Aprender Python do zero
comentada em 05/02/2019 22:18

Comece por aqui:

 



 

Professor Guanabara é uma ótima recomendação para os estudos em TI, principalmente para quem está começando.

 

Abç

Parabéns pela decisão. Também tomei essa decisão há um ano e por enquanto tou conseguindo manter o foco haha.

Como você disse que é um total iniciante, posso te dar algumas dicas e indicar alguns cursos que eu mesmo fiz, então sei que são bons (pelo menos a meu ver);

Inicialmente, na #vailaefaz tem dois chats de assinantes, um inclusive meu abordando o básico do básico de Python. Olha lá. Bastter.com - #VAILAEFAZ

Depois, se você nunca desenvolveu seu conhecimento de lógica, recomendo dar uma olhada nesse curso aqui:

Depois de já ter uma boa noção de lógica, poderá começar a ver esse aqui:

Esses dois cursos eu usei pra começar a programar e posso te dizer que me foram muito úteis.

Poderia indicar mais materiais mas como você ainda vai iniciar, acho que ir por esse caminho tá legal. Menos é mais quando a gente tem boas fontes de estudo. 

E qualquer dúvida pode perguntar. Escolhi aprender Python como primeira linguagem então talvez eu consiga te ajudar em algo nessa jornada. Pode perguntar mais alguma coisa se quiser. 

O Guanabara é tão bom que já indicaram aqui em cima

Vai na fé que o cara é bom mesmo. Recomendadíssimo. Só com as aulas deles eu já consegui fazer umas coisas úteis no meu trabalho (não trabalho com computação e sim com pesquisa em universidade).

Como você não é programador que deseja virar desenvolvedor e sim aproveitar como uma ferramenta para trabalhar melhor, recomendo fazer alguns cursos no coursera:

Python for Everybody
Programming for Everybody (Getting Started with Python) | Coursera

Python for applied data science (aqui você vai conhecer a biblioteca Pandas que é fundamental)
Python for Data Science | Coursera


E porque não no futuro: Data Science in Stratified Healthcare and Precision Medicine | Coursera

Vai na amazon e compra o melhir livro de python que achar. Destrinche ele menuciosamente. Depois, ache um projeto que te interesse e mão no código. Aprender a programar é nada mais que aprender outra língua. Quanto maior a imersão, melhor. 

Sobre livros, só não comece pelo "Python Fluente" que é disparado um dos melhores livros sobre Python mas não é pra iniciantes.

Inclusive lembrei de um muito bom que li, procurei aqui pra te indicar e achei uma versão interativa dele online, com perguntas e tudo. Dá uma olhada, é muito bom pra começar: 

Table of Contents — How to Think like a Computer Scientist: Interactive Edition

Versão em pdf: http://www.ict.ru.ac.za/Resources/cspw/thinkcspy3/thinkcspy3.pdf (não é pirata, o livro realmente é gratuito na versão em inglês). 

Por mais q seja repetido esse tópico tá sendo bom. 
Já tô pegando mais algumas ideias 

Além do material do Guanabara que é espetacular eu também recomendo o Automate the Boring Stuff with Python. Extremamente didático, com a teoria inicial e uma boa parte prática... além disso tá disponível todo no site do autor.

Automate the Boring Stuff with Python

Introdução à Ciência da Computação com Python Parte 1

 

Coursera | Online Courses From Top Universities. Join for Free

Olá @hazy

Aqui vai uma opinião diferente das demais, pra ajudar na sua decisão e contribuir pro debate.
Sei que sua intenção é boa mas especificamente falando com relação a radiologia, python vai ajudar pouco. Explico.

Do que tenho visto aqui fora, a tendência é que esta área seja dividida entre quem está na ponta do research e modelagem e quem usa o sistema. Isto vale pra diagnóstico por imagem em geral.

 

Assim, quem faz research em grandes centros de pesquisa ligados a industria no mundo vai trabalhar na correção e aumento da precisão dos modelos. Este certamente tem um grande conhecimento de medicina e algum de informática mas trabalha em uma equipe multidisciplinar composta de médicos e informáticos/matemáticos/estatísticos. 



