Quer ser um analista de dados? Aqui estão as principais habilidades e ferramentas para dominar

Triturar números e identificar padrões tornou-se o padrão-ouro no setor de TI. Os empregos de analista de dados estão em demanda, os empregos mais promissores do LinkedIn de 2017 listaram o engenheiro de dados no número 9 e o gerente de análise, tornando-o o número 18.

Outro estudo do Glassdoor sobre os 50 melhores empregos da América coloca o Cientista de Dados no primeiro lugar, com Engenheiro de Dados chegando perto do número 3 e Gerente de Análise em um número invejável 5. No entanto, ocupar o primeiro lugar não é fácil. Você precisa de um arsenal de habilidades de análise de dados se quiser registrar um crescimento ano a ano e um pacote de pagamento gordo com esse grande avanço na carreira.

Enquanto a Internet está repleta de recursos gratuitos sobre como dominar os fundamentos da ciência de dados, análise de sentimentos e aprendizado de máquina acelerado, entre outros. A Analytics India Magazine e o UpGrad ajudam você a superar o claptrap listando 5 habilidades básicas necessárias para se tornar um analista de dados.

Coloque-se na liderança dos trabalhos de analista de dados com essas habilidades

Vamos começar com algumas noções básicas:

Experiência educacional

Nem todo mundo pode se tornar um analista de dados. Você precisa ter uma inclinação natural para matemática e estatística . Todos esses anos de aprendizado de cálculo e probabilidade serão úteis. Uma licenciatura em Ciência da Computação é sempre uma vantagem.
Estatísticas: Para se tornar um analista de dados completo, é essencial ter uma base completa em estatística. Ser bom em estatística ajudará você a entender profundamente os algoritmos e também quando eles devem ser usados.

Aprimore-se em estatística aplicada, álgebra linear, análise real, teoria dos grafos e análise numérica. A álgebra linear entra em jogo com a regressão, entendendo estruturas de dados e preparando dados para modelagem de dados prescritiva e preditiva.

Habilidades de programação

1) Idioma Estatístico:

SAS vs R vs Python : É uma pergunta que incomoda a maioria dos nerds de dados quando se trata de escolher a ferramenta analítica de escolha. Enquanto SAS (caro) e Python (cobrado para processamento de dados de baixa escala) são fáceis de aprender, R (linguagem de programação de baixo nível) ganha graças à sua capacidade de computação avançada, melhores recursos gráficos e ferramentas avançadas.

Como o R é de código aberto, recursos e pacotes são adicionados rapidamente, em oposição ao SAS. Outra razão pela qual o R está prosperando é que ele possui um enorme ecossistema que o mantém atualizado com recursos avançados.

Dica profissional : O apelo comercial do R o tornou um nome familiar (leia-se: empresas focadas em TI/tecnologia) e, embora o SAS ainda seja amplamente usado pelas empresas, essa linguagem estatística está se popularizando. Mas R tem uma curva de aprendizado íngreme.

2) Linguagem de consulta:

SQL: Uma das linguagens de consulta mais antigas , SQL é uma linguagem de banco de dados de uso geral que é usada para consultas analíticas e transacionais. SQL é usado principalmente em operações do dia-a-dia e não pode suportar petabytes de dados. Programas como o tutorial do Unity podem ajudá-lo a se familiarizar com PHP e MySQL mais profundamente.

Hive : essa linguagem de consulta do Hadoop foi inventada pela equipe de infraestrutura de dados do Facebook. Desde o dia em que o Hive foi aberto em 2008, tornou-se a escolha popular para analistas de negócios . A solução de armazenamento de dados de código aberto que usa uma linguagem de tipo SQL chamada HQL pode suportar terabytes e petabytes de dados em oposição ao SQL. A desvantagem é que só suporta dados estruturados.

PIG: Uma das maiores vantagens do Pig é que ele pode processar dados estruturados e não estruturados e funciona sobre MapReduce. É a linguagem para a maioria dos programadores que tendem a escrever scripts. O que você precisa fazer é aprender Pig Latin que ajuda a lidar com estruturas/não estruturadas e semiestruturadas com mais facilidade em comparação com o Hive. Aqui está um pouco de curiosidades sobre a história – Pig foi criado no Yahoo em 2006 para realizar trabalhos de MapReduce.

