Habilidades sob demanda que você precisa para se tornar um Cientista de Dados

Educação

Embora existam exceções notáveis, os cientistas de dados geralmente são altamente qualificados, com 88% com pelo menos mestrado e 46% com doutorado. Embora existam exceções notáveis, geralmente é necessária uma sólida formação educacional para desenvolver a profundidade de conhecimento necessária para ser um cientista de dados.

Um diploma de bacharel em ciência da computação, ciências sociais, ciências físicas ou estatística é necessário para trabalhar como cientista de dados. Matemática e Estatística (32%) são as disciplinas de estudo mais populares, seguidas por Ciência da Computação (19%) e Engenharia (16%). Qualquer um desses graus irá equipá-lo com as habilidades necessárias para processar e avaliar grandes quantidades de dados.

Você ainda não terminou seu programa de graduação. A verdade é que a maioria dos cientistas de dados tem mestrado ou doutorado. e também participar de treinamentos online para aprender um conhecimento específico, como Hadoop ou consulta de Big Data. Como resultado, você pode seguir um programa de mestrado em ciência de dados, matemática, astronomia ou qualquer outra disciplina relacionada. Você poderá transferir sem esforço para a ciência de dados usando as habilidades que obteve durante o seu programa de graduação.

Além do aprendizado em sala de aula, você pode colocar em prática o que aprendeu em sala de aula criando um aplicativo, escrevendo um blog ou analisando dados para saber mais.

Programação R

Compreensão profunda de pelo menos uma dessas ferramentas analíticas, sendo o R preferível para ciência de dados. R é uma linguagem de programação que foi criada com a ciência de dados em mente. Você pode usar o R ​​para resolver qualquer problema de ciência de dados que encontrar. Na verdade, o R é usado por 43% dos cientistas de dados para lidar com desafios estatísticos. R, por outro lado, tem uma curva de aprendizado íngreme.

Aprender é um desafio, especialmente se você já conhece uma linguagem de computador. No entanto, existem muitas ferramentas online para ajudá-lo a começar com R, incluindo Simplilearn 's Data Science Training com linguagem de programação R. É uma excelente ferramenta para cientistas de dados iniciantes.

Habilidades Técnicas: Ciência da Computação

Codificação Python

Python, junto com Java, Perl e C/C++, é a linguagem de codificação mais prevalente que vejo nas funções de ciência de dados. Para cientistas de dados, o Python é uma excelente linguagem de programação. É por isso que, de acordo com uma pesquisa da O'Reilly, 40% dos entrevistados usam Python como sua principal linguagem de programação.

O Python pode ser usado para praticamente todas as fases necessárias nas operações de ciência de dados devido à sua versatilidade. Ele aceita uma variedade de tipos de dados e permite que você importe tabelas SQL sem esforço em seu código. Você pode criar conjuntos de dados usando-o e encontrar praticamente qualquer forma de conjunto de dados que precisar no Google.

Plataforma Hadoop

Embora nem sempre seja necessário, é fortemente recomendado em muitas circunstâncias. Também é uma vantagem se você já trabalhou com Hive ou Pig antes. Saber usar soluções em nuvem como o Amazon S3 também pode ajudar. De acordo com um CrowdFlower pesquisa de 3.490 posições de ciência de dados do LinkedIn, Apache Hadoop é a segunda especialização mais importante para um cientista de dados, com uma classificação de 49%.

Como cientista de dados, você pode se encontrar em um cenário em que a quantidade de dados que você possui ultrapassa a memória do seu sistema ou você precisa enviar dados para outros servidores; é aí que entra o Hadoop. O Hadoop pode ser usado para enviar dados rapidamente para diferentes partes de um sistema. Isso não é tudo, no entanto.

Isso não é tudo, no entanto. Exploração de dados, filtragem de dados, amostragem de dados e resumo de dados são possíveis com o Hadoop.

Banco de dados SQL/codificação

Apesar do fato de que NoSQL e Hadoop se tornaram partes importantes da ciência de dados, ainda é esperado que um candidato possa desenvolver e executar consultas SQL complicadas. SQL (linguagem de consulta estruturada) é uma linguagem de programação que pode ser usada para executar operações de banco de dados, como adicionar, excluir e extrair dados. Também pode auxiliar na execução de operações analíticas e na transformação de estruturas de banco de dados.

Como cientista de dados, você deve ser fluente em SQL. Isso ocorre porque o SQL foi criado para ajudá-lo a acessar, comunicar e trabalhar com dados. Quando você o usa para consultar um banco de dados, ele fornece informações.

Possui comandos curtos que podem economizar seu tempo e reduzir a quantidade de código necessária para executar pesquisas complexas. Aprender SQL melhorará sua compreensão de bancos de dados relacionais e ajudará você a avançar em sua carreira como cientista de dados.