Enquanto o médico da ponta, que atende ao paciente, não vai precisar de tanto conhecimento sobre como isto é feito (muito menos modelos markovianos, deep learning e toda a estatística pesada que isto envolve) e nem de equipamentos caros e complicados, onde um curso de aperfeiçoamento será suficiente ao diagnóstico ao invés de especialização e pós-graduação.


Python é a ponta do iceberg de IA. Antes de sentar no computador e programar é preciso decidir o quê e como. Ai você "usa" python. Pra coisas simples de IA, como usar modelos prontos isto serve, pra coisas críticas como diagnóstico médico, aviação ou área militar você vai precisar de muito (MUITO) mais. Não estamos falando de criar sistemas ou sites, estamos falando de sistemas críticos. é outro universo.

Dito isto, acredito que no futuro que a pós-graduação em radiologia tende a se tornar obsoleta e desaparecer por conta do avanço da tecnologia Terminando por ser substituída por um curso de aperfeiçoamento com curta duração.  E pelo andar da carruagem, mais cedo que pensamos.



Portanto suas chances são melhores se entrar no primeiro time, de preferência com um industry research centre grande que tenha parceira com empresas na vanguarda de IA (comece procurando nos sites das próprias empresas).

Pra estes médicos especialistas em diagnóstico por imagens, o futuro é promissor. Pra os outros, opinião minha com base no que tenho visto aqui fora, o diploma do radiologista vai servir tanto ao médico quanto o de datilografia serve pra uma secretária hoje.

Invista seu tempo no que tem maior retorno. 

 

 

1) Aprenda lógica e algoritmos, não uma linguagem, a linguagem é uma implementação desses conceitos
2) Aprenda conceitos de processamento de Imagem (não sei se você ve isso no curso de radiologia, mas é importante para utilizar com programação)
3) Começe com o Básico de Python, não com o avançado, o code academy é uma boa opção Python Tutorial: Learn Python For Free | Codecademy

O problema da Codeacademy é que o tutorial gratuito é só de Python 2 que já, já vai ser descontinuado. O de Python 3 é pago. 

@Dan__

Difícil prever o futuro...

Não acredito que o médico radiologista irá desaparecer.

Acho que os sistemas automatizados serão uma ferramenta acessória.

A atividade do radiologista é bastante complexa. Pra quem está de fora, parece ser uma receita de bolo, porém não é.

Já há alguns anos existe o CAD para mamografia, que não provou ser melhor do que o médico radiologista.

Acredito que surgirão ferramentas pra auxiliar e que sim, com certeza, poderão aumentar a velocidade na avaliação das imagens.

Mas isso é só achismo.

Muito obrigado a todos pelas respostas. Estou dando uma olhada de pouco em pouco em cada sugestão.

Quanto a discussão sobre o futuro da Radiologia, não vou me alongar muito nisso, mas como o colega citou, o processo de trabalho de um radiologista é muito mais complexo do que parece de fora. Existem diversos gargalos pra implementação de um sistema eficiente de IA pra uso em diagnóstico por imagem e isso, além de ter que ser passado por uma validação rigorosa que leva muito tempo, ainda tem que enfrentar o lado burocrático do negócio.

Implementação de tecnologia em hospitais não é tão simples quanto parece. Vai acontecer? Com certeza! No entanto, vai levar muito mais tempo do que o hype prega. Se quiserem exemplos mais concretos disso recomendo as entrevistas do AuntMinnie.com no RSNA de 2016 até 2018. O hype mudou quando começamos a encarar as coisas com um olhar mais centrado no workflow do que nas possibilidades.

Muitas áreas serão substituídas, acredito que algumas, dentro da medicina, muito antes da Radiologia (primary care por exemplo).


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Já sobre Python, além de querer aprender pra tentar me fazer um pouco mais seguro com o futuro, gostaria de ter o conhecimento para poder usar em pesquisa científica. Me envolvo em pesquisa desde o início da faculdade e é uma paixão que pretendo dar seguimento após formado.

Muito obrigado a todos pelas respostas!

Na EDX tem uns cursos legais, como o básicão da Microsoft: Courses | edX

Cursos lá são de graça a não ser que queira o diploma, aí paga por ele.

Outra fonte é o próprio site do Python ele tem um guia de tutoriais bem extenso BeginnersGuide/Programmers - Python Wiki

Apenas para clarificar alguns pontos que acho que posso ter dado a entender errado, com alguma dose de realidade.



