Esta é a era dos dados. E nesta era, os cientistas de dados são muito importantes. São os conjuntos de habilidades extremamente diversas que vão do Gerenciamento de Dados ao Machine Learning. Esses mágicos com vários talentos são os principais responsáveis ​​por converter os dados em descobertas acionáveis, usando modelos preditivos criados por si e análises personalizadas de acordo com os requisitos da empresa.

Cientista de dados: o que faz?

Em outras palavras, ser um cientista de dados é um trabalho extremamente importante na era atual dos dados. Ser um cientista de dados paga muito bem com um salário médio de 1.022 mil por ano. E é por isso que este artigo é um guia completo para se tornar um cientista de dados em 2019. Este é um roteiro que você pode seguir se estiver interessado em aprender mais sobre ciência de dados.

Mas ainda há muita confusão entre as diferenças no papel de analista de dados e cientista de dados, portanto, iniciaremos nosso artigo com isso e passaremos para outros tópicos, como os requisitos de educação e os requisitos de habilidade para se tornar um cientista de dados.

Diferença entre um analista de dados e um cientista de dados

É óbvio que um analista de dados e um cientista de dados têm uma descrição do trabalho relacionada aos dados. Mas como cada um trabalha com os dados? Essa é uma pergunta que muitas pessoas têm sobre as diferenças entre um analista de dados e um cientista de dados. Então, vamos esclarecer essa dúvida aqui!

Um analista de dados usa os dados para resolver vários problemas e obter descobertas acionáveis ​​para a empresa. Isso é feito usando várias ferramentas em conjuntos de dados bem definidos para responder a perguntas corporativas como “Por que uma campanha de marketing é mais eficaz em determinadas regiões” ou “Por que as vendas de produtos foram reduzidas no trimestre atual” e assim por diante. Para isso, as habilidades básicas que um analista de dados possui são mineração de dados, R, SQL, análise estatística, análise de dados, etc. De fato, muitos analistas de dados adquirem as habilidades extras necessárias e se tornam cientistas de dados.

Um cientista de dados, por outro lado, pode projetar novos processos e algoritmos para modelagem de dados, criar modelos preditivos e executar análises personalizadas dos dados de acordo com os requisitos da empresa. Portanto, a principal diferença é que um cientista de dados pode utilizar códigos pesados ​​para projetar processos de modelagem de dados, em vez de usar os já existentes para obter respostas dos dados, como um analista de dados. Para isso, as habilidades básicas que um Cientista de Dados possui são Mineração de Dados, R, SQL, Aprendizado de Máquina, Hadoop, Análise Estatística, Análise de Dados, OOPS, etc. Portanto, o motivo pelo qual os Cientistas de Dados são mais bem pagos do que os Analistas de Dados é o ponto alto. níveis de habilidade combinados com alta demanda e baixa oferta.

Cientistas de dados

Um cientista de dados sabe analisar e reunir informações para que elas façam sentido em tomadas de decisões. (Foto: CIO.com)

Requisitos de educação para se tornar um cientista de dados

Existem muitos caminhos para alcançar seu objetivo como cientista de dados e você pode seguir qualquer um deles! Mas lembre-se de que a maioria desses caminhos passa por uma faculdade, pois o diploma de quatro anos é o requisito mínimo (mestrado e doutorado certamente não machucam !!!)

O caminho mais direto é concluir o bacharelado em ciência de dados, pois isso obviamente ensinará as habilidades necessárias para coletar, analisar e interpretar grandes quantidades de dados. Você aprenderá tudo sobre estatísticas, técnicas de análise, linguagens de programação etc. que só ajudarão no seu trabalho como cientista de dados.

Outro caminho indireto que você pode seguir é concluir qualquer nível técnico que ajude em sua função de cientista de dados. Alguns deles são Ciência da Computação, Estatística, Matemática, Economia, etc. Após concluir seus diplomas, você terá habilidades como codificação, manipulação de dados, resolução quantitativa de problemas etc. que podem ser aplicadas à Ciência de Dados. Você pode encontrar um emprego básico ou concluir um mestrado e doutorado. para um conhecimento mais especializado.

O que um cientista de dados precisa saber?

Todo cientista de dados deve ter suas ferramentas. E, portanto, existem várias habilidades necessárias para um cientista de dados que abrange diferentes campos. A maioria delas é mencionada abaixo:

1. Análise Estatística

Como cientista de dados, seu trabalho principal é coletar, analisar e interpretar grandes quantidades de dados e produzir insights acionáveis ​​para uma empresa. Então, obviamente, a Análise Estatística é uma grande parte da descrição do trabalho.

