entendimento matemático mais profundo.

No fim das contas, é super importante adaptar sua trajetória de aprendizado aos seus objetivos de carreira e ajustar a intensidade dos seus estudos em diferentes disciplinas.

2. Comece a desenvolver suas habilidades em machine learning

Machine learning é um campo amplo que envolve várias habilidades, cada uma delas essencial para dominar o assunto. Aqui, vamos detalhar essas habilidades e fornecer recursos para aprofundar sua compreensão.

Estatísticas

A estatística é super importante no machine learning pra analisar dados, fazer previsões e tirar conclusões. Isso inclui entender distribuições de dados, testes estatísticos e teorias de probabilidade, que são essenciais pra construir e avaliar modelos de machine learning. Aqui estão alguns recursos que podem te ajudar a começar com estatísticas para machine learning:

• Fundamentos de Estatística com Python - Programa de Habilidades
• Introdução ao Curso de Estatística
• Dados desmistificados: Uma visão geral da estatística descritiva

Matemática

A matemática, especialmente álgebra linear, cálculo e probabilidade, é essencial para entender os princípios básicos dos algoritmos de machine learning. Esses conceitos matemáticos são usados diretamente em várias técnicas de ML, desde otimizar algoritmos até entender a estrutura das redes neurais.

• Desmistificando conceitos matemáticos para o aprendizado profundo
• Curso de Álgebra Linear para Ciência de Dados em R

Programação

A programação é a ferramenta que dá vida aos modelos de machine learning. Python é a linguagem mais usada por ser simples e ter várias bibliotecas para ciência de dados e machine learning, como NumPy, Pandas e Scikit-learn. Mas também tem muitos profissionais que usam o R para machine learning. Em uma seção abaixo, vamos compartilhar as principais ferramentas e pacotes de machine learning nessas duas linguagens.

• Programa de Programação em Python
• Programa de Programação em R
• Introdução ao curso de paradigmas de programação

Estruturas de dados

As estruturas de dados são essenciais para armazenar, acessar e manipular dados de forma eficiente no machine learning. Um bom entendimento de matrizes, listas, árvores e gráficos, junto com seus algoritmos, pode melhorar bastante o desempenho dos modelos de ML.

• Introdução ao curso de Estruturas de Dados e Algoritmos
• Tutorial sobre estruturas de dados em Python com exemplos primitivos e não primitivos

Manipulação de dados

Manipulação de dados envolve limpar, transformar e preparar os dados para análise. Essa habilidade é essencial para o machine learning, já que a qualidade e o formato dos dados afetam diretamente o desempenho dos modelos.

• Manipulação de dados com Python - Programa de habilidades
• Manipulação de dados no curso SQL
• Manipulação de dados com R Skill Track

machine learning

Entender os princípios, algoritmos e aplicações do machine learning é essencial para a área. Isso inclui aprendizado supervisionado e não supervisionado, avaliação de modelos e ajuste.

• Cientista de machine learning com Python - Programa de Carreira
• Fundamentos de machine learning com Python - Programa de habilidades
• Cientista de machine learning com programa em R

Aprendizado profundo

O aprendizado profundo, que é uma parte do machine learning, envolve treinar redes neurais profundas. Essa habilidade é super importante pra tarefas complexas, tipo reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural e muito mais.

• Introdução ao curso de Deep Learning em Python
• Introdução ao curso de Deep Learning com Keras
• Introdução ao curso de Deep Learning em PyTorch

Engenharia de software

As habilidades em engenharia de software são essenciais, principalmente quando se trata de implementar modelos de machine learning em um ambiente de produção. Isso inclui entender sistemas de controle de versão como o Git, práticas de integração e entrega contínuas (CI/CD), tecnologias de conteinerização como o Docker e ferramentas de orquestração como o Kubernetes. Conhecer bem os serviços em nuvem (AWS, GCP, Azure) pra implantar e dimensionar aplicativos e saber sobre APIs e serviços web também é super importante pra integrar modelos de ML nos sistemas de software que já existem.

• Curso de Engenharia de Software para Cientistas de Dados em Python
• A ciência de dados encontra a engenharia de software

Perspicácia nos negócios

Uma grande armadilha que os profissionais de machine learning enfrentam hoje em dia é desenvolver modelos que acabam nunca sendo usados na produção. Entender como as soluções de machine learning afetam os negócios é essencial pra agregar valor. Isso envolve entender como o aprendizado de máquina pode resolver problemas reais de negócios, melhorar a eficiência e impulsionar a inovação.

