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- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
- Conclusão
Fonte: Bplanet / iStockphoto
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A ciência de dados é um dos campos mais quentes da tecnologia, mas como você pode entrar em campo? Aqui estão alguns fundamentos que você pode aprender por conta própria.
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A ciência de dados é uma disciplina complexa que identifica informações significativas extraídas de quantidades gigantescas de dados estruturados e não estruturados. Provavelmente, a parte mais difícil desse campo de conhecimento é aprender a entender todos esses dados e transformar essa imensa quantidade de informações dispersas em insights significativos e acionáveis. Um analista de dados competente sabe como identificar os padrões que permitem às organizações conceber estratégias eficazes, encontrar novas oportunidades e aprimorar seus esforços de marketing.
Um emprego em ciência de dados é um dos mais bem pagos disponíveis, e os cientistas de dados são sempre procurados até pela maior empresa. É realmente possível ensinar-se ciência dos dados? Você pode passar das habilidades básicas de TI para se tornar um analista mestre? A resposta é sim, desde que você escolha os cursos certos e os tome com a devida diligência. Aqui, apresentaremos um resumo dos conceitos mais importantes de ciência de dados que você deve aprender para se tornar um cientista de dados autodidata, tudo o que você pode aprender com o conforto da sua própria casa. Você pode fazer todos esses cursos pelo Coursera por menos de US $ 100 cada. (Para saber mais sobre o que um cientista de dados faz, consulte Função do trabalho: cientista de dados.)
Puro e simples, as primeiras coisas primeiro. Você não pode se tornar um cientista de dados, a menos que entenda o que realmente é ciência de dados, e um curso introdutório que fornece uma visão geral dessa disciplina é o primeiro passo a ser seguido. Os conceitos principais incluem por que e como a ciência de dados é tão importante para os negócios e como ela pode ser aplicada. Você deve entender o que é a análise de regressão e como funciona o processo de mineração de um conjunto de dados, além de quais ferramentas e algoritmos você usará diariamente para dominar esta disciplina.
Os melhores cursos são aqueles que também se concentram na metodologia, para que você possa ter certeza de que os dados que você coletará serão usados para a solução prática de problemas de maneira relevante. O básico deve incluir a compreensão de como manipulá-lo adequadamente para resolver os problemas mais comuns e como entender o feedback depois que um modelo é construído e implantado.
Um curso introdutório que ensina estatística por aplicativo é o melhor lugar para começar a aprender ciência de dados, e a programação Python representa a habilidade mais básica necessária para entender esse campo. Antes de trabalhar com dados, você precisa entender como extraí-los em sua forma mais bruta, e o Python representa o instrumento mais básico para manipulá-los e refiná-los.
Os primeiros cursos que você precisa fazer devem ensinar os fundamentos do ambiente de programação Python necessários para entender os arquivos CSV e encontrar o caminho através de estruturas de dados complexas. Os principais conceitos incluem a compreensão de testes t, amostragem e distribuição, como consultar uma estrutura do Pandas DataFrame e como extrair, limpar e processar dados tabulares.
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
A grande maioria dos dados é extraída de bancos de dados e pelo menos uma parte deles existe de forma estruturada. SQL significa "Linguagem de consulta estruturada" e é a linguagem mais poderosa para "falar" com bancos de dados, a fim de entendê-los, explorar todos os cantos e extratos e extrair todos os dados significativos necessários para o problema em questão. Saber trabalhar com o SQL, criar instâncias de banco de dados na nuvem, executar consultas SQL e acessar bancos de dados e conjuntos de dados do mundo real a partir dos blocos de anotações Jupyter é um conjunto obrigatório de habilidades para qualquer cientista de dados.
Algum grau de conhecimento em estatística é uma necessidade na ciência de dados. Embora a estatística seja um campo realmente amplo, um analista de dados exige uma compreensão de pelo menos alguns conceitos em estatística e teoria das probabilidades para fornecer insights práticos para empresas e organizações. (Para saber mais sobre ciência de dados, consulte 12 dicas importantes para aprender ciência de dados.)
Você precisa combinar teoria e prática aprendendo conceitos fundamentais como distribuição, teste de hipóteses e regressão, bem como a teoria de probabilidade bayesiana fundamental. De fato, a maioria dos módulos de aprendizado de máquina é construída com base nos modelos de probabilidade bayesiana. A abordagem bayesiana é intuitiva, que passa da probabilidade para a análise dos dados e permite uma melhor contabilização da incerteza, além de fornecer declarações acionáveis de premissas que podem ser usadas na prática.
Para dominar a ciência de dados, você precisa aprender como resolver vários problemas computacionais com técnicas algorítmicas. Algoritmos são usados para manipular dados através de estruturas de dados eficientes. Você precisa aprender como implementar essas estruturas em diferentes linguagens de programação, o que esperar delas e como dividir grandes problemas em partes mais granulares. Há muitas estratégias que devem ser aprendidas para projetar um algoritmo eficiente, como manter uma árvore binária equilibrada, redimensionar uma matriz dinâmica e resolver problemas recursivamente.
O aprendizado de máquina é a ciência que permite aos computadores agir fora dos limites dos scripts que estão programados para executar. É uma ciência difundida que tem muitas aplicações no mundo real e a mineração de dados é uma delas. Mas, para abordar o aprendizado de máquina, você precisa possuir todas as habilidades mencionadas acima. Os algoritmos de aprendizado de máquina precisam ser programados com o Python, e as abordagens estatísticas são as mais eficazes para "ensinar" a uma máquina como se tornar mais inteligente.
Todo o campo do aprendizado de máquina é extremamente vasto e inclui vários subtópicos, como aprendizado supervisionado e não supervisionado, avaliação de modelos e aprendizado profundo. Embora você não precise se aprofundar tanto quanto aprender a programar as redes neurais mais avançadas, quanto mais você souber sobre as muitas aplicações do aprendizado de máquina na ciência de dados, melhor.
Conclusão
Não importa se você é um estudante universitário procurando novas maneiras de ampliar seus horizontes ou se um profissional deseja aprimorar seu currículo. Aprender esses principais conceitos de ciência de dados é tudo o que você precisa para obter uma vantagem competitiva no setor.