Guia para se tornar um cientista de dados

Os profissionais da ciência de dados são muito procurados em vários campos, desde operações comerciais e serviços financeiros a cuidados de saúde, ciência e muito mais. Um cientista de dados é um perito que utiliza dados para extrair valiosos conhecimentos empresariais.

Estes profissionais devem ter um vasto conhecimento relacionado com a informática, visualização e extração de dados, juntamente com estatísticas e aprendizado de máquinas. No entanto, tudo começa com a aprendizagem dos fundamentos. Confira então o que se deve aprender para se tornar um cientista de dados.

Codificação

Um cientista de dados deve aprender a codificar e criar programas. Deve, portanto, ter uma sólida compreensão das linguagens básicas de codificação, plataformas analíticas avançadas e visualização de web front end. Por exemplo:

Python

Python está se tornando uma linguagem de programação cada vez mais popular. A plataforma é útil para uma variedade de processos realizados por cientistas de dados. A versatilidade do Python permite aos usuários realizar uma variedade de tarefas que podem incluir a criação de conjuntos de dados ou a importação de tabelas SQL. A plataforma é também reconhecida como sendo fácil de acompanhar, tornando-a, assim, uma boa escolha para novos profissionais, já que ajuda em todas as fases da sua carreira.

Os novos cientistas de dados podem aprender Python rapidamente, contudo, Python ainda tem um valor excepcional para profissionais experientes. Enquanto os programadores confiam em Python em muitos campos estabelecidos, os cientistas de dados também podem utilizar Python para processos emergentes. Além disso, Python pode ajudar a prepará-lo para aprender outras competências e linguagens ao longo do tempo.

No seu conjunto, estes fatores fazem de Python uma grande escolha se se pretende aprender uma linguagem de programação. A plataforma Python é também de código aberto, tornando-a livre de instalação, ao passo que não precisa pagar nada para começar a aperfeiçoar as suas capacidades. É também conhecida pela sua forte comunidade online. A comunidade online Python fornece apoio, educação, interação e projetos.

SQL

SQL é uma competência necessária para os cientistas de dados, sendo utilizada para realizar várias funções que incluem adicionar, apagar ou extrair informação de bases de dados, tendo também a capacidade de executar tarefas analíticas. Ao utilizar os comandos precisos da plataforma, os usuários são capazes de realizar consultas mais rapidamente.

Devido à prevalência das bases de dados no mundo atual, os profissionais de dados devem, pelo menos, ter uma familiaridade básica com SQL. No entanto, antes de começar com, deverá compreender exatamente o que é. Tal como mencionado, é uma linguagem que nos permite conectar com bases de dados. Isto é fundamental, uma vez que os dados são uma componente crucial dos aplicativos móveis e web, desde informações de perfil até às que seguimos nas redes sociais até aos cookies. Dessa forma, os profissionais utilizam SQL para interagir com esses dados através de uma linguagem de programação.

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JavaScript

O JavaScript é considerado por muitos como sendo a linguagem de script da web. Esta é uma linguagem de programação ou script que torna possível implementar ações complexas em uma página web. O JavaScript é incrivelmente versátil e pode ser utilizado tanto para a linguagem do lado do servidor como do lado do cliente. Embora nem sempre seja o caso, muitos campos de treinamento de Data Analytics incluem o JavaScript no seu currículo.

O JavaScript baseia-se nas tecnologias web de CSS e HTML, que são as outras normas. Como lembrete rápido, o HTML é uma linguagem de marcação que define parágrafos e fornece estrutura. O CSS incorpora regras de estilo, aplicando-as ao HTML. O JavaScript permite muitas outras coisas, tais como animar imagens e controlar multimídia.

HTML

HTML é o código que estrutura o conteúdo de um site. É importante notar que o HTML não é um tipo de linguagem de codificação. Em vez disso, é uma linguagem de marcação. Como linguagem de marcação, o HTML delineia a estrutura do conteúdo. O HTML inclui vários elementos para envolver ou incluir partes do conteúdo, com o objetivo de o fazer agir ou aparecer da forma que se pretende. As tags podem fazer coisas como adicionar hiperligações, alterar o tamanho da fonte e itálico de palavras, entre outras.

Ter o conhecimento para construir o seu próprio site com HTML lhe dá então a oportunidade de se destacar com uma representação autêntica do seu negócio – ou de qualquer negócio para esse efeito.

Visualização de dados

A quantidade de dados que empresas e indústrias produzem hoje é maior do que nunca. No entanto, para serem úteis, os dados devem ser convertidos em um formato de fácil compreensão. Um cientista de dados usa D3.js, ggplot, Matplotlib, Tableau e outras ferramentas para essa finalidade. Ao organizar e transformar dados em formatos utilizáveis, as empresas podem tomar decisões com base nos resultados.

Trabalhar com dados não estruturados

Dados não estruturados referem-se a feeds de áudio ou visuais, posts em blogs, resenhas de clientes e posts nas redes sociais. Os dados incluídos nos formatos multimídia requerem frequentemente a capacidade de identificar, analisar, bem como manipular os dados a fim de obter informações críticas que possam ser benéficas para uma empresa ou indústria.