• Curso de Análise de Processos de Negócios em R
• SQL para Analistas de Negócios - Programa de Habilidades

3. Aprenda as ferramentas e pacotes essenciais de machine learning

Para dominar o machine learning, é preciso conhecer várias ferramentas e pacotes que facilitam o processamento de dados, a construção de modelos e a implementação de algoritmos. Embora Python seja definitivamente a linguagem de programação mais popular para machine learning, exploramos os pacotes mais importantes nos ecossistemas Python e R, cada um servindo a propósitos distintos no fluxo de trabalho de machine learning.

Principais pacotes de machine learning em Python

Pandas

O Pandas é uma pedra fundamental para a manipulação e análise de dados em Python, oferecendo estruturas de dados robustas como DataFrame, facilitando a limpeza, filtragem e agregação de grandes conjuntos de dados, o que é um passo preliminar em qualquer projeto de machine learning.

• Manipulação de dados com pandas Curso
• Tutorial do Python pandas: O guia definitivo para iniciantes
• Folha de dicas do Pandas para ciência de dados em Python

Numpy

O Numpy oferece a estrutura básica de matrizes e funções matemáticas essenciais para a computação científica em Python. Sua eficiência em cálculos numéricos o torna essencial para processar os dados multidimensionais usados em algoritmos de machine learning.

• Introdução ao curso NumPy
• Curso intensivo de NumPy com código
• Folha de dicas do NumPy: Análise de dados em Python

Scikit-learn

O Scikit-Learn é uma ferramenta versátil que simplifica tarefas comuns de machine learning, incluindo classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade, com um design que se integra perfeitamente a outras bibliotecas Python, como Numpy e Pandas.

• Curso de machine learning com scikit-learn
• Machine learning com Python: Tutorial do Scikit-Learn
• Folha de dicas do Scikit-Learn: Machine learning com Python

XGBoost

O XGBoost é famoso pelo seu desempenho e velocidade em competições de machine learning. É uma implementação de árvores de decisão com reforço de gradiente projetadas para velocidade e desempenho, o que é essencial para muitas tarefas de machine learning.

• Curso sobre Extreme Gradient Boosting com XGBoost
• Aprenda XGBoost em Python: Um tutorial passo a passo

Tensorflow

O Tensorflow é uma biblioteca poderosa para computação numérica e machine learning que permite que os desenvolvedores criem modelos sofisticados de aprendizado profundo. Sua flexibilidade e escalabilidade o tornam adequado tanto para pesquisa quanto para produção.

• Introdução ao curso TensorFlow em Python
• Tutorial do TensorFlow para iniciantes
• Redes Neurais Convolucionais (CNN) em Python com o Tutorial TensorFlow

Keras

O Keras foi feito pra facilitar a experimentação rápida com redes neurais profundas, oferecendo uma API de alto nível e fácil de usar que pode rodar em cima do TensorFlow, o que facilita o design e a experimentação de modelos.

• Introdução ao curso de Deep Learning com Keras
• Curso avançado de Deep Learning com Keras
• Keras Tutorial: Aprendizado profundo em Python

PyTorch

O PyTorch é famoso por seu gráfico computacional dinâmico e interface fácil de usar, o que o torna a escolha preferida de pesquisadores e desenvolvedores que trabalham com modelos de machine learning de ponta, especialmente na área de aprendizado profundo.

• Introdução ao curso de Deep Learning em PyTorch
• Curso intermediário de Deep Learning com PyTorch
• PyTorch Tutorial: Criando uma rede neural simples do zero
• Folha de dicas sobre Deep Learning com PyTorch

Os melhores pacotes de machine learning

Tidymodels

Tidymodels é uma coleção de pacotes R para modelagem e machine learning que compartilham princípios comuns e foram projetados para funcionar juntos de maneira integrada. Simplifica muitas das tarefas comuns em um fluxo de trabalho de machine learning, desde o pré-processamento de dados até o ajuste e a validação do modelo.

