Um cientista de dados é uma pessoa que coleta, pré-processa e analisa dados para ajudar as organizações a tomar decisões baseadas em dados. A ciência de dados tem sido uma palavra da moda no mercado de trabalho há algum tempo, mas hoje é uma das funções de trabalho que mais crescem. Além disso, o salário médio do cientista de dados é de $ 125.891 por ano, de acordo com Glassdoor.
Mas o que é ciência de dados? Observação e experimentação é ciência. Observar os padrões ocultos nos dados e experimentar diferentes técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para criar uma estratégia baseada em dados é chamado de ciência de dados.
Neste blog, aprenderemos as funções e responsabilidades de um cientista de dados, o roteiro para se tornar um e as principais diferenças entre um cientista de dados e um analista de dados.
Responsabilidades do cientista de dados
As responsabilidades de um cientista de dados podem variar de organização para organização, dependendo de seus objetivos, estratégia de dados e tamanho do organização. As responsabilidades do dia-a-dia são as seguintes:
Reunir e pré-processar dadosAnalisar dados para encontrar padrões ocultosConstruir algoritmos e modelos de dadosUsar aprendizado de máquina para prever tendênciasComunicar resultados com a equipe e as partes interessadasCooperar com engenheiros de software para implantar o modelo na produçãoPermanecer atualizado com as mais recentes tecnologias e métodos dentro do ecossistema de ciência de dados
Como se tornar um Cientista de Dados?
Bacharelado
Bacharelado em Ciência da Computação é uma boa vantagem para se tornar um cientista de dados. Você começa a se familiarizar com os princípios de programação e engenharia de software. Bacharel em estatística ou física também pode estabelecer uma boa base.
Aprenda as habilidades
Programação
De acordo com um análise de 15.000 ofertas de emprego em ciência de dados, 77% das postagens de trabalho em ciência de dados mencionaram Python e 59% mencionaram o SQL como a habilidade necessária para se candidatar ao cargo. Portanto, aprender Python e SQL é uma necessidade absoluta. Depois de aprender programação 101, você precisa obter experiência em bibliotecas e estruturas de aprendizado de máquina, que são as seguintes:
NumpyPandasSciPyScikit LearnTensorflow/PyTorch
Visualização de dados
Nossos processos cerebrais informações visuais 60.000 vezes mais rápidas do que informações escritas. Apresentar os insights obtidos da análise de dados usando painéis é chamado de visualização de dados. Na visualização de dados, os cientistas de dados usam gráficos adequados para transmitir as informações às partes interessadas e à equipe. A proficiência em qualquer uma das seguintes ferramentas é suficiente para a visualização de dados:
TableauPowerBILooker
Machine Learning
Esta etapa é adjacente à programação. Uma compreensão do aprendizado de máquina é necessária para prever tendências futuras no conjunto de dados invisível. Os conceitos fundamentais de ML que todo cientista de dados deve conhecer são os seguintes:
Aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, detecção de anomalias, redução de dimensionalidade e clusteringEngenharia de recursosAvaliação e seleção de modelosEnsemble MethodsDeep Learning
Muitas plataformas e cursos de EdTech ensinam as técnicas mencionadas acima habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados.
Big Data
Big Data, Big Business. 1 em cada 5 postagens de emprego espera que os candidatos possuam habilidades de manipulação de big data. O conhecimento de Spark e Hadoop Frameworks é necessário para o processamento de big data.
Criar projetos de portfólio
Depois de concluir seu roteiro de currículo de cientista de dados, é hora de colocar seu conhecimento em prática, construção de projetos de ciência de dados. Faça projetos orientados a valor, resolvendo problemas. Encontrar dados do mundo real por meio do Kaggle ou de outras fontes confiáveis é a melhor maneira de começar.
Em seguida, aplique todo o ciclo de vida da ciência de dados, que inclui: pré-processamento, análise, modelagem, avaliação e, finalmente, implantação ao seu projeto. Conte a história do seu projeto escrevendo um blog sobre os resultados alcançados. Esta atividade pode substituir experiências de trabalho se você estiver começando.
Soft Skills
Para se tornar um cientista de dados, as Soft Skills são tão importantes quanto as habilidades técnicas. Os cientistas de dados devem ser capazes de comunicar conceitos técnicos às partes interessadas de forma eficaz. A resolução de problemas e a criatividade são necessárias para criar soluções de dados inovadoras. Os cientistas de dados trabalham com analistas de dados, engenheiros de dados e engenheiros de software; portanto, colaboração e trabalho em equipe são necessários.
Trabalhos de nível básico
Conseguir um emprego básico em análise de dados pode ser um excelente passo para se tornar um cientista de dados. Para isso, mencionar projetos de portfólio em seu currículo pode ajudá-lo a se destacar diante dos empregadores. Você pode mudar para uma função de ciência de dados à medida que ganha experiência e habilidades.
Cientista de dados x analista de dados: qual é a diferença?
Cientistas de dados e analistas de dados podem parecer semelhantes. Ainda assim, existem diferenças marcantes entre as duas funções, que são as seguintes:
A quantidade total de dados criados, consumidos e capturados foi de cerca de 64 zettabytes em 2020, e está previsto para atingir 181 zettabytes até 2025. Para atualizar o potencial de tais dados massivos, precisamos de cientistas de dados. Um cientista de dados analisa dados e fornece soluções baseadas em dados. Os cientistas de dados devem se manter atualizados com métodos e ferramentas de pesquisa de ponta para agregar o máximo de valor.