Ciência de dados não é apenas sobre dados. Os princípios básicos estão reconhecendo o que todos os dados devem manter, identificando como processá-los para resultados diferentes. E não para por aí. Os cientistas de dados precisam descobrir os dados em branco e preenchê-los com dados que "podem" aparecer no futuro. A Data Science essencialmente trata de conectar pontos em empresas e usar dados existentes e não existentes para atender às demandas de cada negócio.
A Data Science é uma das áreas mais quentes em tecnologia e a demanda por cientistas de dados em todo o mundo. Na verdade, também foi anunciado um novo programa online de certificação da Microsoft chamado Microsoft Professional Degree Program.
O que é Ciência de Dados?
O que é ciência de dados? Vamos verificar listando cada etapa para que a imagem geral apareça. Como tal, é difícil explicar em uma frase, mas vou tentar. A ciência de dados é a ciência que permite identificar dados para diferentes propósitos, identificar necessidades comerciais de informações, processar os dados usando as ferramentas disponíveis para fornecer insumos necessários para o sucesso de um negócio. portanto , Data Science é um pouco de tudo. Inclui não apenas habilidades estatísticas, mas também um pouco de habilidades gerenciais, processamento de linguagem, habilidades de pesquisa, um pouco de conhecimento de aprendizado de máquina e uma idéia completa de quais ferramentas são necessárias para produzir os resultados desejados.
A Data Science contém todos os itens a seguir, independentemente de tudo que é usado em uma empresa:
- Criando a necessidade de dados
- Categorização de conjuntos de dados com base em seu possível uso
- Armazenamento estratégico de conjuntos de dados no local ou na nuvem; em ambos os casos, os conjuntos de dados devem estar disponíveis sob demanda sem atraso
- Entendimento dos fluxos de processos de negócios e como diferentes conjuntos de dados são úteis para cada
- Compreensão das decisões de negócios para ajudar os negócios a se sair melhor
- Capacidade de processar dados usando diferentes conjuntos de ferramentas: planilhas, bancos de dados, linguagens de programação, etc. para atender às demandas dos processos de negócios.
- Capacidade de prever que tipo de dados seria recebido no futuro próximo e usá-lo para processos atuais
- Analisando os resultados de um processo e voltando à prancheta para torná-lo melhor
A lista acima não é abrangente, mas destaca os principais pontos da ciência de dados. Como o primeiro ponto sugere, os cientistas de dados precisam ser capazes de convencer as empresas de que todos os dados são úteis e, portanto, devem ser armazenados por um longo tempo. Talvez colocar esses bancos de dados antigos e úteis em alguma nuvem compartilhada por 10 a 15 anos, para que possam analisá-los e produzir bancos de dados mais eficazes? Qualquer necessidade pode surgir como o ambiente de negócios continua mudando. Leis de mudança de terra, processos de negócios mudam e dados precisam ser adaptados. Assim, quanto mais dados você tiver em mãos, mais eficaz você será.
Traços de & Requisitos para se tornar um cientista de dados
No terceiro parágrafo acima, tentei descrever a ciência de dados como um amálgama de ciência de marketing, gerencial, estatística e Aprendizagem de Máquina. Simplesmente habilidades estatísticas não serão suficientes. Você precisará de mais do que isso.
Primeiro de tudo, você vai precisar Habilidades matemáticas. Eles seriam cálculo e álgebra, além de aritmética simples. Aprenda o sistema métrico para cálculos, pois eles são precisos. Você deve ser bom em permutações e combinações. Um curso de certificação em matemática pode abranger todos estes. Há cursos online também, no Coursera.
Isso ajudará se você tiver experiência ou conhecimento de gerenciamento de equipe. Da mesma forma, certificados e diplomas em gestão de negócios lhe darão uma vantagem.
Você precisará aprender pelo menos um idioma de manipulação de dados. Dos anúncios que eu vi, Python e R estão sempre em demanda. R é uma parte de Hadoop Portanto, se você tiver um certificado no Hadoop, suas chances de ser contratado aumentam.
Os requisitos para se tornarem cientistas de dados continuarão mudando à medida que mais e mais coisas forem adicionando à Ciência de Dados. Por exemplo, um pouco da experiência de Aprendizado de Máquina será um grande passo para conseguir um bom trabalho no campo, porque todos estão focados em IA nos dias de hoje.
As descrições de funções do Data Scientist variam de empresa para empresa. Em um lugar, eles simplesmente precisam de análise, enquanto em outro lugar, eles querem que os cientistas de dados trabalhem com inteligência artificial. Confira a lista que escrevi para explicar a Data Science. Quanto mais pontos você puder cobrir, melhor será para você.
Se você ainda tiver dúvidas sobre o que é ciência de dados ou quais são os requisitos para se tornar um cientista de dados, deixe comentários. Eu tentarei obter respostas para você.
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