• Modelagem com tidymodels no curso R
• Engenharia de recursos para prever reservas de hotéis com tidymodels
• Analisando pontuações de crédito com tidymodels no R

Caret

O pacote Caret no R é uma solução completa para criar e avaliar modelos de machine learning. Ele oferece uma interface unificada para centenas de algoritmos de ML, facilitando o treinamento de modelos, a realização de previsões e a avaliação de seu desempenho, tudo dentro de uma estrutura consistente.

• Machine Learning com caret em R

randomForest

Esse pacote implementa o algoritmo de floresta aleatória, conhecido pela sua precisão e robustez, especialmente em tarefas de classificação e regressão.

XGBoost

O XGBoost no R oferece uma implementação eficiente e escalável de estruturas de reforço de gradiente, conhecidas por oferecerem alto desempenho e velocidade em competições de machine learning e aplicações do mundo real.

• Curso sobre Extreme Gradient Boosting com XGBoost

Tensorflow

O Tensorflow para R permite que os usuários aproveitem as poderosas funcionalidades de aprendizado profundo do TensorFlow diretamente no R, possibilitando o desenvolvimento de modelos sofisticados com a familiaridade da interface do R.

• Criando modelos de redes neurais (NN) em R
• Tutorial do TensorFlow para iniciantes

Keras

O Keras no R traz a simplicidade e flexibilidade da API Keras para os usuários do R, tornando o aprendizado profundo mais acessível e fácil de implementar com abstrações de redes neurais de alto nível.

• keras: Aprendizado profundo em R
• Introdução ao curso de Deep Learning com Keras

Um exemplo de plano de aprendizagem de machine learning

Esse plano de aprendizado de ML foi feito como um caminho básico, que dá pra adaptar de acordo com seus objetivos pessoais e funções na área. Aproveite e ajuste como achar melhor!

Mês 1-3: Criando as bases do machine learning

• Melhorar os conhecimentos de matemática e estatística: É essencial pra entender algoritmos e análise de dados. Álgebra linear, cálculo e probabilidade são a base dos modelos de ML.
• Aprenda o básico da programação: Python é recomendado por causa do seu amplo suporte e bibliotecas para ML. Habilidades de programação são essenciais para implementar e testar algoritmos de ML.
• Comece a trabalhar com dados: Familiarize-se com as técnicas de manipulação e visualização de dados. Entender e pré-processar os dados são passos importantes antes de usar qualquer modelo de ML.

Recursos recomendados

• Fundamentos de Estatística com Python - Programa de Habilidades
• Programa de Programação em Python
• Visualização de dados com Python - Programa
• Mais de 60 projetos Python para todos os níveis de especialização

Mês 4-6: Mergulhando no machine learning

• Entenda os conceitos básicos de machine learning: Separe o aprendizado supervisionado do não supervisionado. Essa diferença é super importante pra escolher a abordagem certa pra diferentes problemas.
• Construa e avalie modelos simples: Comece com modelos como regressão linear e árvores de decisão para entender os processos de construção e avaliação de modelos.
• Aplique o conhecimento em conjuntos de dados reais: A experiência prática fortalece o conhecimento teórico e melhora as habilidades de resolução de problemas.

Recursos recomendados

• Cientista de machine learning com Python - Programa de Carreira
• Fundamentos de machine learning com Python - Programa de habilidades
• Introdução à regressão com o statsmodels no curso Python
• 25 projetos de machine learning para todos os níveis

Meses 7-9: Aprofunde seus conhecimentos

• Mergulhe no aprendizado profundo: Explore as complexidades das redes neurais, que são ferramentas poderosas para tarefas como reconhecimento de imagem e fala.
• Entenda o MLOps: Aprender a implementar modelos em produção de forma eficiente é essencial para aplicações no mundo real.
• Participe de projetos ou concursos: Os desafios ajudam a melhorar as habilidades e oferecem insights sobre aplicações práticas de ML e melhores práticas da comunidade.

Recursos recomendados

• Introdução ao curso de Deep Learning em Python
• MLOps Fundamentals
• Tutorial sobre machine learning, pipelines, implantação e MLOps
• Folha de dicas sobre machine learning

Mais de 10 meses: Continue aprendendo e se especializando

• Escolha uma especialização: Focar em uma área como PNL ou visão computacional permite um conhecimento e uma compreensão mais profundos.
• Participe de projetos de código aberto: Colaborar e contribuir com projetos pode trazer experiência do mundo real e engajamento com a comunidade.
• Fique por dentro das pesquisas mais recentes: Manter-se informado sobre as novidades garante que suas habilidades continuem relevantes e atualizadas.

