Introdução

A ciência de dados acabou sendo fundamental em nosso mundo movido pela tecnologia. Trata-se de encontrar dados valiosos em enormes conjuntos de dados, utilizando uma mistura de matemática, programação de computador e dados de temas específicos. Este direto fornecerá um diagrama claro de ciência de dados, contando os pensamentos principais, alternativas de trabalho e habilidades críticas que você deseja.

O que é ciência de dados?

A ciência de dados é um campo que combina diversos métodos para obter informações valiosas dos dados. Ele usa estratégias lógicas, cálculos e estruturas para compreender dados organizados e desorganizados. Os cientistas de dados utilizam diferentes ferramentas para examinar dados, detectar padrões e fazer previsões.

Conceitos-chave em ciência de dados

• Coleta de dados: Coleta de dados de locais distintos, como bancos de dados, APIs e web scraping.

• Limpeza e preparação de dados: Transformar dados brutos em um formato simples de trabalhar, corrigindo valores ausentes, erros e inconsistências.

• Análise Exploratória de Dados (EDA): Realização de investigações iniciais em dados para descobrir padrões, detectar anomalias, testar hipóteses e verificar suposições com a ajuda de estatísticas resumidas e representações gráficas .

• Engenharia de recursos: Criar ou alterar recursos de dados para fazer com que os modelos funcionem melhor e sejam usados ​​no aprendizado supervisionado.

• Construção de modelo: Escolha e criação de modelos de aprendizado de máquina para resolver problemas específicos.

• Avaliação do modelo: verificar o desempenho do modelo utilizando diferentes métodos e métricas.

• Implantação: Colocar o modelo em uso no mundo real.

Planos de carreira em ciência de dados

A ciência de dados oferece diferentes opções de carreira para diferentes interesses e habilidades. Algumas ocupações comuns incluem:

• Cientista de dados: Cuida de tudo, desde a coleta de dados até a construção de modelos de aprendizado de máquina.
• Analista de dados: concentra-se no estudo de dados para descobrir insights e tendências e visualizar os dados.
• Engenheiro de dados: Constrói e mantém os pipelines de dados que armazenam e supervisionam os dados.
• Engenheiro de aprendizado de máquina: Especializado na criação e uso de algoritmos de aprendizado de máquina.
• Arquiteto de dados: Projeta e gerencia a estrutura geral de dados de uma empresa.

Habilidades essenciais para cientistas de dados

Para ter um bom desempenho em ciência de dados, você precisa de habilidades técnicas e interpessoais, incluindo:

• Linguagens de programação: Conhecendo Python e R, essas são as principais linguagens de programação utilizadas em ciência de dados.
• Estatísticas: Noções básicas sobre estatísticas básicas para análise e modelagem de dados.
• Aprendizado de máquina: Conhecer diferentes métodos e algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos.
• Visualização de dados: A capacidade de mostrar descobertas claramente por meio de tabelas e gráficos obtidos a partir dos dados.
• Resolução de problemas e pensamento crítico: Analisando problemas e encontrando soluções.
• Habilidades de comunicação: Esclarecer e explicar claramente suas descobertas para outras pessoas.

Conclusão

A ciência de dados é um campo em desenvolvimento com grandes oportunidades. Ao aprender as principais habilidades e compreender o essencial, você pode iniciar uma carreira gratificante nesta área. Acompanhar os avanços modernos oferecerá assistência para você permanecer à frente neste campo em constante mudança.