Apache Spark

O Apache Spark está rapidamente se tornando a ferramenta de big data mais usada no planeta. É uma estrutura de computação de grandes dados semelhante ao Hadoop. A única diferença entre o Spark e Hadoop é que o Spark é mais rápido. Isso se deve ao fato de que o Hadoop lê e grava no disco, tornando-o mais lento, enquanto o Spark armazena em cache seus cálculos na memória.

O Apache Spark foi criado principalmente para ciência de dados para acelerar a execução de algoritmos complexos. Ao lidar com uma grande quantidade de dados, ajuda a dispersar o processamento de dados e, assim, economiza tempo. Também auxilia os cientistas de dados a lidar com grandes volumes de dados não estruturados. Pode ser usado em uma única máquina ou em um grupo de máquinas.

O Apache Spark permite que os cientistas de dados evitem a perda de dados na ciência de dados. A força do Apache Spark é sua velocidade e plataforma, o que torna os projetos de ciência de dados simples de serem concluídos. Você pode usar o Apache Spark para fazer tudo, desde a coleta de dados até a distribuição de computação.

Aprendizado de máquina e IA

Um grande número de cientistas de dados não possui experiência em técnicas e tópicos de aprendizado de máquina. Redes neurais, aprendizado por reforço, aprendizado adversário e outras técnicas são exemplos disso. Se você deseja se diferenciar de outros cientistas de dados, precisa estar familiarizado com técnicas de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado de máquina supervisionado, árvores de decisão e regressão logística, entre outros. Essas habilidades ajudarão você a resolver uma variedade de desafios de ciência de dados com base em importantes projeções de resultados organizacionais.

LEIA TAMBÉM: Inteligência artificial: uma abordagem moderna.

A ciência de dados exige a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em vários campos. Em uma das pesquisas da Kaggle, descobriu-se que apenas uma pequena porcentagem de profissionais de dados é proficiente em habilidades avançadas de aprendizado de máquina, como aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado, séries temporais, processamento de linguagem natural, detecção de valores discrepantes, visão computacional, mecanismos de recomendação, análise de sobrevivência , aprendizagem por reforço e aprendizagem adversária.

Trabalhar com grandes quantidades de conjuntos de dados é um requisito da ciência de dados. O aprendizado de máquina é algo que você deve estar ciente.

Visualização de dados

O mundo corporativo gera um grande volume de dados regularmente. Esta informação deve ser convertida de forma simples de interpretar. Dados brutos são mais difíceis para as pessoas compreenderem do que imagens na forma de tabelas e gráficos. “Uma imagem vale mais que mil palavras”, como diz a expressão.

Como cientista de dados, você precisará visualizar dados usando ferramentas como ggplot, d3.js e Matplotlib, além do Tableau. Essas ferramentas ajudarão você a converter resultados de projetos complexos em um formato fácil de entender. O problema é que muitas pessoas não estão familiarizadas com a correlação serial ou valores de p. Você deve demonstrar graficamente o que esses termos significam em seus resultados.

As organizações podem trabalhar diretamente com dados graças à visualização de dados. Eles podem absorver rapidamente informações que lhes permitirão capitalizar novas possibilidades de negócios e ficar à frente da concorrência.

Dados não estruturados

A capacidade de um cientista de dados de trabalhar com dados não estruturados é crucial. Dados não estruturados são informações não estruturadas que não se encaixam nas tabelas do banco de dados. Vídeos, artigos de blog, análises de clientes, postagens em redes sociais, feeds de vídeo e áudio são exemplos. É uma coleção de textos longos. Como eles não são simplificados, é difícil classificar esse tipo de dados.

Por causa de sua complexidade, a maioria das pessoas se referia a dados não estruturados como “análises negras”. Trabalhar com dados não estruturados permite descobrir insights que podem ajudá-lo a tomar melhores decisões. Você deve ser capaz de analisar e manipular dados não estruturados de muitas plataformas como cientista de dados.

Habilidades não técnicas

Curiosidade intelectual

“Eu não tenho nenhuma habilidade excepcional. Só estou intrigado porque sou apaixonado por isso.” Albert Einstein disse uma vez: “Não existe uma boa ideia”.

Você provavelmente já ouviu muito essa frase ultimamente, principalmente em relação aos cientistas de dados. Em um blog convidado que ele escreveu há alguns meses, Frank Lo explica o que isso implica e discute outros importantes “talentos leves”.

A curiosidade é descrita como um desejo de aprender mais sobre algo. Como os cientistas de dados gastam cerca de 80% do tempo adquirindo e preparando dados, você deve ser capaz de fazer perguntas sobre isso como cientista de dados. Isso se deve ao fato de que o assunto da ciência de dados está evoluindo rapidamente e você precisará aprender mais para acompanhar.

