Aprenda Data Science – Um guia definitivo para se tornar um cientista de dados

Publicados: 2019-07-04

O surgimento do Big Data deu origem a uma das carreiras mais lucrativas do século 21 – o Cientista de Dados. O termo 'Cientista de Dados' vem ganhando manchetes há algum tempo.

Na verdade, o Cientista de Dados é um dos 3 principais cargos no LinkedIn.

O fato acima reforça o fato de que profissionais de diversas áreas – Matemática, Informática, Administração, Estatística – procuram aproveitar ao máximo esta oportunidade.

Mas, como acontece com tudo o que é muito divulgado, o termo “Ciência de Dados” e, portanto, o trabalho de um Cientista de Dados, tornou-se amplamente vago. Então, antes de falarmos sobre o assunto em questão, vamos ver o que é que um Cientista de Dados faz.

Índice

O que faz um Cientista de Dados

Em palavras simples, um Cientista de Dados é um profissional especializado que lida extensivamente com Big Data. Os cientistas de dados usam uma combinação de aprendizado de máquina, inteligência artificial, estatística e ferramentas analíticas para extrair informações significativas de conjuntos de dados massivos. Ao contrário de antes, quando os conjuntos de dados eram principalmente estruturados, os dados à nossa disposição hoje são em grande parte não estruturados. Então, naturalmente, os Cientistas de Dados gastam uma quantidade significativa de seu tempo coletando, limpando e processando os dados para permitir sua análise e interpretação.

O papel do trabalho de um Cientista de Dados envolve uma amálgama de habilidades matemáticas, estatísticas, analíticas e de programação. Em qualquer dia de trabalho típico, um Cientista de Dados desempenha diversas funções ao longo de todo o dia – de Engenheiro de Software e Minerador de Dados a Analista de Dados e Solucionador de Problemas, um Cientista de Dados também atua como o elo de comunicação vital entre a TI e os domínios de negócios de uma empresa orientada a dados. São os Cientistas de Dados que ajudam os Analistas de Negócios a usar os dados interpretados de forma a otimizar os benefícios comerciais.

Para ser preciso, os Cientistas de Dados ajudam as empresas a gerenciar e interpretar dados para resolver problemas de negócios complexos.

Se você consegue se imaginar lidando com Big Data e desempenhando funções tão variadas no futuro, o trabalho de um Cientista de Dados é sua vocação profissional! No entanto, para se tornar um Cientista de Dados, você deve primeiro adquirir as habilidades essenciais que são intrínsecas a essa profissão.

Como mencionamos anteriormente, Data Science exige habilidades específicas. Assim, para se tornar um Cientista de Dados, você deve possuir o seguinte conjunto de habilidades:

  1. Capriche na programação

Para se tornar um Cientista de Dados, a primeira regra é ter um talento impecável para programação. Portanto, você terá que ter um conhecimento sólido de linguagens de programação estatística, como Python, R ou Java, e linguagens de consulta de banco de dados, como SQL, CQL e assim por diante. As empresas também procuram candidatos que tenham domínio sobre pelo menos duas ou mais de duas linguagens de programação.

  1. Conhecimento de cálculo multivariável e álgebra linear

Você pode se perguntar por que um Cientista de Dados precisaria dominar Cálculo Multivariável e Álgebra Linear. É simplesmente porque ter uma sólida compreensão de Cálculo Multivariável e Álgebra Linear é imensamente benéfico para organizações orientadas por dados, onde mesmo uma pequena alteração/melhoria na otimização de algoritmos pode oferecer oportunidades de negócios inovadoras.

  1. Familiaridade com os fundamentos da Estatística

Uma grande parte do trabalho de um Cientista de Dados requer lidar com Estatística. Todo aspirante a Cientista de Dados deve ter conhecimento profundo sobre conceitos estatísticos como Estatística Descritiva (média, mediana, intervalo, desvio padrão, etc.), Teoria da Probabilidade, Teorema de Bayes, Análise Exploratória de Dados, Percentis e Outliers, Variáveis ​​Aleatórias, Função de Distribuição Cumulativa (CDF), para citar alguns. Quanto melhor você entender esses conceitos, melhor será capaz de prever a validade das abordagens estatísticas.

