Carreira em Ciência de Dados

Para especialistas competentes, a ciência de dados continua sendo um dos trabalhos mais promissores e procurados. Um trabalho de ciência de dados é gratificante e lucrativo, mas começar no campo não é fácil. Um diploma de bacharel ou mestrado não é necessário para trabalhar em ciência de dados. O que é necessário é o conjunto de habilidades e conhecimentos apropriados.

Este blog irá ajudá-lo a entender os muitos caminhos de trabalho e habilidades essenciais, bem como iniciar uma carreira promissora em ciência de dados.

Para iniciar uma carreira de sucesso em ciência de dados, você só precisa de habilidades técnicas, como análise, aprendizado de máquina, estatística e redes neurais, bem como a capacidade de resolver problemas, pensar criticamente e comunicar histórias.

Quais são os benefícios de uma carreira de Data Science?

Devido às grandes quantidades de dados gerados nas empresas e à necessidade de uma tomada de decisão eficaz baseada em dados, a necessidade de recursos de ciência de dados aumentou.

Salário alto:

A experiência de trabalho é o determinante mais importante na remuneração da ciência de dados; ainda assim, a renda média de um profissional de ciência de dados de nível básico é maior do que o salário médio nos Estados Unidos.

Resolver problemas complexos:

O principal dever de um cientista de dados é encontrar insights analisando e processando grandes quantidades de dados brutos. Como você pode aumentar as vendas, por exemplo? Para encontrar os problemas que não estão sendo abordados nos processos corporativos de hoje.

Com os dados sendo coletados em muitas partes da vida, do marketing à saúde e até esportes e entretenimento, ser capaz de extrair conhecimento dos dados é uma posição muito forte para se estar.”

Menos vulnerável à automação de trabalhos:

Em geral, quanto mais especializado for um trabalho (quanto menos pessoas o fizerem), menor será a probabilidade de ser automatizado, pois há menos motivação para investir os recursos necessários para construir uma máquina capaz de realizar a tarefa.

Nesse ponto, a ciência de dados será um talento necessário que não se limita a alguns especialistas, e não precisaremos de alguém que tenha sido treinado especificamente em ciência de dados.

Estou otimista em relação a esse momento porque vi o valor da experiência de domínio no estabelecimento de pipelines eficientes de ciência de dados repetidas vezes. A ciência de dados pode cumprir suas promessas de aumentar a eficiência e permitir decisões objetivas se as ferramentas corretas forem colocadas nas mãos de pessoas com competência em um setor. É improvável que as posições de ciência de dados sejam substituídas por automação, mas se as ferramentas corretas forem produzidas, um cientista de dados pode se tornar uma especialidade de nicho.

Indivíduos com uma compreensão significativa de como transformar dados em insights úteis utilizando habilidades analíticas têm uma boa chance de uma carreira de sucesso em ciência de dados.

Para se tornar um Cientista de Dados

Aprenda os fundamentos

Você deve ter uma compreensão completa dos princípios da ciência de dados, como estatísticas, probabilidade, teste de hipóteses e ferramentas de análise de dados como o Excel, que é um dos métodos clássicos ainda usados ​​para examinar pequenos conjuntos de dados, como profissional de ciência de dados. Você também deve estar familiarizado com linguagens de programação como R, Python, SQL, Hadoop e software de visualização de dados como Tableau e Power BI.

Se você estiver interessado em se tornar um cientista de dados, poderá se inscrever no curso e aprender com um mentor comprometido.

Escolha o papel certo:

No campo da ciência de dados, existem inúmeras oportunidades de trabalho. Um especialista em visualização de dados, um especialista em aprendizado de máquina, um cientista de dados, um engenheiro de dados e assim por diante são apenas algumas das inúmeras possibilidades. Entrar em uma função pode ser mais fácil do que em outra, dependendo do seu histórico e experiência de trabalho. Por exemplo, se você é um desenvolvedor de software, mudar para a engenharia de dados não seria difícil. Então, até que você esteja claro sobre o que quer ser, você ficará preso decidindo qual caminho seguir e quais habilidades desenvolver.

Junte-se às comunidades de ciência de dados:

A principal responsabilidade de um profissional de dados é produzir insights cruciais em colaboração com as partes interessadas internas e externas. Além disso, muitos cientistas de dados gostam de manter contato com seus colegas em funções semelhantes para debater novas ideias e abordagens. Para se manter atualizado no assunto de ciência de dados, você pode interagir com colegas nesses grupos.

Vou falar sobre as três principais comunidades de ciência de dados mais populares com você.

Kaggle:

É uma das maiores comunidades de ciência de dados do mundo. Ele foi criado principalmente como uma ferramenta de avaliação e montagem de equipes para vários torneios. Ele ajuda você a encontrar e publicar conjuntos de dados, explorar e construir modelos em um ambiente baseado na web e compartilhar seu trabalho com outros cientistas e engenheiros. O melhor de tudo, Kaggle hoje tem mais de 3 milhões de membros ativos que podem usar a plataforma para contribuir com seu conhecimento e experiência.

