Ciência de dados, análises e aprendizado de máquina estão crescendo a um ritmo astronômico e as empresas agora procuram profissionais que possam vasculhar a mina de ouro de dados e ajudá-los a tomar decisões de negócios rápidas com eficiência. IBM prevê que, até 2020, o número de empregos para todos os profissionais de dados dos EUA aumentará em 364.000 vagas para 2.720.000. Conversamos com Eric Taylor, cientista de dados sênior da CircleUp, em um chat do Simplilearn Fireside para descobrir o que torna a ciência de dados e a análise de dados um campo tão empolgante e quais habilidades ajudarão os profissionais a se firmarem nesse domínio de rápido crescimento.
Assista à gravação do bate-papo Fireside completa para descobrir tudo de novo e empolgante sobre ciência de dados e análise de dados.
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O que é ciência de dados?
As pessoas tentam definir ciência de dados há mais de uma década e a melhor maneira de responder à pergunta é por meio de um diagrama de Venn. Criado por Hugh Conway em 2010, este diagrama de Venn consiste em três círculos: matemática e estatística, experiência no assunto (conhecimento sobre o domínio para abstrair e calcular) e habilidades de hacking. Essencialmente, se você puder fazer todos os três, já terá um grande conhecimento no campo da ciência de dados.
Ciência de dados é um conceito usado para lidar com big data e inclui limpeza, preparação e análise de dados. Um cientista de dados reúne dados de várias fontes e aplica aprendizado de máquina, análise preditiva e análise de sentimento para extrair informações críticas dos conjuntos de dados coletados. Eles entendem os dados do ponto de vista do negócio e podem fornecer previsões e insights precisos que podem ser usados para tomar decisões críticas de negócios.
Diagrama de Venn
Fonte: Drew Conway
Habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados
Qualquer pessoa interessada em construir uma carreira sólida neste domínio deve adquirir habilidades críticas em três departamentos: análise, programação e conhecimento do domínio. Indo um nível mais profundo, as seguintes habilidades o ajudarão a conquistar um nicho como cientista de dados:
- Conhecimento profundo de Python , SAS , R , Scala
- Experiência prática em codificação de banco de dados SQL
- Capacidade de trabalhar com dados não estruturados de várias fontes, como vídeo e mídia social
- Compreenda várias funções analíticas
- Conhecimento de aprendizado de máquina
O que é um analista de dados?
Um analista de dados geralmente é a pessoa que pode fazer estatísticas descritivas básicas, visualizar dados e comunicar pontos de dados para conclusões. Eles devem ter um conhecimento básico de estatísticas, um senso perfeito de bancos de dados, a capacidade de criar novas visualizações e a percepção para visualizar os dados. A análise de dados pode ser referida como o nível necessário de ciência de dados.
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Habilidades necessárias para se tornar um analista de dados
Um analista de dados deve ser capaz de responder a uma pergunta ou tópico específico, discutir a aparência dos dados e representar esses dados para as partes interessadas relevantes na empresa. Se você pretende assumir a função de analista de dados, deve adquirir estas quatro habilidades principais:
- Conhecimento de estatística matemática
- Conhecimento fluente de R e Python
- Organização de dados
- Compreenda PIG/HIVE
Ciência de dados vs. análise de dados
Ciência de dados é um termo abrangente que abrange análise de dados, mineração de dados, aprendizado de máquina e várias outras disciplinas relacionadas. Embora se espere que um cientista de dados preveja o futuro com base em padrões do passado, os analistas de dados extraem percepções significativas de várias fontes de dados. Um cientista de dados cria perguntas, enquanto um analista de dados encontra respostas para o conjunto existente de perguntas.
O que é aprendizado de máquina?
Aprendizado de máquina pode ser definido como a prática de usar algoritmos para extrair dados, aprender com eles e então prever tendências futuras para aquele tópico. O software de aprendizado de máquina tradicional é composto de análise estatística e análise preditiva que é usada para identificar padrões e capturar insights ocultos com base em dados percebidos.
Um bom exemplo de implementação de aprendizado de máquina é o Facebook. Os algoritmos de aprendizagem de máquina do Facebook reúnem informações comportamentais para cada usuário na plataforma social. Com base no comportamento anterior, o algoritmo prevê interesses e recomenda artigos e notificações no feed de notícias. Da mesma forma, quando a Amazon recomenda produtos ou quando a Netflix recomenda filmes com base em comportamentos anteriores, o aprendizado de máquina está em ação.
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Habilidades necessárias para se tornar um especialista em aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é apenas uma perspectiva diferente em estatísticas. A seguir estão as habilidades essenciais que podem ajudá-lo a iniciar sua carreira neste domínio de rápido crescimento:
- Experiência em conceitos básicos de computador
- Conhecimento profundo de habilidades de programação
- Conhecimento de probabilidade e estatística
- Modelagem de dados e habilidades de avaliação
Ciência de dados vs. aprendizado de máquina
Como a ciência de dados é um termo amplo para várias disciplinas, o aprendizado de máquina se encaixa na ciência de dados. O aprendizado de máquina usa várias técnicas, como regressão e clustering supervisionado. Por outro lado, os dados em ciência de dados podem ou não evoluir de uma máquina ou processo mecânico. A principal diferença entre os dois é que a ciência de dados, como um termo mais amplo, não se concentra apenas em algoritmos e estatísticas, mas também cuida de toda a metodologia de processamento de dados.
Fonte: Quora
A ciência de dados pode ser vista como a incorporação de várias disciplinas parentais, incluindo análise de dados, engenharia de software, engenharia de dados, aprendizado de máquina, análise preditiva, análise de dados e muito mais. Inclui recuperação, coleta, ingestão e transformação de grandes quantidades de dados, conhecidos coletivamente como big data. A ciência de dados é responsável por estruturar o big data, buscar padrões atraentes e aconselhar os tomadores de decisão a implementar as mudanças de forma eficaz para atender às necessidades de negócios. A análise de dados e o aprendizado de máquina são duas das muitas ferramentas e processos que a ciência de dados usa.
Ciência de dados , análise de dados e machine learning são alguns dos domínios mais solicitados no setor atualmente. Uma combinação dos conjuntos de habilidades certas e experiência no mundo real pode ajudar você a garantir uma carreira sólida nesses domínios de tendência.
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