  1. Conhecimento em Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML)

AI e ML são duas partes integrantes da Data Science e, portanto, a proficiência nelas é obrigatória. Surpreendentemente, poucos Cientistas de Dados são versados ​​em conceitos e técnicas de IA e ML. Portanto, se você deseja ficar à frente da curva competitiva, é melhor aprimorar os conceitos de IA e ML, incluindo ML supervisionado, ML não supervisionado, aprendizado por reforço, processamento de linguagem natural (NLP), mecanismos de recomendação, detecção de valores discrepantes e análise de sobrevivência, entre outras coisas. Além disso, se você for proficiente em técnicas de ML, como árvores de decisão, regressão logística, agrupamento de significados k, algoritmo classificador Naive Bayes, etc., poderá resolver uma série de problemas de ciência de dados.

  1. Interesses em disputa de dados

Os Cientistas de Dados geralmente lidam com grandes conjuntos de dados não estruturados/semiestruturados que só aumentam a cada minuto. Como resultado, eles precisam se esforçar muito para organizar e limpar os conjuntos de dados confusos e complexos para facilitar a análise e a interpretação. Esse processo é conhecido como Data Wrangling. O que os Cientistas de Dados fazem é converter ou mapear manualmente os dados de um formato bruto para outro formato mais conveniente, para que seja fácil manter os dados organizados e apropriados para interpretação e análise. Portanto, como aspirante a Cientista de Dados, você deve saber lidar com imperfeições e falhas nos dados.

  1. Conhecimento em visualização de dados

Para os profissionais que lidam com o lado comercial de uma empresa, é difícil entender os dados brutos. É aqui que os Cientistas de Dados atuam como um elo crucial entre a TI e as alas de negócios. Depois de analisar e interpretar os dados, os cientistas de dados visualizam os dados com a ajuda de ferramentas de visualização de dados como Tableau, Matplottlib, ggplot e d3.js. Além disso, eles comunicam suas descobertas ao pessoal técnico e não técnico para facilitar o entendimento. Com a representação visual dos dados, fica mais fácil para os membros não técnicos entenderem como podem usar os insights de dados para otimizar as operações de negócios e ficar um passo à frente de suas empresas rivais.

  1. Senso de Intuição de Dados

Além de ser uma ferramenta extremamente útil para o dia-a-dia dos Cientistas de Dados, a Intuição de Dados também é uma parte crucial das entrevistas de emprego. Durante as entrevistas, os empregadores testarão todas as suas habilidades, incluindo sua capacidade intuitiva de entender conceitos relacionados à Ciência de Dados. Isso é o que chamamos de 'Intuição de Dados'. Embora seja verdade que você precisa ter fortes habilidades matemáticas, estatísticas e de visualização, você também deve ser capaz de determinar quais métodos e técnicas usar para resolver um problema específico, quais ferramentas usar e assim por diante.

Agora que você sabe quais habilidades você precisa adquirir para se tornar um Cientista de Dados, vamos ver as etapas que o levarão até lá!

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Como ser um Cientista de Dados – O caminho do aprendizado

O caminho para se tornar um Cientista de Dados é bastante simples. Começa desde o início. Vamos orientá-lo!

  • Começando tudo.

O primeiro passo envolve entender o que é Data Science. Além de aprender todos os conceitos básicos de Data Science, essa é a etapa em que você escolhe sua primeira linguagem de programação e a aperfeiçoa. Os primeiros meses envolverão a codificação no idioma de sua escolha. Uma vez que você é adepto da codificação em uma linguagem específica, aprender outras linguagens de programação se tornará muito mais confortável.

  • Aprender as noções básicas de Matemática e Estatística.

Matemática e Estatística formam a base para algoritmos de ML. Naturalmente, você terá que aprender os conceitos básicos de matemática e estatística, como média, mediana, moda, variância, probabilidade condicional, teste de hipóteses, álgebra linear, cálculo, estatística descritiva e estatística inferencial, entre outras coisas.

  • Aprendendo conceitos de ML e suas aplicações

Depois de dominar os conceitos de Matemática e Estatística, é hora de passar para uma área mais avançada – Aprendizado de Máquina. Os algoritmos de ML encontraram aplicação em vários cenários do mundo real – desde mecanismos de detecção e recomendação de fraudes até análise de sentimentos do feedback do cliente. Além dos conceitos mencionados anteriormente, você também terá que aprender sobre Deep Learning, Redes Neurais Artificiais, Aprendizado Indutivo, etc. modelos mundiais através de várias estratégias de validação.

  • Introdução ao aprendizado profundo

Um subconjunto de ML, Deep Learning, lida com algoritmos que se inspiram na estrutura e função de redes neurais artificiais semelhantes ao cérebro. Essas redes neurais artificiais imitam o funcionamento do cérebro humano. Os modelos de aprendizado profundo possuem pelo menos três camadas em que cada camada recebe informações da camada anterior e as repassa para a próxima. Você deve entender completamente o funcionamento do Deep Learning e, para entendê-lo, terá que ser bem versado em Regressão Linear e Logística.

