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Você tem vontade de explorar a área de ciência de dados em 2023, mas não sabe por onde começar?
Então esta postagem do blog é para você!
Nesta postagem, guiarei você por um guia de cinco etapas sobre como começar na ciência de dados em 2023. Compartilharei as habilidades que você precisará aprender, alguns ótimos recursos que você deve usar e dicas sobre como encontrar um emprego na área de ciência de dados.
Vamos começar!
Etapa 1: Aprenda as habilidades básicas de ciência de dados
A primeira etapa para se tornar um cientista de dados é aprender as habilidades necessárias para o trabalho.
Para se tornar um cientista de dados, você precisará conhecer codificação, estatística, aprendizado de máquina, visualização e narrativa de dados.
Se você é novo em codificação e linguagens de programação, deve começar com Python. Você também precisará ter um bom entendimento de Python ou R para análise de dados.
Para a maioria dos meus objetivos de aprendizado quando se trata de ciência de dados, sempre acabo escolhendo o Coursera. O Coursera é um recurso de aprendizado fantástico que oferece milhares de cursos das principais universidades, como Stanford e Imperial College, e grandes empresas de tecnologia, como Google e IBM.
Se você está aprendendo Python para pela primeira vez, cursos online como o IBM Data Analyst Professional Certificate podem ser um bom ponto de partida para aprender o idioma. Ele fornece uma boa introdução aos conceitos básicos de codificação e aplicações específicas do Python em ciência de dados.
Como alternativa, você pode considerar a especialização Python for Everybody do Coursera! Este curso é um dos cursos online populares do Coursera para aprender Python pela primeira vez. Isso também deve fornecer uma boa introdução. Se você ainda está pensando, talvez queira conferir minha revisão do curso.
Um bom lugar para começar a aprender R para análise de dados é o Certificado Profissional de Análise de Dados do Google! Eu pessoalmente fiz este excelente curso e ele me deu uma boa base para análise de dados.
Para aprendizado de máquina, você deve se familiarizar com os algoritmos populares usados para modelagem preditiva. A estatística é outra habilidade importante para os cientistas de dados, e é importante entender conceitos como teste de hipóteses, análise de regressão e previsão de séries temporais.
Se você quer mesmo aprender sobre estatística e aprendizado de máquina, eu Recomendo o Certificado Profissional de Ciência de Dados da IBM — é um dos melhores que existem!
Neste certificado, você aprenderá sobre os principais conceitos de aprendizado de máquina e os fundamentos da análise estatística necessários para todos os trabalhos de cientista de dados.
Você também deve se familiarizar com as tecnologias de big data, como Hadoop e Spark. Isso permite que você armazene, processe e analise grandes quantidades de dados com eficiência.
Finalmente, você precisará ter um bom entendimento da visualização de dados para poder comunicar as descobertas de maneira eficaz à sua equipe e às partes interessadas.
Algumas ferramentas comuns de visualização de dados usadas por cientistas de dados são:
TableauPower BIMatplotlibSeaborn
Se você deseja aprender, o Tableau, o certificado profissional de análise de dados do Google, também oferece uma ótima introdução ao esta ferramenta de inteligência de negócios.
Criar visualizações de dados atraentes e claras também é uma parte crucial de um trabalho de ciência de dados.
Ter algumas habilidades de comunicação suave em narrativa de dados ajudaria você a ir muito longe maneira e se destacar de outros cientistas de dados lá fora.
Com boas habilidades de contar histórias, você será capaz de fornecer um ponto mais convincente e atraente ao apresentar insights!
Essas habilidades são também muito aplicável a analistas de dados e engenheiros de dados também!
Dica profissional: se você planeja obter vários cursos do Coursera, considere obter o plano anual do Coursera Plus! Ganhe $ 200 de desconto no Coursera Plus até 31 de janeiro usando este link.
Sou um aprendiz ávido e uso o Coursera Plus há cerca de meio ano! Eu realmente gosto de como ele fornece acesso total a mais de 7.000 cursos apenas por meio de um pagamento único.
Se você se dedica a aprender sobre ciência de dados em 2023, considere isso também!
Etapa 2: familiarize-se com os bancos de dados
Depois de entender as habilidades necessárias para a ciência de dados, é hora de começar a se familiarizar com os bancos de dados necessários para uma carreira em ciência de dados.
Isso inclui bancos de dados relacionais como MySQL e PostgreSQL e bancos de dados NoSQL como MongoDB e Cassandra.
Para aprender bancos de dados relacionais, você precisará entender bem o SQL. Um bom recurso para obter uma boa base é o Data Science Fundamentals with Python and SQL Specialization do Coursera.
Quanto aos bancos de dados NoSQL como o MongoDB, você precisará entender os fundamentos de como eles armazenam dados, suas estrutura de dados e sua linguagem de consulta.
Eles são bem diferentes de como você consulta dados de bancos de dados relacionais, portanto, você precisará aprender sozinho.