Sobre Futurologia:

Eu não estou falando de futurologia, quem acompanha a Google I/O ano após ano, e as publicações nas conferências e simpósios mais relevantes percebe que muito disto já é presente e o que resta é apenas a popularização e vencer alguns entraves burocráticos.

 

Alguns exemplos:

1- Google researchers find trained AI detects diabetic retinopathy on par with experts | MobiHealthNews
2- Google AI Blog: Assisting Pathologists in Detecting Cancer with Deep Learning
E vejam em especial o pitch do próprio CEO do Google:

3- Google’s new AI algorithm predicts heart disease by looking at your eyes - The Verge

O Google entrou nesta pra ganhar. Eles fazem hardware (TPUs) E software (Tensor-flow, Alpha-go) e definem a arquitetura do sistema. Tem se tornado padrão de fato. Google e Microsoft estão na dianteira disto e quando falo dianteira falo anos luz do que o que se ensina em qualquer curso de computação e mestrado. Você só arranha algo parecido no Doutorado. E se você estiver num centro de excelência.
Note que o doutorado aqui fora tem pouco a ver com o academicismo tradicional do Brasil. Trabalha colado com a indústria num ciclo virtuoso e interdependente.

Uma excelente fonte de informação sobre as tecnologias que estão no forno pode ser achada aqui: the morning paper | an interesting/influential/important paper from the world of CS every weekday morning, as selected by Adrian Colyer . O artigo mais recente do dia é "TensorFlow.js: machine learning for the web and beyond"
Mesmo sendo uma versão mastigada dos papers originais, ainda é uma leitura densa. Eu assisti a talk do Google Borg pessoalmente (Eurosys 2015), 3 anos depois a versão aberta (kubernetes) tomou os datacenters. Apenas 3 anos.  

Sobre onde focar os estudos.
Eu não falo para não aprender python, ao contrário, minha opinião é que você não deveria era entrar em Radiologia.
A não ser que você encontre um caminho de juntar-se a este grupo (doutorado fora). O diferencial será a escala. Não é mais necessário trocentos médicos radiologistas, quando meia dúzia de super-especialistas conseguem afinar os parâmetros do modelo. 

O único entrave é burocrático, e quando os conselhos de medicina emitirem uma norma autorizando este tipo de diagnóstico, já era. E não vai ter como resistir a isto por muito tempo (na contramão do mundo).


Isto é semelhante aos desafios - os burocráticos, não técnicos- dos carros autônomos, em que a indústria teve que usar seu lobby pra mudar leis que permitem um carro sem motorista. No começo da tecnologia, era obrigatório ter uma pessoa atrás do volante mesmo que não tivesse nada pra fazer. Era assim que rodava os carros do Google em Mountain View e região. é burocrático. E tende a cair.  Já há cidades em que isto não é necessário nos EUA e Europa. 

Python vai ajudar a você estruturar seu pensamento. Programar é um mind-shift. Te obriga a pensar em lógica, ser metódico. Não tem como ser ruim para o self-improvement.
Contudo, ninguém vai precisar de python pra operar um sistema destes.  Duvida? Veja a keynote do google que apontei acima.

Além disto saber python não vai te permitir melhorar um sistema destes se estiver fora deste ciclo. Mais que ter uma grande ideia, é preciso ter estrutura computacional e dados. A estrutura da nuvem pode ser alugada, mas o maior problema é acesso aos dados. Estes caras tem acesso a um gigantesco dataset coisa de fazer inveja a qualquer research centre. Existe uma papelada enorme pra ter acesso a isto. "Give me the data" é o mantra de qualquer data analyst. 

Supondo que você tenha acesso, começam os problemas técnicos. Programar pra escala é outro mind-shift. Quando você fizer sua primeira thread em python vai começar a entender. E você vai precisar de muitas pra processar os petabytes que estes modelos digerem. Em muitas máquinas. Isto te deixa mais próximo dos informáticos que dos médicos. 

é isto.



 

 

 

@Dan__ Você trabalha com TI?

Sim @arnaldinho 

Minha área é exatamente computação de larga escala, em data centers geo-distribuídos e tolerantes a falhas.