  • Arquiteturas de aprendizado profundo

Depois de pegar o jeito de Deep Learning, você deve mergulhar para aprender sobre arquiteturas avançadas de Deep Learning, como AlexNet, GoogleNet, redes neurais recorrentes (RNN), redes neurais convolucionais (CNN), CNN baseada em região (RCNN), SegNet, rede adversária generativa (GAN), etc. Como esses são conceitos bastante pesados, você precisa dedicar algumas semanas apenas para entender seu funcionamento.

  • Visão Computacional

A Visão Computacional (CV) é um domínio científico de estudo que procura encontrar formas e desenvolver técnicas que permitam aos computadores compreender conteúdos digitais como vídeos e fotografias. Envolve “adquirir, processar, analisar e entender imagens digitais” para obter dados altamente especializados do mundo real para criar ainda mais informações numéricas/simbólicas. Sendo uma das áreas de exploração mais quentes agora, todos os aspirantes a Cientistas de Dados precisam ter um bom conhecimento de Visão Computacional.

  • PNL

O Processamento de Linguagem Natural é um componente integral da Ciência de Dados. Assim, todo Cientista de Dados deve ter uma forte compreensão da PNL e suas técnicas. Principalmente, a PNL procura processar, analisar e entender dados baseados em linguagem natural (texto, fala, etc.) por meio de uma combinação de ferramentas e algoritmos sofisticados. Ao lidar com a PNL, você aprenderá sobre recuperação de dados (junto com Web Scraping), conversão de texto, reconhecimento de entidade nomeada, marcação de partes de fala, análise superficial, análise de constituintes e dependências e análise de emoções e sentimentos.

Considerações Finais

Todos os dias, os dados globais continuam a aumentar e, com isso, expandem o escopo de inovação e criação. À medida que as tecnologias de Big Data e Data Science continuam avançando, o portfólio de trabalhos dos Cientistas de Dados também mudará de acordo com os tempos. Então, como, então, você acompanha? Por requalificação. Data Science é um campo dinâmico que ainda está evoluindo. Para se tornar um Cientista de Dados, você deve sempre ter uma sede insaciável de conhecimento e aprendizado. Se você fizer isso, não haverá nada que o impeça de brilhar no campo da Ciência de Dados.

Os termos Deep learning e Machine learning são diferentes um do outro?

O aprendizado de máquina é utilizado em muitos aplicativos em nossos telefones, incluindo mecanismos de pesquisa, filtros de spam, sites que fornecem recomendações personalizadas, software bancário que detecta transações estranhas e reconhecimento de fala. O aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina no qual os algoritmos são organizados em camadas para construir uma 'rede neural artificial' que pode aprender e tomar decisões por conta própria. O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina no sentido prático. Na verdade, o aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina que funciona de maneira semelhante ao aprendizado de máquina tradicional. Como resultado, os nomes são ocasionalmente usados ​​de forma intercambiável. Embora os modelos simples de aprendizado de máquina melhorem com o tempo em qualquer tarefa que recebam, eles ainda exigem alguma supervisão. Com o uso de um modelo de aprendizado profundo, um algoritmo pode usar sua rede neural para avaliar se uma previsão está correta ou não.

O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é importante na Ciência de Dados?

A arte e a ciência de coletar informações de texto e colocá-las em cálculos e algoritmos é conhecida como Processamento de Linguagem Natural (PLN). Continua sendo um item obrigatório para todos os cientistas de dados, dada a proliferação de dados na Internet e nas mídias sociais. A PNL é fundamental porque ajuda na resolução da ambiguidade da linguagem e fornece uma estrutura matemática valiosa aos dados para uma variedade de aplicativos downstream, como reconhecimento de fala e análise de texto. Ao se deparar com a tarefa de analisar e construir modelos a partir de dados textuais, é necessário estar familiarizado com as tarefas básicas de Data Science.

O que um portfólio de ciência de dados deve conter?

Portfólios de ciência de dados fortes geralmente mostram os talentos técnicos de um candidato, originalidade no desenvolvimento de tópicos de pesquisa, capacidade de analisar dados e tirar conclusões, desejo de trabalhar com outras pessoas e capacidade de explicar claramente seus resultados para públicos que não são técnicos. Seu portfólio deve, em geral, destacar seus melhores ou mais recentes trabalhos. Embora os portfólios de análise de dados sejam frequentemente usados ​​para mostrar seu trabalho, eles também devem enfatizar sua personalidade, habilidades de comunicação e marca pessoal.