Recursos recomendados

• Processamento de Linguagem Natural em Python
• Processamento de imagens com Python
• 7 projetos de PNL para todos os níveis

As 5 principais dicas para aprender machine learning

1. Escolha uma disciplina

Machine learning é um campo enorme, com várias especializações. Comece identificando áreas que combinam com seus interesses e planos de carreira. Seja desenvolvendo algoritmos, trabalhando com redes neurais ou aplicando ML em setores específicos, como saúde ou finanças, ter um foco claro vai facilitar sua jornada de aprendizado. Personalizar seu caminho não só torna o aprendizado mais fácil, mas também garante que você desenvolva conhecimentos em áreas que são mais importantes para você.

2. Comece a aprender

Comece sua jornada de aprendizado com cursos básicos que abordam os princípios essenciais de machine learning, estatística e programação. Use plataformas online, cursos universitários e workshops para construir uma base sólida. Conforme você vai avançando, mergulhe em assuntos e tecnologias mais avançadas. Uma abordagem estruturada, que junta conhecimento teórico com insights práticos, é essencial para dominar as complexidades do machine learning.

3. Teste suas habilidades com projetos

A teoria é importante, mas nada supera a experiência prática. Comece com projetos pequenos para colocar em prática o que você aprendeu e, aos poucos, vá encarando desafios mais complexos. Os projetos reforçam seus conhecimentos e mostram suas habilidades para possíveis empregadores. Eles mostram de verdade o que você sabe fazer e como você consegue resolver problemas reais com soluções de machine learning.

4. Cadastre-se em uma comunidade

A galera do machine learning é enorme e super solidária. Participe de fóruns, encontros e hackathons para se conectar com colegas e especialistas. Essas comunidades oferecem recursos incríveis, orientação e oportunidades de colaboração em projetos. Interagir com a comunidade ajuda a aprender mais rápido, mantém a motivação e abre novas oportunidades de crescimento pessoal e profissional.

5. Fique por dentro das novidades

Machine learning é uma área que está sempre mudando, então é super importante continuar aprendendo. Fique por dentro das últimas pesquisas, ferramentas e melhores práticas. Experimente novas técnicas, peça feedback e aprenda com os erros. A iteração é um princípio básico do machine learning, e usar essa ideia no seu processo de aprendizagem vai melhorar muito suas habilidades e adaptabilidade nesse campo dinâmico.

Os melhores recursos para aprender machine learning em 2026

Tem vários recursos disponíveis pra te ajudar a aprender sobre machine learning, desde cursos estruturados e livros didáticos até projetos práticos. Escolher o recurso certo pode te ajudar a começar seus estudos com o pé direito. Aqui estão nossas principais sugestões para você começar sua jornada no machine learning:

Faça os melhores cursos de máquinas 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 ao machine learning no DataCamp:

• 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 machine learning

Aprender machine learning vai além de entender teorias e técnicas de codificação. Isso envolve prática prática, e é aí que entra a conclusão de projetos.

Comece identificando um projeto adequado com base no seu nível de proficiência e procure as ferramentas certas, como Python e suas extensas bibliotecas, para seus projetos. 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 machine learning para todos os níveis para mais informações.

• No projeto Predict Taxi Fares, você vai tentar adivinhar o lugar e a hora certos para ganhar a maior corrida usando o conjunto de dados dos táxis de Nova York. Você usa o tidyverse para processamento e visualização de dados. Para prever localização e hora, você vai experimentar um modelo baseado em árvore, como Árvore de Decisão e Floresta Aleatória.
• No site Dê vida: Prever doações de sangue No projeto, você vai prever se um doador vai ou não doar sangue num determinado período de tempo. Neste projeto, você está processando dados brutos e alimentando-os na ferramenta TPOT Python AutoML (machine learning automatizado).
• No projeto “Encontrar semelhanças entre filmes a partir de resumos de enredo”, você vai usar várias técnicas de NLP (Processamento de Linguagem Natural) e KMeans para prever a semelhança entre filmes com base no enredo do IMDB e da Wikipedia. Você vai aprender a juntar os dados, fazer tokenização e stemming no texto, transformar usando o TfidfVectorizer, criar clusters com o algoritmo KMeans e, por fim, plotar o dendrograma.