No meu experiência anterior como analista de dados e cientista de dados, tive que aprender a consultar e analisar dados de vários tipos diferentes de bancos de dados.
Portanto, eu recomendo realmente experimentar e me acostumar com os 2 mais comuns bancos de dados—MySQL e MongoDB.
Etapa 3: Comece a trabalhar em projetos
Agora que você entende as habilidades de dados necessárias para bancos de dados, é hora de começar a trabalhar em alguns projetos!
Os projetos são minha maneira favorita de aprender ciência de dados. Eles são muito mais eficazes!
Esta é uma ótima maneira de construir seu portfólio e demonstrar suas habilidades para potenciais empregadores. Você pode encontrar alguns projetos interessantes de ciência de dados on-line ou criar o seu próprio.
Por exemplo, você pode usar conjuntos de dados disponíveis publicamente, como os conjuntos de dados do Kaggle, para explorar diferentes aspectos da análise de dados e criar uma visualização de dados envolvente.
Você também pode considerar fazer um projeto de conclusão com um certificado como o Google Data Analytics Certification.
Como alternativa, você pode aprender a coletar seus próprios conjuntos de dados se você re mais confiante com suas habilidades.
Você pode tentar o seguinte:
Usar processamento de linguagem natural (NLP) para analisar dados de texto de APIs.Usar técnicas de raspagem da web para extrair dados de sites ou APIs da web.
Se você vai aprender PNL, eu recomendo fortemente obter um curso bem estruturado para ajudá-lo em seu processo de aprendizagem. Nesse caso, a Especialização em Processamento de Linguagem Natural do Coursera é uma ótima escolha.
Você também pode trabalhar em projetos de código aberto, como os disponíveis no GitHub, para construir seu portfólio e colaborar com outros dados talentosos cientistas.
Ao trabalhar em um projeto de ciência de dados mais avançado, pode ser necessário acessar dados de várias fontes. Para ajudá-lo com isso, você deve se familiarizar com ferramentas como Apache Airflow e AWS Glue, que permitem automatizar o processo de extração, transformação e carregamento (ETL) de dados.
Etapa 4: Desenvolva seu Rede
Como cientista de dados em 2023, é importante começar a desenvolver sua rede. Networking é uma ferramenta inestimável para cientistas de dados, pois ajuda você a construir conexões com outros profissionais da área e desenvolver relacionamentos.
Quem sabe? Isso pode até levar a ótimas oportunidades de trabalho!
Com todas as habilidades que você adquiriu nos vários projetos de ciência de dados, você estará mais do que pronto para compartilhar seu trabalho com sua rede.
Uma maneira incrível de fazer networking (que eu pessoalmente uso) é o LinkedIn. Na verdade, meu primeiro emprego como analista de dados surgiu com o uso do LinkedIn! Minha função subsequente de cientista de dados também surgiu por meio de networking com pessoas com ideias semelhantes em meu setor (saúde e ciências biológicas).
Você também deve tentar entrar em contato com pessoas em seu setor e bater um papo com elas!
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Trabalhos de ciência de dados estão em demanda; você vai querer se destacar.
Você pode participar de comunidades on-line, como Kaggle ou Stack Overflow, onde pode interagir com outros cientistas de dados e fazer perguntas.
Você também pode participar de eventos, conferências e hackathons do setor para se manter atualizado e ser notado pelos recrutadores.
Ser ativo na comunidade de ciência de dados é uma ótima maneira de fazer networking e construir relacionamentos com potenciais empregadores.
Existem muitos eventos, conferências e encontros relacionados à ciência de dados aos quais você pode participar para aprender mais sobre o campo e fazer conexões valiosas.
Etapa 5: Construir um Online Portfólio
Ter uma forte presença online é essencial se você deseja ser contratado na área de ciência de dados em 2023. É essencial criar um portfólio online para mostrar seus projetos e habilidades para futuros empregadores em potencial.
Pense em seu portfólio online como uma extensão de seu currículo!
Seu portfólio deve incluir o seguinte:
Uma visão geral de sua educação, experiência e habilidades técnicas relevantesLinks para seu perfil do GitHub e quaisquer outros repositórios de código-fonte que você usaQualquer projeto de ciência de dados que você tenha concluído, juntamente com uma explicação das técnicas links usados para quaisquer postagens de blog ou artigos relevantes que você tenha escrito sobre tópicos de ciência de dados
Seu portfólio também deve incluir uma descrição sua e o que o torna único. Isso ajudará os empregadores em potencial a conhecê-lo melhor e a entender por que você se encaixa perfeitamente na equipe deles.
Considerações finais
Agora que você conhece as etapas para começar seu jornada de ciência de dados, é hora de agir!
Comece a desenvolver suas habilidades trabalhando em projetos, participando de eventos e conferências para construir sua rede e criando um portfólio on-line para que os empregadores possam descobrir mais sobre você.
Espero que este artigo ajude você a atingir seu objetivo de começar na ciência de dados em 2023!