Dica profissional: o conhecimento de SQL ajudará a pegar o Pig e o Hive.

3) Linguagem de script:

MATLAB: É uma linguagem usada para mineração de dados. Alguns podem argumentar que sua popularidade diminuiu. Não faria mal colocá-lo em seu arsenal. Lembre-se, o MATLAB existe há muito, muito tempo, inventado no final dos anos 70 como uma ferramenta para análise de dados.

Python: Esta é uma das linguagens de script mais populares e sua popularidade deriva da pilha atual. As bibliotecas principais NumPy, SciPy, Pandas, matplotlib, IPython. Perfeito para modelagem e análise. Porém, tem uma desvantagem – escalabilidade para grandes conjuntos de dados.

Dica profissional: Python tem uma comunidade forte e é melhor usado para raspar sites e engenharia de dados. Adivinha? É tão fácil que pessoas sem experiência em programação também podem dominá-lo!

Aprendizado de máquina

Machine Learning (ML) não é apenas uma palavra da moda. Está encontrando muita utilidade em todos os domínios e ganhando imensa força e, portanto, se tornando uma habilidade essencial que os profissionais de dados precisam ter. Em ML, regressão, classificação e segmentação são as amplas áreas de aprendizado nas quais os analistas devem se concentrar.

Visualização de dados

Você tem todos esses dados; agora como você traz isso para a vida? Seu trabalho, como analista de dados, seria fazer relatórios evocativos, encontrar tendências e comunicar essas descobertas ao alto escalão. Ferramentas de visualização de dados para dominar são Tableau, Microsoft Power BI, Oracle Visual Analyzer, SAS Visual Analytics. Se você gosta de R, pode usar o pacote ggplot para criar gráficos e tabelas altamente interativos.
Dica profissional : não aprenda apenas as ferramentas. Tente entender também o motivo da codificação visual dos dados.

Um guia de inicialização para análise de dados

Noções básicas sobre bancos de dados

Usado essencialmente para entender melhor o cliente, a análise de banco de dados se estende desde a análise básica até a mineração de dados complexa por meio de várias ferramentas – Sistema de Informações Geográficas (GIS) ou análise de texto. As etapas básicas para analisar bancos de dados são extrair, limpar, mesclar, analisar e implementar.

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Data Munging ou Data Wrangling

Antes de começar a extrair insights de resmas de dados, os dados devem ser limpos. Em poucas palavras, alguém precisa fazer o trabalho de zelador, ou seja, limpar manualmente os dados e processá-los em um formato unificado antes de serem analisados. Até agora, o Excel tem sido usado para limpar e enriquecer dados, mas Stanford lançou uma ferramenta interativa, um trabalho em andamento chamado Wrangler.

Dica profissional: experimente o Wrangler e veja como você pode manipular dados do mundo real e exportá-los para uso no Tableau ou R

Um analista de dados não requer habilidades avançadas, como cientistas de dados. No entanto, como essas funções são multifacetadas e o aprendizado é um processo contínuo, com recursos adicionais, você também pode se tornar um cientista de dados júnior.

Essencialmente, matemática e estatística (32%), ciência da computação (19%) e engenharia (16%) são predominantemente os campos de estudo mais importantes para um cientista de dados. Espera-se que os analistas de dados sejam proficientes em linguagens como SAS e/ou R.

É aconselhável que pessoas com formação em ciência da computação conheçam Python, Hadoop e codificação SQL. Além disso, trabalhar com dados não estruturados é parte integrante do trabalho do analista de dados. É uma boa ideia estar acostumado a bancos de dados não estruturados. Além disso, um analista de dados deve absorver qualidades como desenvolver uma visão de negócios ou boas habilidades de comunicação/apresentação, pois essas habilidades ajudarão a ficar à frente do jogo.

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Este post foi publicado originalmente na Analytics India Magazine.