Isso significa que você deve estar familiarizado com pelo menos o básico da análise estatística, incluindo testes estatísticos, distribuições, regressão linear, teoria das probabilidades, estimadores de probabilidade máxima, etc. E isso não basta! Embora seja importante entender quais técnicas estatísticas são uma abordagem válida para um determinado problema de dados, é ainda mais importante entender quais não são. Além disso, existem muitas ferramentas analíticas que são imensamente úteis na análise estatística como cientista de dados. Os mais populares são SAS, Hadoop, Spark, Hive, Pig, etc. Portanto, é importante que você tenha um conhecimento completo deles.

2. Habilidades de programação

As habilidades de programação são uma ferramenta necessária em seu arsenal como cientista de dados! Isso ocorre porque é muito mais fácil estudar e entender dados para tirar conclusões úteis, se você pode usar determinados algoritmos de acordo com suas necessidades.

Em geral, Python e R são as linguagens mais usadas para esse fim. O Python é usado devido à sua capacidade de análise estatística e sua fácil legibilidade. O Python também possui vários pacotes para aprendizado de máquina, visualização de dados, análise de dados etc. (como o Scikitlearn), que o tornam adequado para a ciência de dados. O R também facilita a solução de praticamente qualquer problema na Data Science com a ajuda de pacotes como e1071, rpart, etc.

3. Aprendizado de Máquina

Se você está de alguma forma conectado à indústria de tecnologia, é provável que tenha ouvido falar do Machine Learning. Basicamente, permite que as máquinas aprendam uma tarefa com a experiência sem programá-las especificamente. Isso é feito treinando as máquinas usando vários modelos de aprendizado de máquina, usando os dados e algoritmos diferentes.

Portanto, você precisa estar familiarizado com os algoritmos de Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado no Aprendizado de Máquina, como Regressão Linear, Regressão Logística, Clustering de meios K, Árvore de Decisão, K Vizinho Mais Próximo etc. Felizmente, a maioria dos algoritmos de Aprendizado de Máquina pode ser implementada usando R ou Bibliotecas Python (mencionadas acima!) Para que você não precise ser um especialista nelas. O que você precisa de experiência é a capacidade de entender qual algoritmo é necessário com base no tipo de dados que você possui e na tarefa que está tentando automatizar.

4. Gerenciamento de dados e tratamento de dados

Os dados desempenham um papel importante na vida de um cientista de dados. Portanto, você precisa ser proficiente em gerenciamento de dados, que envolve extração, transformação e carregamento de dados. Isso significa que você precisa extrair os dados de várias fontes, transformá-los no formato necessário para análise e finalmente carregá-los em um data warehouse. Para lidar com esses dados, existem várias estruturas disponíveis, como Hadoop, Spark, etc.

Agora que você terminou o processo de gerenciamento de dados, também precisa estar familiarizado com a organização e tratamento de dados. Agora, o que tratamento de dados significa? Bem, basicamente significa que os dados no armazém precisam ser limpos e unificados de maneira coerente antes que possam ser analisados ​​para obter insights acionáveis.

5. Intuição de Dados

Não subestime o poder da Intuição de Dados. De fato, é a principal habilidade não técnica que diferencia um cientista de dados de um analista de dados. A Intuição de Dados basicamente envolve encontrar padrões nos dados onde não existem! É quase como encontrar a agulha no palheiro, que é o potencial real na enorme pilha de dados inexplorada.

A Intuição de Dados não é uma habilidade que você possa aprender facilmente. Pelo contrário, vem da experiência e da prática contínua. E isso, por sua vez, o torna muito mais eficiente e valioso em seu papel como cientista de dados.

6. Habilidades de comunicação

Você também deve ser ótimo em habilidades de comunicação para se tornar um especialista na ciência de dados. Isso porque, embora você entenda melhor os dados do que qualquer outra pessoa, precisa traduzir suas descobertas em informações quantificadas para que uma equipe não técnica ajude na tomada de decisões.

Isso também pode envolver a narração de dados. Portanto, você deve poder apresentar seus dados em um formato de narrativa com resultados e valores concretos para que outras pessoas possam entender o que você está dizendo. Isso porque, eventualmente, a análise dos dados é menos importante do que as idéias acionáveis ​​que podem ser obtidas a partir dos dados que, por sua vez, levarão ao crescimento dos negócios.

O que acham dessa carreira? Vocês gostariam de ser um cientista de dados?

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