Introdução sobre como se tornar um cientista de dados
Você já pensou em um matemático ou estatístico sentado em uma empresa de TI, trabalhando com software ou vice-versa? Bem, o trabalho do cientista de dados pede isso. Ele precisa que as pessoas saibam matemática, estatística, domínio e conhecimento de programação. Quem está muito interessado em pedaços de dados e o que eles farão neste mundo também pode ser surpreendido pela ciência de dados. De fato, qualquer pessoa com graduação básica pode se tornar um cientista de dados. Muitas pessoas estão atentas a como se tornar um cientista de dados. Eu acho que é o tópico mais pesquisado na internet.
O que é cientista de dados?
Vamos analisar os detalhes do que é cientista de dados, seja seu conhecimento em domínio, experiência em programação ou matemática.
1. Matemática Básica
Muitos de nós podem ter odiado matemática em nossos dias de infância, que nem gostávamos do tutor que ensinava matemática. Estou aqui para revelar um segredo bem conhecido. Matemática, incluindo álgebra, matrizes e algum cálculo é muito necessária no campo da ciência de dados. Enquanto exploramos grandes dados, ficaremos admirados com a forma como essas matrizes ou cálculos "de bom para nada" poderiam fazê-lo. A matemática em si é fascinante se alguém se interessar pelo assunto. Desenvolva um interesse genuíno em matemática e você fará o que é certo. Agora, as pessoas que amam matemática como eu, acenam para você e vão em frente.
2. Estatísticas
Durante a minha infância, aprendendo probabilidades e estatísticas, nunca pensei que essa probabilidade me seguiria ao longo da vida. A importância das estatísticas na ciência de dados é inevitável. Utilizamos muitos teoremas e fórmulas estatísticas para entender os dados e prever o futuro dos dados. Mesmo se você se perder nos vastos dados, as estatísticas podem ajudá-lo a seguir o caminho certo. Teorias e fórmulas comprovadas por grandes cientistas não irão falhar, irão? A distribuição e a exploração de dados podem ser feitas facilmente com a ajuda de estatísticas.
3. Habilidades de programação
Depois de ter uma idéia dos dados com a ajuda da matemática, é muito bom visualizá-los. E se alguma codificação nos ajudar a fazer isso facilmente! Python e R são linguagens de programação conhecidas que ajudam os cientistas de dados a fazer seu trabalho facilmente. As estatísticas funcionam facilmente com os dois idiomas em que a distribuição e a exploração de grandes dados podem ser vistas facilmente com duas ou três etapas de codificação.
Não é necessário conhecer a mão do idioma na mão. A experiência em um idioma ajuda você a alcançar grandes alturas em sua carreira em ciência de dados. Se você é novo no Python ou no R, respire fundo e se levante. Os dois idiomas são fáceis de aprender e entender. Nada pode impedir você de se tornar um cientista de dados.
4. Visualização de Dados
A visualização de dados é muito importante no campo da ciência de dados, pois você deve saber como seus dados se comportam após a análise. Se você pudesse prever bem, estará no meio do caminho no início da exploração dos dados. Ao analisar os dados, visualize onde os dados podem levá-lo, se você seguir o caminho certo. Ou o que acontece se você pegar o lado oposto da estrada? As pessoas podem rir de mim se eu disser que a criatividade é uma parte importante da visualização de dados. Mas isso é verdade. Gráficos e plotagens podem ajudá-lo bastante na execução do trabalho sem fazer todos os cálculos e parte de codificação. Algumas ferramentas de visualização de dados incluem Excel, Tableau, gráficos do Google e assim por diante.
5. Aprendizado de Máquina
A ciência de dados trata de analisar os dados; o aprendizado de máquina está construindo um modelo a partir dos dados. O aprendizado de máquina ajuda a entender dados rotulados e não rotulados, fornecendo uma imagem clara de vários tipos de regressão e prediz como os dados futuros podem ser. Com o advento de novas tecnologias e várias maneiras pelas quais uma nova pilha de dados está sendo criada, é importante manter os dados em nossas mãos para serem bem conhecidos e nos ajuda a prever nosso futuro. O aprendizado de máquina ajuda a fazer isso. As abordagens tradicionais de aprendizado de máquina podem ser destronadas pelo aprendizado profundo. As redes neurais pensam como cérebros humanos e a IA de bits facilitará nossa vida com dados. O conhecimento básico da aprendizagem profunda é importante para ser um cientista de dados eficiente.
6. Conhecimento de Dados
Este deve ser o primeiro tópico nesta página. Conhecer seus dados é muito importante. O domínio ao qual os dados pertencem, se alguma coluna relevante está faltando, é necessário conhecer a forma e o tamanho dos dados e o comportamento dos dados para obter conclusões adequadas. Os dados ausentes devem ser substituídos ou removidos com base na relevância da coluna. Cuidados adequados devem ser dados para descobrir dados rotulados e não rotulados. O método de regressão a ser seguido deve ser considerado após estudo adequado dos dados.
7. Habilidades de comunicação
Após a limpeza, exploração e análise dos dados, é crucial informar os desenvolvimentos aos membros da equipe envolvidos e também à gerência. As habilidades de comunicação são úteis aqui. É importante mostrar seu trabalho com a máxima paciência em termos leigos, para que quem quer que esteja na apresentação tenha uma ideia da mensagem que você está tentando transmitir. Converse com pessoas realmente interessadas em seu trabalho, obtenha informações de pessoas que trabalham há anos e faça com que todos entendam a importância da análise de dados. Uma boa comunicação ajuda a fazer todas essas coisas de maneira metódica.
Conclusão
Você deve estar atualizado sobre o mercado e desenvolver sua análise de dados de acordo. Trabalhe duro pelos seus dados e faça uma análise perfeita, pois um pequeno erro significa estragar sua organização. Ninguém quer fazer isso. O cientista de dados pode se especializar em qualquer campo, porque enormes dados estão presentes em todos os campos da ciência no mundo. O conhecimento de todos os tópicos mencionados acima não pode torná-lo um cientista de dados qualificado. Você deve ser trabalhador e aberto a novas idéias sempre. À medida que o mundo muda, o campo de dados também muda.
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