Mito quebrado: a ciência de dados não precisa de codificação

O mercado global de carreiras em ciência de dados está aumentando rapidamente e deve crescer a um CAGR de 30% de 2019 a 2024. A ciência de dados está lentamente se tornando um dos domínios mais importantes do setor de ciência da computação. Isso ocorre porque mais empresas estão adotando tecnologias avançadas de ciência de dados para coleta de dados, análise de desempenho, previsão de tendências e maximização de receita.

Um equívoco comum em torno da carreira de ciência de dados é que ela exige que você seja proficiente em codificação e algoritmos de computador. No entanto, a ciência de dados consiste em muitos outros assuntos, como estatística, matemática, visualização de dados, regressão, resolução de erros, etc. Ela é baseada em dados e tem muito a ver com o que você faz com eles, não necessariamente como.

Em que consiste a Ciência de Dados?

Em uma carreira em ciência de dados, os profissionais trabalham em grandes quantidades de dados ou informações para encontrar padrões como preferências do consumidor e tendências de marketing para ajudar uma empresa a criar estratégias. Esses recursos de tomada de decisão baseados em dados são necessários para marketing, design de produto, geração de receita, reconhecimento de marca etc.

Os três principais conjuntos de habilidades que você precisará dominar como cientista de dados são:

1. Raciocínio matemático para resolver problemas do mundo real o mais rápido possível.
2. Habilidades de comunicação para explicar suas observações e conclusões.
3. Ferramentas analíticas e software para trabalhar com big data e suas estruturas e moldar políticas de negócios.

Habilidades necessárias em Ciência de Dados

Embora seja bom conhecer a codificação através de linguagens de programação como Python, R e Java, não ser um especialista em codificação não fechará as portas para uma carreira de sucesso em ciência de dados. Existem algumas habilidades técnicas e soft essenciais que você pode aprender.

1. Estatísticas

Ao trabalhar com dados, você precisa saber como extrair informações vitais de dados brutos conforme exigido pela organização. Em seguida, você precisa deduzir padrões úteis dos dados consolidados usando análise estatística, representações gráficas e técnicas de regressão.

Os conceitos básicos que você precisa dominar para uma carreira em ciência de dados são probabilidade, amostragem, distribuição de dados, teste de hipóteses, correlação, variância e técnicas de regressão. Você também precisará aprender diferentes métodos estatísticos para modelagem de dados e processos de redução de erros para refinar os dados para uso posterior.

2. Dados ELT

Os processos de extração de dados, carregamento de dados e transformação de dados (Data ELT) são habilidades cruciais em ciência e análise de dados. Um cientista de dados gerencia as funcionalidades envolvidas nesses departamentos.

A primeira etapa, extração de dados, inclui a coleta de dados de várias fontes, como arquivos, sistemas de gerenciamento de banco de dados, bancos de dados NoSQL, sites de rastreamento de usuários, etc., usando ferramentas de extração de dados . Esses dados coletados são então transformados de acordo com a lógica de negócios para resultar em um exercício de fornecimento de valor. Uma vez que os dados são limpos, a redundância eliminada e manipulada, a integração dos dados é feita e eles são enviados para armazenamento de dados. Por fim, o cientista de dados os carrega em um data warehouse para relatórios e análises.

3. Análise de Dados Exploratórios

A disputa e a exploração de dados em conjunto são conhecidas como análise de dados exploratória. Eles formam uma habilidade essencial para cientistas de dados. Envolve limpar os dados para livrá-los de todos os erros, validá-los para uso comercial, estruturá-los para processamento posterior e padronizá-los.

Se você não estiver confiante com a codificação, você pode tentar as seguintes ferramentas de análise de dados exploratórios:

• Microsoft Excel
• Minerador Rápido
• Trifacta
• Weka
• Tableau Public
• Estúdio de Ciência de Dados
• Projeto Tanagra
• KNIME

Essas ferramentas ajudarão você a trabalhar com modelos avançados de aprendizado de máquina para visualização de dados, clustering, regressão, implantação etc.

4. Aprendizado de Máquina

A modelagem preditiva usando técnicas, ferramentas e algoritmos de aprendizado de máquina é crucial para uma carreira em ciência de dados. Os conceitos sobre os quais você deve ter um bom domínio são modelos de árvore, algoritmos de regressão, agrupamento, técnicas de classificação e detecção de anomalias. Existem vários softwares na Internet para ajudá-lo a trabalhar em conjuntos de dados sem precisar escrever nenhum código Python.

O aprendizado de máquina é uma ótima maneira de visualizar dados e seus padrões para tomar decisões de negócios. Você pode contar com a ajuda das ferramentas Graphics User Interface (GUI) para criar gráficos, gráficos, histogramas e outros gráficos úteis em reuniões com o cliente.

5. Estruturas de Processamento de Big Data

Uma estrutura de processamento de big data cuida do pré-processamento de dados, modelagem, transformação e eficiências computacionais. As principais estruturas que um cientista de dados deve conhecer hoje são:

• Hadoop
• Fagulha
• Apache Flink
• Apache Storm
• Apache Samza

A habilidade que um cientista de dados deve dar atenção máxima é a capacidade de fazer inferências de alto valor a partir de um determinado conjunto de dados. Esses insights de negócios ajudarão a melhorar a seção de marketing e vendas da empresa. As estruturas de processamento de big data mencionadas acima irão ajudá-lo exatamente nisso.

Plano de carreira de cientista de dados

Para começar sua carreira em ciência de dados, você pode começar a adquirir conhecimento teórico e experiência prática nas habilidades listadas acima. Você pode recorrer a cursos online como o Programa Executivo em Ciência de Dados oferecido pelo IIIT Bangalore em associação com o upGrad .

Este é um programa de certificação on-line de 12 meses que ensina todos os tópicos de ciência de dados necessários por meio de mais de 400 horas de conteúdo de vídeo, mais de 60 projetos industriais e mais de 40 sessões ao vivo com mentores profissionais. Ele é projetado para profissionais que trabalham e abrange os seguintes tópicos:

• Introdução à programação Python (você conhecerá o básico)
• Estatística inferencial
• Testando hipóteses
• Regressão linear
• Modelos de árvores
• Agrupamento
• Visualização do Tableau
• Estudo de caso de contação de histórias
• Processamento de linguagem natural
• Introdução às redes neurais

Com projetos do setor, como o estudo de demanda de oferta da Uber, estudo de caso de rotatividade de telecomunicações e estudo de classificação de filmes do IMDb, este curso visa equipar o aluno com habilidades avançadas de ciência de dados. Além disso, oferece assistência de colocação e workshops de criação de perfil para ajudá-lo a conseguir um emprego neste domínio facilmente.

Depois de aprender bem seus conceitos, você precisa se concentrar em habilidades sociais para sobreviver na carreira de cientista de dados. Para não programadores, o melhor suporte a ter é o de ferramentas GUI para suavizar a operação de métodos de aprendizado de máquina para análise de dados. Além disso, torne-se um contador de histórias cativo. Mesmo que os algoritmos da máquina cuidem dos dados, você deve ser capaz de transmitir as inferências para que as partes interessadas compreendam a ideia quase imediatamente.

Conclusão

Depois de iniciar sua carreira em ciência de dados, desenvolva uma forte visão de negócios em seu setor e torne-se um especialista qualificado em qualquer domínio (finanças, tecnologia, saúde, varejo etc.). Há um alto escopo nesta linha de carreira na próxima década.