Plano de carreira em ciência de dados: um guia abrangente de carreira

Os percursos de aprendizagem referem-se a uma lista de cursos específicos relacionados com uma determinada profissão ou interesse profissional. O caminho que você escolher dependerá diretamente dos conjuntos de habilidades que você precisará para ter sucesso em sua respectiva carreira. Dominar e desenvolver habilidades no campo da Ciência de Dados é o Caminho de Aprendizagem da Ciência de Dados. É um caminho de alta demanda que muitos estudantes estão embarcando para alcançar seu objetivo de se tornarem Cientistas de Dados.

O módulo altamente estruturado oferece aos alunos uma coleção de recursos abrangentes e valiosos que beneficiam tanto os profissionais quanto os que ingressam na área pela primeira vez. Para um aluno que não está familiarizado com Data Science ou seu caminho de aprendizado, é fácil ficar confuso com as opções disponíveis. Esta postagem do blog foi projetada para ajudá-lo a entender o básico para esclarecer sua confusão e ajudá-lo a tomar uma decisão informada.

O que é Ciência de Dados?

Curioso para saber o que é ciência de dados? Se você olhar para os termos literalmente, significa que a ciência que estuda os dados é a Ciência de Dados. A realidade está longe desta simples explicação. Em 2010, Hugh Conway, especialista em economia do trabalho dos EUA, criou o diagrama de Venn que captura a natureza complexa e extensa da Ciência de Dados. Dê uma olhada abaixo:

Fonte

Como você pode ver no diagrama acima, existem três grandes áreas ou círculos que cobrem a Ciência de Dados:

1. Conhecimentos de matemática e estatística
2. Experiência expansiva
3. Habilidades de hackers

Data Science está onde os três círculos se sobrepõem e criam uma confluência. O encontro do primeiro e terceiro círculos de Matemática e Estatística e Hacking Skills é a área de Machine Learning. A negatividade em torno do hacking agora se transformou em hacking ético e antiético.

Um Cientista de Dados é obrigado a ter habilidades de hacking ético, com ampla experiência em análise matemática e estatística. Embora a pesquisa tradicional e o aprendizado de máquina sejam ferramentas importantes, a probabilidade de um cientista de dados usar sua experiência para passar de ético para antiético é alta. Saiba mais sobre o pré-requisito da ciência de dados.

O que isso denota no mundo real?

• Você não pode gerenciar, ler ou analisar Big Data sem a ajuda da Data Science e suas ramificações. Ferramentas, algoritmos, princípios e aplicativos são usados ​​individualmente ou em combinação para interpretar clusters de dados aleatórios.
• A ciência requer o aprendizado dos processos de coleta, preparação, limpeza e análise dos dados.
• Como cientista de dados, seu trabalho é extrair informações críticas de um conjunto de dados coletados aplicando análise de sentimento, análise preditiva e aprendizado de máquina.
• As informações são então usadas para orientar as empresas a criar estratégias para ajudar os profissionais de marketing e gerentes a atingir as metas organizacionais.

O que faz um Cientista de Dados?

As empresas esperam que os Cientistas de Dados resolvam um problema ou forneçam uma resposta a uma consulta seguindo os processos mencionados acima. Depois que insights valiosos são obtidos, eles podem usar análises robóticas e linguagens como Java para começar a criar e explorar programas que levarão uma empresa a atingir suas metas e objetivos.

Os cientistas de dados também empregam métodos diferentes, como experimentos online para garantir o crescimento sustentável das empresas. Além disso, eles também podem ajudar as empresas desenvolvendo produtos de dados personalizados que as empresas entendem, rastreiam e monitoram padrões exclusivos, requisitos do cliente e outras atividades. O objetivo final é sempre ajudar as empresas a tomar decisões produtivas e lucrativas. Saiba mais sobre a descrição do trabalho dos cientistas de dados.

O que você pode esperar do Data Science Learning Path?

Uma carreira forte para o escopo futuro da Ciência de Dados exige que você adquira habilidades críticas em três departamentos que são programação, análise e conhecimento de domínio. O caminho de aprendizagem irá ajudá-lo a adquirir as seguintes habilidades:

• Forte conhecimento de Scala, SAS, R e Python
• Entenda as diferentes funções analíticas
• Experiência de codificação de banco de dados SQL
• Trabalhando com dados não estruturados de vídeos e plataformas de mídia social
• Aprendizado de máquina para fazer relatórios preditivos e descoberta de padrões
• O programa cobrirá estatísticas inferenciais e descritivas, processamento de linguagem natural, construção de modelos e ajuste fino

O foco principal dos cientistas de dados é a pesquisa e análise estatística, que é usada para escolher a abordagem correta de aprendizado de máquina, após a qual o algoritmo é modelado e prototipado para teste.

