Como ser um Cientista de Dados

A verdade é que os dados sempre vencem mais importância em nossa sociedade. A informação permite às empresas saber o que mais interessa aos seus clientes e poder oferecer-lhes o serviço mais adequado para eles.

Esta é a razão pela qual as empresas Eles não param de armazenar os dados de seus clientes e de adquirir informações de outras empresas sobre pessoas que possam estar interessadas em seus produtos.

Já aconteceu com você de uma seguradora ligar para você e você nunca ter fornecido seu número de telefone?

Você vê anúncios no Instagram ou no Facebook sobre assuntos sobre os quais conversou com familiares ou amigos?

Por trás dessas questões está um grupo de cientistas de dados ou cientistas de dados.

Esses especialistas em dados são capazes de coletar todos os tipos de informações e transformá-las em conclusões tangíveis. Ou seja, eles interpretam esses dados e criam modelos com eles.

Alguns dos objetivos dos cientistas de dados são:

Esses profissionais precisam ter habilidades diferenciadas para poder desempenhar seu trabalho com eficácia. Abaixo mostramos o que você precisa dominar para se tornar um bom cientista de dados.

A ciência de dados é uma área multidisciplinar, portanto um bom cientista de dados deve ser capaz de dominar diferentes áreas da ciência e tecnologia:

É realmente importante ter um proficiência matemática avançada. Campos como estatística ou álgebra linear são essenciais para modelar dados estatisticamente e poder gerar modelos de aprendizado de máquina.

Outro campo muito importante da matemática é teoria dos grafos. Este objeto matemático é uma forma muito útil de modelar dados e as conexões entre eles, o que é essencial para dominar bancos de dados, especialmente bancos de dados. bancos de dados orientados a gráficos .

O aprendizado de máquina é a capacidade de criar modelos matemáticos que são capazes de inferir novos dados a partir de dados existentes. O aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que modela informações usando o que é conhecido como redes neurais profundas.

É importante que o profissional de dados saiba como gerar modelos confiáveis e fazer um diagnóstico de sua eficácia. Você também deve saber que tipo de arquitetura aplicar a cada problema.

Algumas das técnicas matemáticas incluídas no aprendizado de máquina são: redes neurais (recorrentes, convolucionais, feedforward, etc.), K vizinhos mais próximos, técnicas de agrupamento como agrupamento k-means, redução de dimensão, entre outras.

Embora esta habilidade não seja obrigatória para um cientista de dados, uma vez que existem engenheiros de big data, compreender tecnologias distribuídas e saber como grandes quantidades de informações são gerenciadas Na verdade, é muito positivo para um cientista de dados e você pode ser escolhido para um cargo em detrimento de outro que não sabe nada sobre big data.

Alguns dos frameworks mais importantes para dominar são Spark, Hive, Cassandra ou Kafka. Todos eles pertencem à fundação Apache.

Também é importante saber como executar aplicativos dentro de um contêiner ou microsserviço usando a tecnologia docker. Como ponto extra, também é aconselhável ter noções do que é Kubernetes.

Este ponto é crucial se você deseja se candidatar a um emprego como cientista de dados. Um especialista em ciência de dados deve ser capaz de trabalhar com todos os tipos de bancos de dados de olhos fechados.

O primeiro ponto é ser um especialista em bancos de dados relacionais como Mysql, MariaDb ou PosgreSQL e saber realizar consultas utilizando o Linguagem declarativa SQL (Linguagem de consulta estruturada).

É aconselhável saber gerenciar bancos de dados SQL em arquiteturas distribuídas utilizando técnicas como fragmentação.

O outro tipo de banco de dados crucial para um cientista de dados é não relacional ou NoSQL .

O mais famoso é o MongoDB mas existem outros que permitem trabalhar de forma distribuída como Cassandra ou Redis.

Se você quer ser um dos melhores, então domine o bancos de dados orientados a gráficos como Neo4j ou Amazon Neptune farão de você um.

Agora você sabe, se está pensando em se tornar um cientista de dados, torne-se um especialista em todos os tipos de bancos de dados.

Saber programar, assim como dominar bancos de dados, é essencial. A linguagem mais recomendada e utilizada nesta área é Python.

Esta linguagem é fácil de aprender e permite fazer todo tipo de análise de dados utilizando bibliotecas como Pandas, além de permitir treinar todo tipo de modelos de inteligência artificial utilizando Pytorch ou Tensorflow.

A linguagem estatística chamada R também permite realizar as operações que acabamos de mencionar. No entanto, está cada vez mais fora de uso e as empresas exigem que seus funcionários tenham um alto nível de Python.

Se você está interessado no mundo do Big Data então é aconselhável aprender Scala e Java já que a maioria dos frameworks do ecossistema Hadoop são escritos nessas linguagens.

Uma parte muito importante do trabalho de um cientista de dados é estar capaz de transmitir as conclusões retirado da análise das informações para outros departamentos, como marketing ou vendas.

É difícil transmitir conclusões a pessoas que estão completamente fora do mundo da análise de dados. Então você terá que se expressar de forma simples e utilizar figuras e gráficos para tornar a explicação mais fácil e agradável.

Isso implica indiretamente que você precisa dominar bibliotecas de geração de gráficos. Você pode fazê-los com Excel, matplotlib (Python) ou R.

Depois de conhecermos as habilidades que precisamos adquirir para sermos o melhor cientista de dados, teremos que resolver a próxima questão.

Como aprendemos todas as habilidades acima?

Hoje em dia você não precisa ser formado em engenharia da computação para poder trabalhar nisso. Eu próprio sou formado em bioquímica e trabalhei durante vários anos em empresas como cientista de dados.

Isso sim. É muito importante treinar para poder se candidatar a esta vaga.

É aconselhável acessar cursos de plataformas como Udemy, Coursera ou Domestika e procurar cursos nas competências que mencionamos acima. Podemos combinar o aprendizado com livros e outros recursos, como PDFs.

Outra opção mais cara é concluir um mestrado oficial em ciência de dados em uma universidade do seu país.

Depois de dominar um pouco de tudo, você poderá se candidatar a vagas de emprego júnior ou de estágio. Você ganhará menos, mas lá poderá terminar sua formação e se candidatar a cargos mais altos, onde os salários costumam ser muito altos, bem acima da média do país.

Quando você está trabalhando em um projeto como cientista de dados, é importante que antes de iniciar a modelagem você conheça a fundo o produto ou negócio.

Depois de ter um bom conhecimento e começar a modelar, é aconselhável experimentar diferentes métodos e ver qual deles funciona melhor para o problema que queremos resolver.

O ponto mais importante é fazer um bom diagnóstico do nosso modelo final e analisar se ele sofre de overfitting ou underfitting já que isso é uma indicação de que nosso modelo não é o mais ideal.