Como Dominar as 5 Principais Habilidades do Cientista de Dados

De Codificação a Aprendizado de Máquina

Introdução

No mundo atual impulsionado pela Ciência de Dados, os cientistas de dados desempenham um papel fundamental na extração de insights valiosos e na tomada de decisões informadas. Um cientista de dados é responsável por analisar e interpretar grandes volumes de dados para resolver problemas complexos e desbloquear o potencial de negócios. Para se destacar nesse campo dinâmico, os aspirantes a cientistas de dados precisam desenvolver um conjunto de habilidades essenciais. Aqui estão as cinco principais habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados de sucesso:

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1. Tudo começa com o Básico – Linguagem de Programação

Para organizar, analisar e gerenciar enormes quantidades de dados (muitas vezes chamados de “big data”), os cientistas de dados precisam de linguagens de programação como Python ou R. É fundamental que você esteja familiarizado com os fundamentos da ciência de dados como um iniciante e comece a aprender Python. As seguintes são linguagens de programação comuns:

• Python
• R
• SAS
• SQL

2. Probabilidade e Estatística

Os cientistas de dados devem dominar estatística e probabilidade para criar modelos e algoritmos de aprendizado de máquina de alta qualidade. Utilizar princípios de análise estatística, como regressão linear, é crucial para o aprendizado de máquina. Compreender termos como média, mediana, moda, variância e desvio padrão é essencial. Dentre os métodos estatísticos, você deve estar familiarizado com:

• Distribuições estatísticas
• Subamostragem e superamostragem
• Estatísticas frequentistas e bayesianas
• Redução de dimensionalidade

3. Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo

Como cientista de dados, você deve conhecer o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo. Utilizar esses métodos pode ajudá-lo a se tornar um cientista de dados melhor, permitindo que você colete e combine dados de forma mais eficiente e preveja resultados de conjuntos de dados futuros. Entre os algoritmos de aprendizado de máquina, você deve estar ciente de:

• Regressão linear
• Regressão logística
• Árvores de decisão
• Método de florestas aleatórias
• KNN: K-vizinhos mais próximos

4. Visualização de Dados

Além de saber analisar, organizar e categorizar dados, você precisará desenvolver suas habilidades de visualização de dados. Um cientista de dados deve ter a capacidade de criar gráficos e diagramas. Se você possui excelentes habilidades de visualização, poderá comunicar seu trabalho aos interessados, tornando os insights de negócios cativantes através dos dados. As seguintes ferramentas podem ajudá-lo a se preparar adequadamente:

• Tableau
• Uso do Excel
• PowerBI

5. Computação em Nuvem

Como cientista de dados, provavelmente precisará usar ferramentas de computação em nuvem para analisar e visualizar dados armazenados em plataformas de nuvem. Algumas certificações se concentram exclusivamente em serviços em nuvem. As seguintes são algumas ferramentas de nuvem que oferecem acesso a estruturas e bancos de dados baseados em nuvem, essenciais para o avanço da tecnologia:

• AWS (Amazon Web Service)
• Windows Azure
• Cloud da Google

Conclusão

Dominar essas cinco habilidades essenciais é fundamental para o sucesso como cientista de dados. Ao aprender programação, estatística, aprendizado de máquina, visualização de dados e computação em nuvem, os aspirantes a cientistas de dados estarão bem preparados para enfrentar os desafios da era da informação e transformar dados em insights valiosos para o mundo dos negócios.