Como se tornar um cientista de dados – responda em 9 etapas fáceis

De acordo com a Harvard Business Review, Data Science é o trabalho mais quente hoje. Com os dados chegando a uma taxa exponencial, a demanda por profissionais qualificados na área de Big Data e Data Science. A IBM sustenta que, até 2020 , a demanda por cientistas de dados aumentará em 28%.

Se você está remotamente associado ao domínio de tecnologia/marketing, surge uma questão importante neste momento – “como ser um cientista de dados?” . É exatamente sobre isso que vamos falar. Mas antes de começarmos a falar, vamos primeiro entender quem são os cientistas de dados.

Então, o que exatamente é Data Science e quem são os cientistas de dados?

Data Science é o ramo da ciência da computação que envolve o aproveitamento de grandes quantidades de dados e sua análise, aproveitando ferramentas como automação, estatística, modelagem, análise e matemática para extrair deles insights valiosos para otimizar o crescimento dos negócios. Precisamente, a ciência de dados trata de pesquisar e investigar a fonte da informação, decodificar os padrões ocultos e, eventualmente, transformá-la em um recurso útil para as organizações.

Um Cientista de Dados é uma fusão de um matemático, um cientista da computação e um explorador. Eles são a nova geração de especialistas em dados envolvendo o melhor dos dois mundos – tecnologia e negócios. Além de ter uma mentalidade de pesquisa, os cientistas de dados também possuem uma ampla gama de habilidades técnicas e analíticas que os ajudam a encontrar soluções eficientes para problemas complexos. Por causa de um conjunto de habilidades tão abrangente necessário, muitos iniciantes geralmente ficam presos à pergunta “como se tornar um cientista de dados?”.

Com uma demanda tão vasta e crescente por cientistas de dados, será uma decisão sábia escolher uma carreira em Ciência de Dados. Mas a questão é: por onde e como começar? Não se preocupe, veremos como se tornar um cientista de dados na próxima seção.

Aqui está uma lista abrangente de 9 etapas que responderão à pergunta – como se tornar um cientista de dados?

1. Índice

   Faça Estatísticas e Matemática Aplicada

Ter uma base sólida de matemática e estatística é obrigatório para ser um cientista de dados. Especialmente se você não tem formação em Ciência da Computação / Matemática, é uma necessidade absoluta aprimorar suas habilidades matemáticas e estatísticas. Embora o talento mais óbvio de um cientista de dados seja geralmente a análise, ele precisa complementar essa habilidade junto com ferramentas estatísticas.

2. Desenvolva um talento especial para codificação

Quando você está lidando com dados, aprender a codificar é necessário, independentemente de você ser um cientista de dados, um analista de dados ou um arquiteto de dados. Espera-se que os cientistas de dados tenham um bom conhecimento de linguagens de programação estatística, como Python, R e SAS.

3. Pense em Big Data

Quando você está no caminho para se tornar um cientista de dados, precisa ser um profissional orientado a dados. Portanto, expanda sua base de 'dados' aprendendo e explorando ferramentas de Big Data como Hadoop , MapReduce , Hive e Spark .

Como os cientistas de dados precisam analisar e processar grandes quantidades de dados, eles não podem ser executados em uma única máquina. Ter um bom conhecimento sobre as tecnologias de Big Data ajudará você a realizar o processamento distribuído de dados.

4. Acostume-se com bancos de dados

Um cientista de dados precisa entender como os bancos de dados funcionam completamente. A maioria das organizações de negócios usa MySQL ou Cassandra como software de gerenciamento de banco de dados para armazenar e analisar os dados. Portanto, familiarizar-se com o funcionamento de bancos de dados como MySQL, Cassandra, PostgreSQL e MongoDB , para citar alguns, lhe dará uma vantagem sobre seus concorrentes no setor.

5. Invista seu tempo em cálculo multivariável e álgebra linear

Embora alguns de vocês possam estar desaprovando essa recomendação, a ciência de dados depende muito de ferramentas e técnicas de aprendizado de máquina. Para usar as ferramentas de Machine Learning com sucesso, é preciso ter um conhecimento abrangente de Cálculo e Álgebra Linear. Quanto mais conhecimento você tiver sobre essas plataformas, melhor será a sua maneira de criar soluções sem a caixa para problemas complexos.

6. Aprenda a lidar com dados

Data Wrangling, também conhecido como 'Data Munging', é o processo pelo qual dados brutos e não estruturados são transformados em formatos mais convenientes e valiosos para facilitar a análise de dados.
Este é um dos pontos mais críticos ao responder 'como ser um cientista de dados?'. Essa é uma das responsabilidades mais importantes de um cientista de dados.

Os cientistas de dados precisam usar as ferramentas e conjuntos de habilidades certos para processar dados não estruturados, desvendando assim os padrões significativos neles. Somente fazendo isso, um cientista de dados pode trazer à luz os insights úteis ocultos nos dados que podem influenciar positivamente as estratégias de tomada de decisão das organizações.

7. Visualização de dados mestre

Outra responsabilidade crucial de um cientista de dados, visualização e apresentação de dados são os dois aspectos da análise de dados que impulsionam o crescimento dos negócios. Portanto, os cientistas de dados devem estar familiarizados com ferramentas de visualização de dados, como Tableau , Raw , D3.js , Visual.ly , NVD3 , etc. No entanto, isso não é suficiente.

Além de visualizar os dados em formatos apresentáveis ​​e práticos, os cientistas de dados também devem estar cientes dos princípios e práticas de codificação visual de dados.

8. Ganho de experiência. Trabalhe em projetos reais

Uma vez que você tenha uma compreensão sólida de todos os aspectos teóricos da ciência de dados, é hora de entrar em campo. Exponha-se à indústria e tente encontrar projetos reais de ciência de dados na Internet. O Google Quandl pode ser um excelente lugar para começar a procurar projetos.

Quando você começa a trabalhar em projetos de ciência de dados em tempo real, conhece seus pontos fortes e fracos. À medida que você continua trabalhando em novos projetos, você terá a chance de trabalhar em suas falhas e melhorá-las ao longo do tempo.

9. Competir

A Internet está cheia de sites que permitem que os cientistas de dados se conectem à comunidade de ciência de dados e encontrem colegas com quem possam se envolver em aprendizado e competição produtivos. Kaggle é uma excelente plataforma de treinamento para aspirantes a cientistas de dados.

Fazendo parte de uma comunidade, você fica exposto a um conjunto de talentos. Ele lhe dá a chance de aprender com seus colegas e mentores para aprimorar suas habilidades.

Essas 9 etapas são tudo o que você precisa saber para entender a jornada de ser um cientista de dados.

Em conclusão, pode-se dizer que os cientistas de dados precisam ser bastante versáteis, mesclando dentro de si uma série de traços emprestados de vários campos. Sim, levará tempo para dominar tantas habilidades, mas uma vez que você fizer isso, você estará pronto para o trabalho de uma vida.

Obtenha a certificação em ciência de dados das melhores universidades do mundo. Aprenda Programas PG Executivos, Programas de Certificado Avançado ou Programas de Mestrado para acelerar sua carreira.

Esperamos ter respondido à pergunta do dia. Não pense duas vezes, vá e comece! Feliz aprendizado!