Um Guia para como se tornar um Cientista de Dados

Uma das maiores mudanças trazida pela tecnologia é a abrangência de novos empregos. Se compararmos com alguns anos atrás, existem várias posições no mercado que ninguém imaginaria que fosse existir, e que hoje estão muito requisitadas.

Nessse raciocínio, podemos focar em uma posição que vem se tornando cada vez mais necessária e cobissada, o Cientista de Dados. Ultimamente os dados se tornaram um objeto valioso dentro de uma empresa e do mercado em função do avanço tecnológico, e a necessidade por profissionais que saibam transformar dados em informações valiosas vem crescento gradativamente. Portanto, iremos analisar sobre um artigo escrito por um Cientista de Dados chamado Aditya Agarwal, que compartilha as etapas e conhecimentos necessários para se tornar um profissional cobissado na área de Dados.

A imagem acima é conhecida por ser um mapa mental que abrange temas que um profissional de dados precisa ter conhecimentos para se destacar no mercado. Como podemos reparar, existem tópicos que se completam, como programação e Machine Learning, que estão correlacionados. É um excelente meio de analisar os passos necessários para ser um ótimo profissional.

Agora vamos listar os passos em como se tornar um Cientista de Dados:

  1. Escolha uma linguagem de programação
  2. Aprenda sobre Estatística
  3. Aprenda SQL
  4. Manipulação e Limpeza de Dados
  5. Análise Exploratória
  6. Algoritmos de Machine Learning
  7. Práticas de Analytics

Agora que listamos o passo a passo, podemos discorrer um pouco sobre cada um.

Escolher uma linguagem de programação: Ao começar sua jornada, é interessante se familiarizar com uma linguagem de programação capaz de lidar com dados e que possua uma abrangência de métricas e bibliotecas para analisar e manipular dados. Python e R são as mais populares e procuradas.

Estatística: De acordo com o autor do artigo em que estamos analisando, ter conhecimento em Estatística para analisar dados é tão importante quanto colocar sal na comida. O conhecimento em Estatística o ajudará a entender e analisar grandes quantidades de dados, além de capacitar o entendimento de inúmeras métricas de análises diferentes, visto que é um campo da matemática na qual existem diversas possibilidades, e é exatamente por isso que se torna um tópico necessário para quem quer entrar na área de dados.

SQL: Esta linguagem é essencial dentro do mundo de dados. SQL é usada para extrair e manipular dados em grandes bancos de dados. É necessária para começar uma jornada de análise, pois a partir de uma extração em SQL, você terá uma massa de dados para iniciar algum trabalho ou projeto. Ter conhecimento em SQL permitirá que você tenha autonomia para pegar informações dentro de um banco de dados, e consequentemente o ajudará para entender sobre este armazenamento. Existem muitas outras funções que esta linguagem pode performar, existem variações dela que são responsáveis pela manutenção dos dados e do banco, por exemplo.

Manipulação de dados: Quando um projeto é designado a um Cientista de Dados, é muito provável que os dados não estão 100% preparados para análise, ou seja, ainda precisam ser manipulados e/ou transformados. Tirar valores irrelevantes, preencher dados faltantes, mudar o formato de alguma variável são só alguns dos inúmeros desafios que são comuns para quem faz este trabalho. Existem várias ferramentas que podem auxiliar neste processo, o Excel é uma delas, porém muitos Cientistas preferem uma linguagem de programação, como o Python, que possue bibliotecas específicas para isso.

Análise Exploratória: É uma parte essencial para um Cientista de Dados. Risco é um fator muito relevante para este trabalho, portanto ter a capacidade de explorar e entender os dados a serem trabalhados antes de começar algum projeto é essencial para evitar erros, e é exatamente para isso que serve uma análise exploratória.

Machine Learning: É a etapa mais crucial no ciclo de vida de um Cientista de Dados. Machine Learning são algoritmos personalizados que possue o intuito de automação de processos. Um modelo de Machine Learning pra análise de dados consiste em treinamento de alguma máquina ou sistema para que possa passar a aprender sobre estes dados, afim de criar padrões, aprendizados específicos e mostrar os dados que estão sendo trabalhados de forma personalizada. É impossíel começar esta jornada sem ter conhecimento prévio sobre os tópicos anteriores, a criação de modelos preditivos para a resolução de problemas é a cereja do bolo para quem trabalha com dados.

Praticando Analytics: Depois de adquirir os fundamentos da ciência de dados, agora é hora de obter experiência prática de sua parte. Existem muitas plataformas online como Kaggle e Analytics Vidhya, que podem fornecer experiência prática com conjuntos de dados de nível iniciante e avançado. Eles podem ajudar você a entender vários algoritmos de aprendizado de máquina, diferentes técnicas de análise etc.

 

Agora que você possui o caminho, é só começar a se aventurar nesse complexo mundo de dados, que cresce a cada dia, fazendo com que seja necessário demandar por profissionais capacitados para trabalhar nesta área. É óbvio que este passo a passo em que estamos nos baseando não possui todas informações deste tópicos, existem muitos fatores a mais dentro de cada tema, porém é uma excelente base para começar uma jornada, visto que é uma visão de um Cientista de Dados.

Artigo:  A Guide On How To Become A Data Scientist – (Step By Step Approach)

por Marcelo Lima