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“O objetivo é transformar dados em informações e informações em percepções”. – Por Carly Fiorina, ex-CEO da Hewlett-Packard.

Desde o início da era digital, os dados gerados durarão e produzirão resultados por muitas vidas. A maioria das empresas tem feito uma reengenharia de sua estrutura de trabalho e se concentrado em explorar os dados disponíveis para aumentar sua receita. Os dados são o novo ouro, e é natural ficar hipnotizado pelos lucrativos campos de mineração desse ouro.

Agora responda a essas perguntas. Você é apaixonado por dados? Você quer se tornar um cientista de dados, mas não sabe por onde começar? Para aqueles cuja resposta é um simples sim a ambas as perguntas, aqui está nosso guia passo a passo para aspirantes a cientistas de dados.

O que é ciência de dados e o que um cientista de dados faz?

Data Science é a palavra da moda da década. Os dados dominaram a revolução tecnológica desde que podemos nos lembrar.

A ciência de dados já foi declarada como o trabalho mais quente do século 21 por Harvard. Mas agora, devido à mudança massiva para dados e dependências tecnológicas, essa função surgiu mais como uma necessidade do que uma escolha para as empresas, independentemente do setor.

Data Science ajuda a aumentar a receita gerada por uma empresa, utilizando melhor os dados disponíveis. Ajuda a revelar, analisar e compreender as tendências de negócios ocultas, comentários de clientes e tendências de compra e muito mais. A vastidão de suas aplicações em todos os setores é o que o torna um campo altamente valioso.

Para colocá-lo em termos mais simples, Data Science é um campo que usa métodos, técnicas, algoritmos e processos para extrair informações perspicazes de dados que podem existir de forma estruturada ou não estruturada. Os princípios básicos da Data Science se sobrepõem a diferentes campos, mas não há necessidade de confusão. Os vários campos relacionados são Mineração de Dados, Machine Learning, Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural e muitos mais.

Fixar a definição exata de um cientista de dados é difícil, pois esse campo é vagamente definido. Geralmente, o trabalho realizado por um Cientista de Dados envolve obter dados, pré-processar e limpar os dados e torná-los compreensíveis, integrar e armazenar os dados, realizar análises exploratórias dos dados obtidos, aplicar técnicas de ciência de dados (machine learning, inteligência artificial, etc. .), encontrando métodos e algoritmos apropriados para os dados e produzir e visualizar o resultado para torná-lo universalmente compreensível.

As habilidades necessárias para construir um perfil de cientista de dados são inteligência de negócios, conhecimento estatístico, probabilidade, habilidades técnicas, estrutura de dados, visualização de dados e comunicação. É preciso ser adepto de todas essas habilidades para construir sua carreira como cientista de dados.

Habilidades / ferramentas / tecnologias necessárias para um cientista de dados
Agora que você tem um pouco de ideia sobre as tarefas de um cientista de dados, vamos nos aprofundar e discutir as habilidades de que você precisa para começar.

Habilidades técnicas SQL ou qualquer outra linguagem de gerenciamento de banco de dados

SQL é uma linguagem de programação projetada especificamente para armazenar, manipular e recuperar dados de bancos de dados. Você precisa de eficiência em SQL, pois ele constitui a base da Ciência de Dados.

Habilidades técnicas – linguagens de programação, como Python ou programação R

Python é uma linguagem de programação orientada a objetos que é usada principalmente por causa de sua versatilidade. Esta linguagem de programação é fácil de aprender e trabalhar, pois é possível importar os dados diretamente para o nosso arquivo e estruturá-los em conjuntos de dados de acordo. Também existem disposições para a importação de tabelas SQL.

A programação R é um pouco difícil de entender, mas vai longe em termos de programação estatística. É o preferido pela maioria dos cientistas de dados.

Habilidades técnicas – Hadoop

O grande volume de dados torna quase impossível tirar conclusões. Portanto, essa habilidade técnica – Hadoop – é útil ao lidar com grandes quantidades de dados. Manipular, compartilhar e comunicar dados com diferentes servidores torna-se fácil.

Portanto, embora essa tecnologia seja uma necessidade, é uma qualidade altamente desejada por um Cientista de Dados.

Habilidades técnicas – Apache Spark

Projetado de baixo para cima para desempenho, o Spark pode ser 100x mais rápido que o Hadoop para processamento de dados em grande escala , explorando a computação de memória e outras otimizações. O Spark também é conhecido pela tolerância a falhas.

Machine Learning e inteligência artificial

O conhecimento do machine learning ajuda a resolver diferentes problemas de ciência de dados que são baseados em previsões dos principais algoritmos. Assim, deve-se ser capaz de aplicar as técnicas básicas e avançadas de machine learning para resolver problemas desafiadores de Ciência de Dados.

Visualização de dados

O resultado assim obtido após o pré-processamento, limpeza, estruturação, manipulação e aplicação de algoritmos deve ser visualizado usando ferramentas como PowerBI, Matplotlib, Tableau, etc. A visualização torna os dados universalmente compreensíveis para que pessoas não específicas , domínios não relacionados e não técnicos podem compreendê-los e tomar decisões com base nos insights assim adquiridos.

Astúcia nos Negócios

Um cientista de dados deve ser capaz de tirar conclusões e sugestões de negócios para lucrar a organização. Para este propósito, eles devem ter um bom senso de negócios. Essa é, portanto, uma habilidade crítica para um cientista de dados.

Habilidades de comunicação

Acredita-se que Data Science é a arte de contar histórias por meio de dados. Conforme mencionado anteriormente, um cientista de dados deve ter boas habilidades de comunicação e representação para que as pessoas de todos os domínios possam entender e tomar decisões com base nas descobertas do cientista de dados.

Em uma nota final …
Viver, respirar e comer dados é o novo lema deste século, e Data Science é um campo magnífico que explora os dados. Este campo é atraente, pois é aventureiro e lucrativo. Sempre incentivaremos os entusiastas a perseguir seus sonhos de se tornar um Cientista de Dados. Mas antes disso, é necessário conhecer as diferenças fundamentais entre campos semelhantes, como Análise de Dados. Também é essencial estar ciente das ferramentas e tecnologias necessárias neste campo.

A chave para se tornar um Cientista de Dados de sucesso é manter-se atualizado e conectado. Além das recomendações fornecidas, sugerimos que você participe de uma comunidade para expandir seu alcance e compreensão. Meetups e seminários são uma ótima maneira de aumentar sua rede de contatos e aprender com seus colegas.

Sabemos que a busca por sonhos é uma jornada extraordinária e esperamos que com este blog tenhamos munido você de conhecimentos suficientes para que embarque nessa jornada.

Via Hackernoon

Encontre aqui vagas para Cientista de Dados.

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