Dá uma olhada em alguns dos melhores livros sobre machine learning

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 machine learning 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 aos estudos.

Dá uma olhada nas melhores folhas de referência sobre machine learning

Nossa seleção de folhas de referência sobre ciência de dados pode servir como um guia rápido sobre vários assuntos de machine learning:

• Folha de dicas sobre machine learning
• 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
• Folha de dicas sobre Deep Learning com PyTorch

Nossa folha de dicas sobre machine learning fala sobre vários algoritmos e como usá-los.

As diferentes carreiras em machine learning hoje em dia

As habilidades em machine learning estão cada vez mais em alta em várias funções. Aqui estão quatro cargos importantes onde essas habilidades são super valorizadas:

Cientista de dados

Os cientistas de dados analisam a fundo os dados da organização para extrair insights significativos, comunicando essas descobertas para as pessoas que não são da área técnica. Eles são craques em fluxos de trabalho de machine learning, conectando-os a aplicativos de negócios, e trabalham principalmente com ferramentas de codificação para análise, muitas vezes usando ferramentas de big data.

O papel deles envolve analisar dados, gerenciar grandes conjuntos de dados e integrar vários pontos de dados para identificar tendências. Usando habilidades analíticas, estatísticas e de programação, eles analisam e interpretam grandes conjuntos de dados para criar soluções baseadas em dados para desafios comerciais complexos, incluindo o desenvolvimento de algoritmos de ML para geração de insights, automação de processos ou aumento do valor para o cliente.

As principais habilidades incluem:

• Proficiência em Python, R e SQL
• Entendendo os conceitos de ML e IA
• Habilidades em análise estatística e modelagem preditiva
• Técnicas de visualização de dados e relatórios
• Ótimas habilidades de comunicação e apresentação

As ferramentas essenciais incluem:

• Ferramentas de análise de dados como Pandas e NumPy
• Bibliotecas de ML como Scikit-learn
• Ferramentas de visualização como Matplotlib e Tableau
• Estruturas de big data, incluindo Airflow e Spark
• Ferramentas de linha de comando como Git e Bash

Engenheiro de machine learning

Os engenheiros de machine learning são especialistas em desenvolver e dimensionar modelos de machine learning para produção. Eles fazem a ponte entre a ciência de dados e a engenharia de software, garantindo que os modelos não sejam só precisos, mas também integrados de forma eficiente em aplicativos e sistemas voltados para o usuário.

Esse cargo exige um conhecimento profundo de algoritmos de machine learning, práticas de desenvolvimento de software e a capacidade de trabalhar com sistemas de dados em grande escala. Os engenheiros de ML são essenciais para automatizar o treinamento, o controle de versões, a implantação e o monitoramento de modelos, otimizando-os para desempenho e escalabilidade.

As principais habilidades incluem:

• Programação avançada em Python e familiaridade com práticas de desenvolvimento de software
• Conhecimento profundo de algoritmos e estruturas de machine learning
• Experiência com ferramentas de gerenciamento de fluxo de trabalho e pipeline de dados
• Conhecimento de serviços em nuvem e tecnologias de conteinerização
• Habilidades em otimização de desempenho e resolução de problemas

As ferramentas essenciais incluem:

• Estruturas de machine learning (TensorFlow, PyTorch)
• Ferramentas de conteinerização (Docker, Kubernetes)
• Plataformas de nuvem (AWS, GCP, Azure)
• Ferramentas de integração e implantação contínuas (Jenkins, GitLab CI)
• Ferramentas de monitoramento e registro para modelos de ML

Desenvolvedor de IA

Os desenvolvedores de IA juntam engenharia de software com inteligência artificial, criando algoritmos que permitem que as máquinas façam tarefas que normalmente precisam de inteligência humana. Essa função combina experiência em programação com um entendimento dos princípios de IA e ML para criar aplicativos que aprendem, se adaptam e tomam decisões. As habilidades incluem programação avançada, desenvolvimento de algoritmos e integração de sistemas. Ferramentas essenciais incluem estruturas de IA como o TensorFlow, ambientes de desenvolvimento como o Jupyter e controle de versão com o Git, garantindo uma colaboração eficiente e a implantação de soluções de IA.