Fonte

Usando tecnologias orientadas a dados como SQL e Hadoop e fazendo uso extensivo de arquitetura distribuída, visualização de dados e análise estatística, os Cientistas de Dados extraem significado dos conjuntos de dados. O caminho de aprendizagem visará a formação de profissionais qualificados e especialistas em lidar com esses aspectos. Eles serão treinados para alternar suas funções a qualquer momento, conforme e quando necessário no ciclo de vida de um projeto de Data Science.

Qual é a estrutura do Caminho de Aprendizagem de Ciência de Dados?

Data Science pode ser entendida como a incorporação de diferentes disciplinas parentais, como engenharia de software, análise de dados, engenharia de dados, análise preditiva, aprendizado de máquina e assim por diante. O caminho de aprendizado deve incluir tudo isso e muito mais para garantir que você emerja como um Cientista de Dados qualificado. Abaixo está uma lista para resumir brevemente a estrutura do Caminho de Aprendizagem.

Começando com Ciência de Dados e Python

A jornada para se tornar um cientista de dados começa com o aprendizado dos termos e jargões associados à Ciência de Dados. Isso envolverá entender o papel dos Cientistas de Dados e se familiarizar com linguagens de programação como o Python. Saiba mais sobre as linguagens para ciência de dados.

Matemática e Estatística

É aqui que você explora a base da Ciência de Dados. Os conceitos-chave que serão abordados nesta seção incluem probabilidade, noções básicas de álgebra linear e estatística inferencial. Você também aprenderá como realizar EDA ou análise exploratória de dados.

Sistemas de Recomendação e Álgebra Matriz

Você pode se perguntar o que Matrix Algebra está fazendo na lista e por que você precisa saber disso. Bem, para aprender seriamente sobre o funcionamento dos mecanismos de recomendação, a álgebra matricial é absolutamente crucial. Esta seção abrange esses dois conceitos de tendências que precisam ser entendidos em relevância um com o outro. Este tópico também inclui projetos de mecanismo de recomendação e técnicas de redução de dimensionalidade, como PCA ou Análise de Componente Principal.

Noções básicas de aprendizado de máquina

Esta seção apresentará o básico e o núcleo do aprendizado de máquina. Você aprenderá algoritmos e técnicas básicas que incluirão regressão logística e linear, SVM ou máquinas de vetor de suporte, árvores de decisão, Naive Bayes e assim por diante.

Aprendizagem em conjunto

Com este curso, você dá um passo mais avançado no mundo do aprendizado de máquina. Os tópicos aqui oferecerão uma compreensão clara do que é ensembling, juntamente com várias técnicas de ensembling. Você também terá que trabalhar em conjuntos de dados para obter uma experiência prática de como resolver problemas práticos.

Deep Learning e Redes Neurais

O aprendizado profundo constitui uma seção importante do Caminho de Aprendizagem da Ciência de Dados. Considerando o aumento astronômico na adoção de aplicativos de aprendizado profundo, esse conhecimento é crucial para se tornar um cientista de dados qualificado. Você será apresentado ao Keras, que é uma estrutura popular para aprendizado profundo. Existem outros frameworks como o PyTorch que você pode escolher conforme sua preferência.

Leia também: Salário de cientista de dados na Índia

PNL ou Processamento de Linguagem Natural

A PNL é considerada o campo mais quente da indústria. As empresas tropeçam umas nas outras para obter os melhores talentos da PNL. Portanto, nunca houve um momento melhor para se envolver com a PNL. Há uma estrutura de processamento de linguagem natural que você será apresentado nesta seção. Do BERT (Google) ao RoBERTa (Facebook), você aprenderá a trabalhar com alguns dos frameworks de última geração.

Visão Computacional

Este campo de aprendizado profundo está em alta demanda. Nesta seção, você lidará com uma série de problemas associados à visão computacional e desenvolverá experiência prática à medida que avança.

Série Temporal

Este é um dos tópicos mais complexos do Caminho de Aprendizagem. Este tópico por si só merece uma seção inteira e é por isso que você terá que lidar com vários projetos práticos para garantir que você entenda sua aplicação prática. À medida que você se familiariza com diferentes conceitos em séries temporais, também aprenderá sua função no mundo real.

Conclusão

A estrutura do Data Science Program foi projetada para facilitar você a se tornar um verdadeiro talento na área de Data Science, o que facilita a conquista do melhor empregador do mercado. Registre-se hoje para começar sua jornada de aprendizado com o upGrad!

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