Você deve manter seus conhecimentos atualizados lendo livros relevantes sobre tendências de ciência de dados e revisando o conteúdo online. Não se intimide com a enorme quantidade de informações que circulam na internet; você deve ser capaz de dar sentido a tudo isso. Uma das habilidades que você precisa para ter sucesso como cientista de dados é a curiosidade. Por exemplo, você pode não ver nenhum insight nos dados coletados inicialmente. A curiosidade permitirá que você vasculhe os dados em busca de respostas e novas informações.

Visão de negócios

Para ser um cientista de dados, você deve ter um conhecimento profundo do setor em que opera e estar ciente dos problemas de negócios que sua organização está tentando resolver. Em termos de ciência de dados, a capacidade de detectar quais problemas são vitais para a organização, bem como identificar novas maneiras pelas quais a empresa pode alavancar seus dados, é fundamental.

Para fazer isso, você deve primeiro compreender como o problema que você está resolvendo pode afetar a organização. É por isso que você deve entender como as empresas funcionam para concentrar seus esforços da maneira adequada.

Habilidades de comunicação

As empresas que procuram um cientista de dados competente querem alguém que possa comunicar suas descobertas técnicas a uma equipe não técnica, como os departamentos de marketing ou vendas, de maneira clara e fluente. Para gerenciar os dados de forma eficaz, um cientista de dados deve permitir que a empresa tome decisões, fornecendo insights quantitativos, além de conhecer as demandas de seus colegas não técnicos. Mais informações sobre habilidades de comunicação para especialistas quantitativos podem ser encontradas em nossa última pesquisa em flash.

Você deve não apenas se comunicar no mesmo idioma da organização, mas também usar a narrativa de dados.
Como cientista de dados, você deve saber como tecer uma narrativa em torno dos dados de modo que seja fácil de compreender. Por exemplo, exibir uma tabela de estatísticas não é tão bem-sucedido quanto transmitir os insights dos dados de maneira narrativa. Contar histórias irá ajudá-lo a comunicar eficazmente suas descobertas aos seus chefes.

Preste atenção aos resultados e valores incorporados nos dados que você analisou ao se comunicar. A maioria dos empresários não está interessada em aprender o que você descobriu; em vez disso, eles querem saber como isso beneficiará sua empresa. Aprenda a se comunicar de uma maneira que se concentre em oferecer valor e estabelecer relacionamentos de longo prazo.

Trabalho em equipe

Um cientista de dados não pode trabalhar sozinho. Trabalhar com executivos de empresas para construir estratégias, gerentes de produto e designers para produzir produtos melhores, profissionais de marketing para lançar campanhas de conversão melhor e desenvolvedores de software de cliente e servidor para criar pipelines de dados e otimizar o fluxo de trabalho são todas as coisas que você precisa fazer. Você terá que colaborar com todos na empresa, incluindo seus consumidores.

Essencialmente, você trabalhará com seus colegas de equipe para criar casos de uso para que possa entender as metas de negócios e os dados necessários para enfrentar os desafios. Você precisará saber como abordar os casos de uso corretamente, quais dados serão necessários para resolver o problema e como traduzir e apresentar os resultados de uma maneira que todos possam entender.

Recursos

Grau Avançado – Para atender à necessidade atual, mais cursos de Ciência de Dados estão sendo desenvolvidos, mas também há muitos programas de Matemática, Estatística e Ciência da Computação disponíveis.

MOOCs – Coursera, Udacity e Codeacademy são excelentes lugares para começar.

Certificações – KDnuggets publicou uma lista abrangente.

Bootcamps – Confira este blog convidado dos cientistas de dados da Datascope Analytics para obter informações adicionais sobre como essa estratégia se compara a programas de graduação ou MOOCs.

Kaggle – Kaggle organiza desafios de ciência de dados onde você pode praticar com dados confusos do mundo real e resolver problemas de negócios do mundo real. Os rankings do Kaggle são levados a sério pelos empregadores, pois são considerados como trabalho de projeto relevante e prático.

Grupos do LinkedIn – Para se comunicar com outros membros da comunidade de ciência de dados, participe de grupos relevantes.

Data Science Central e KDnuggets – Data Science Central e KDnuggets são excelentes recursos para acompanhar as tendências do setor de ciência de dados.

The Burtch Works Study: Salaries of Data Scientists – Se você estiver interessado em saber mais sobre os salários e demografia dos cientistas de dados atuais, baixe nossa pesquisa salarial de cientistas de dados.

Tenho certeza de que perdi alguma coisa, então, se você conhece uma habilidade ou recurso importante que seria benéfico para qualquer aspirante à ciência de dados, poste nos comentários abaixo!