Comunidade de ciência de dados da IBM:

As páginas da Web de ciência de dados da IBM são bem conhecidas porque hospedam os blogs e podcasts de alguns dos luminares do setor. Se você precisar de conselhos específicos de um especialista do setor, a IBM Data Science Community é um lugar maravilhoso para ir. Não é tão acolhedor para os recém-chegados como algumas das outras comunidades aqui, mas isso nem sempre é uma coisa negativa.

Reddit:

É um estranho grupo de ciência de dados, conhecido mais por trocar memes do que por responder a sérias preocupações científicas. Há uma série de subreddits dedicados ao debate aprofundado sobre artigos. Alguns dos subreddits mais populares são r/datascience, r/dataisbeautiful e r/MachineLearning.

Escolha um idioma/ferramenta

Os iniciantes provavelmente farão mais essa pergunta. Qual linguagem/ferramenta devo usar para ter sucesso em uma carreira em ciência de dados? Antes de responder a esta pergunta, gostaria de salientar que as ferramentas devem ser usadas apenas para implementação; é mais importante entender o conceito. Python é a linguagem mais usada e mais simples no setor de ciência de dados; é uma linguagem amigável que pode ser utilizada até mesmo por pessoas não-técnicas. Deixe-me dar-lhe um rápido resumo das linguagens e ferramentas mais populares no momento.

Embora o Microsoft Excel possa ser usado para análise de dados, o conhecimento de ferramentas de análise de dados de alto nível é necessário para se tornar um cientista de dados.

Analisaremos essas ferramentas com mais detalhes posteriormente.

Pitão:

Python é a linguagem de programação mais popular para ciência de dados e aprendizado de máquina, bem como uma das linguagens de computador mais populares em geral.

Análise de dados, visualização de dados, IA, processamento de linguagem natural e automação de processos robóticos são possíveis com a linguagem de programação Python. Python pode ser usado para construir aplicativos web, mobile e desktop. Ele permite estilos de programação procedimentais, funcionais e outros, bem como extensões escritas em C ou C++, além de programação orientada a objetos.

Ele é utilizado não apenas por cientistas de dados, programadores e engenheiros de rede, mas também por pessoal não técnico, como contadores, matemáticos e cientistas, que são atraídos por seu caráter amigável.

R:

A linguagem de programação R é um ambiente gratuito e de código aberto para computação estatística, gráficos e processamento de dados, análise e visualização. R é uma das linguagens mais populares para ciência de dados e análise avançada, pois é usada pela maioria dos cientistas de dados, pesquisadores universitários e estatísticos para recuperar, limpar, analisar e apresentar dados.
Ferramentas de visualização de dados:
Um especialista em ciência de dados deve ser capaz de contar uma história forte e usar ferramentas de visualização de forma eficaz para comunicar suas ideias ao público. Vamos dar uma olhada em algumas das ferramentas de visualização de dados mais populares do setor.

Quadro:

O Tableau é uma ferramenta de business intelligence e visualização de dados. A maneira como as pessoas usam dados para resolver problemas está mudando graças a essa ferramenta de análise visual. O Tableau facilita a visualização e a compreensão dos dados, permitindo que as empresas se tornem mais orientadas a dados. É simples de usar e rapidamente se tornou uma escolha popular para inteligência de negócios moderna. Ele ajuda na exploração, gerenciamento e descoberta de insights orientados por dados que podem transformar as empresas. É uma plataforma de análise mais capaz, segura e adaptável.

O Tableau oferece uma variedade de ferramentas, incluindo desktop, servidor, CRM e muito mais, que você pode utilizar para atender às necessidades de negócios.

PowerBI:

O Power BI é um conjunto de serviços de software, aplicativos e conectores que funcionam juntos para transformar seus dados brutos em uma representação visual. Uma planilha do Excel ou uma coleção de data warehouses híbridos locais e baseados em nuvem podem ser usados ​​para armazenar as informações. O Power BI simplifica a conexão com suas fontes de dados, visualizar e descobrir o que é essencial e compartilhar suas descobertas com quem você escolher. É uma das ferramentas de inteligência de negócios mais amplamente utilizadas do setor.

Habilidades comunicativas efetivas

As pessoas pensam que, se forem tecnicamente proficientes, serão ótimas na entrevista para uma carreira em ciência de dados se forem um ótimo comunicador. Isso é uma fabricação. Para comunicar suas ideias ao público, você deve ter habilidades de comunicação eficazes.

Faça um esforço para tornar seu amigo um bom comunicador. Ouça sua introdução e solicite críticas sinceras. Ele vai levá-lo ao espelho!

Você pode discutir seus pensamentos com um colega de trabalho ou provar seu caso em uma reunião se tiver boas habilidades de comunicação. Qualquer pessoa interessada em seguir uma carreira em ciência de dados deve ter essa competência.

Conclusão

Os empregadores estão investindo tempo e dinheiro substanciais no campo da ciência de dados, uma vez que está em alta demanda. Você pode iniciar uma carreira promissora em ciência de dados tomando as medidas necessárias. Espero que este blog tenha sido útil para ajudá-lo a entender como iniciar uma carreira promissora em ciência de dados.