As principais habilidades incluem:

• Programação avançada em linguagens como Python e C++
• Proficiência em bibliotecas e estruturas de IA e machine learning
• Ótimo entendimento de desenvolvimento de algoritmos e estruturas de dados
• Capacidade de integrar IA em aplicativos e sistemas
• Habilidades colaborativas para trabalhar em equipes de desenvolvimento de software

As ferramentas essenciais incluem:

• Frameworks de IA, como TensorFlow e PyTorch, para criar e treinar modelos
• Ambientes de desenvolvimento como Jupyter Notebooks para experimentação de código
• Sistemas de controle de versão como o Git para gerenciamento de código e colaboração em equipe
• Ferramentas de depuração e visualização para analisar e melhorar o desempenho do modelo

Pesquisador Científico

Os cientistas pesquisadores em machine learning estão expandindo os limites da IA, desenvolvendo novos algoritmos e modelos. Eles fazem experimentos, publicam descobertas e ajudam a comunidade científica a entender melhor a IA e o ML. O trabalho deles geralmente envolve pesquisa teórica e aplicação prática, exigindo um conhecimento profundo de matemática, estatística e ciência da computação.

As principais habilidades incluem:

• Experiência em modelagem matemática e estatística
• Proficiência em linguagens de programação como Python e R
• Experiência com técnicas avançadas de machine learning e aprendizado profundo
• Capacidade de fazer pesquisas científicas bem sérias e publicar os resultados
• Capacidade de pensar de forma crítica e resolver problemas

As ferramentas essenciais incluem:

• 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)

Como encontrar um emprego em machine learning hoje em dia

Conseguir um emprego no machine learning sem um diploma universitário tradicional pode ser desafiador, mas é possível através de caminhos alternativos.

Continue aprendendo sobre a área

Mergulhe na comunidade de ML participando de webinars e conferências e ouvindo podcasts do setor, como o podcast DataFrame da DataCamp. Isso aumenta seu conhecimento e te mantém atualizado com as tecnologias e metodologias mais recentes em ML, mostrando seu compromisso com o crescimento profissional. Aqui estão algumas das nossas conferências e podcasts favoritos que você pode conferir!

Crie um portfólio

Criar um portfólio de projetos mostra suas habilidades práticas em usar o machine learning pra resolver problemas. Destaque projetos que mostram soluções inovadoras ou impacto significativo, pois eles são atraentes para possíveis empregadores. Também recomendamos que você dê uma olhada nos Portfólios do DataCamp, pois eles são uma maneira gratuita e super fácil de criar portfólios incríveis.

Obtenha a certificação

Conseguir certificações em machine learning de instituições reconhecidas pode dar um gás no seu currículo. Essas certificações são tipo uma prova da sua experiência e dedicação na área, compensando a falta de um diploma formal. Você pode ler mais sobre certificação em ciência de dados e certificações em IA em nossos artigos separados.

Crie um currículo que chame a atenção

Elabore seu currículo de forma a destacar suas habilidades, projetos e certificações em ML. Use palavras-chave relevantes para funções de machine learning e certifique-se de que o currículo esteja estruturado de forma a passar nas verificações do ATS, além de ser atraente para os gerentes de contratação.

Faça contatos e se destaque na multidão

Participar ativamente de comunidades online, fóruns e redes profissionais pode aumentar bastante a sua visibilidade. Compartilhe seus projetos, participe de discussões e interaja com profissionais de ML para criar conexões valiosas que podem levar a oportunidades de trabalho.

Notas finais

Começar a jornada do machine learning é desafiador e gratificante. Conforme você avança, lembre-se de que o aprendizado contínuo e a aplicação prática são essenciais. Mantenha a curiosidade, aceite os desafios e aproveite a comunidade para obter apoio e inspiração. Sua trajetória em ML é única; adapte seu aprendizado para atender aos seus objetivos e interesses. Com dedicação e persistência, você vai encontrar seu lugar no cenário em constante evolução do machine learning.

Comece hoje mesmo sua jornada rumo ao domínio do machine learning com o programa Fundamentos do machine learning com Python do DataCamp.