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Inteligência artificial e aprendizado de máquina

Os cientistas de dados que podem criar programas com inteligência artificial podem encontrar um benefício no avanço da capacidade de aprendizado independente do programa. Dessa forma, o programa pode utilizar árvores de decisão, regressão logística e outros algoritmos para analisar conjuntos de dados, fazer previsões ou resolver problemas, uma vez que a plataforma receba uma quantidade suficiente de dados.

O aprendizado de máquinas é uma ferramenta poderosa. Quando se ensina uma máquina a utilizar um algoritmo para identificar padrões, pode-se utilizar esses padrões para prever resultados sem utilizar noções pré-concebidas ou regras pré-programadas. Uma máquina só pode melhorar o seu próprio aprendizado utilizando a informação que lhe foi dada, ao passo que o aprendizado de máquinas não é bem-sucedido a menos que os usuários forneçam uma gama diversificada e suficientemente grande de dados.

Matemática

Cálculo, álgebra linear e estatística são áreas de matemática que os cientistas de dados devem conhecer para criarem as suas próprias plataformas de análise de dados. Uma base em estatística é particularmente útil para a compreensão das distribuições estatísticas, estimadores e testes. Os resultados estatísticos são normalmente exigidos pelas empresas a fim de tomarem decisões informadas.

No entanto, não é só de códigos e linguagens que vive um cientista de dados. Também são necessárias algumas competências pessoais.

Curiosidade natural

Um cientista de dados precisa possuir um desejo inato de obter mais conhecimentos e informações. Este impulso motiva-os a iniciar o processo educativo e a aprender o campo da ciência de dados para encontrar respostas e conhecimentos contidos nos conjuntos de dados. Nesse sentido, a curiosidade impele os melhores cientistas a avançar, apesar dos obstáculos para alcançar o resultado final.

Boa comunicação

Os diagnósticos, previsões ou outras descobertas que os cientistas de dados são capazes de formular não significam nada para uma empresa se não conseguirem compreender os resultados. Ao apresentar dados ilustrados, um cientista de dados deve ser, portanto, capaz de explicar como os resultados têm impacto no negócio. Dessa forma, os profissionais devem ser capazes de traduzir claramente as suas descobertas, de modo a torná-las úteis a uma empresa.

Compromisso de aprendizagem

Os profissionais de dados mais bem-sucedidos terão uma forte compreensão das competências técnicas fundamentais dos analistas de dados necessárias para ter sucesso na área. Como por exemplo, ter uma sólida compreensão das linguagens de programação atuais, pode ajudar um profissional de dados a se destacar no trabalho. Os recém-chegados devem ganhar uma compreensão completa das ferramentas de análise de dados essenciais.

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Finalmente, é útil para os profissionais de dados aprenderem o funcionamento interno da visualização da web. Construir visualizações é de pouca utilidade sem uma forma eficaz de comunicar a mensagem. Considere, por exemplo, explorar as principais tecnologias de visualização de Web front-end, tais como Bootstrap, Dashboarding e Geomapping. Aprender a utilizar estas ferramentas ajudará qualquer profissional a criar novas visualizações de dados interativas que possam ser compartilhadas com todos na web.

Objetivos a curto e longo prazo

Estabelecer objetivos a longo prazo é apenas o primeiro passo para o seu sucesso profissional. Você deve também criar uma estratégia para alcançar objetivos menores e a curto prazo. Estes ajudarão a mantê-lo motivado e a avançar em direção a uma carreira como cientista de dados. Por exemplo, se o seu plano a longo prazo é trabalhar na indústria dentro de um ano, precisará de um caminho para chegar lá.

Atualizar o seu currículo e portfólio, criar redes com profissionais da indústria e frequentar cursos extras são apenas alguns dos objetivos a curto prazo que poderá considerar acrescentar ao seu plano de ação.  

Capacidade de adaptação

Como cientista de dados, é essencial identificar a lacuna de competências que se tem com base em objetivos futuros. Por exemplo, as competências necessárias para profissionais de dados em marketing podem ser bastante diferentes das de um cientista de dados na indústria dos serviços financeiros. Uma componente vital do sucesso a longo prazo como profissional de dados é a capacidade de adaptar as suas competências e conhecimentos à evolução das necessidades do negócio.

Habilidades de colaboração

Os cientistas de dados não trabalham sozinhos. Precisam combinar os seus esforços com os executivos das empresas e da indústria para procurar estratégias eficazes. Podem ter que trabalhar com engenheiros ou designers para fabricar melhores produtos ou com empresas de marketing para criar campanhas mais eficazes. Dessa forma, os cientistas podem compartilhar os seus conhecimentos com engenheiros de software ou com os principais intervenientes da empresa, e em ambos os casos terão de adaptar as suas estratégias de comunicação para o fazerem de forma eficaz.

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