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Nove passos para se tornar um cientista de dados

Devido ao crescimento muito rápido nos campos da ciência e análise de dados atualmente há uma escassez de candidatos qualificados para o número de vagas disponíveis nesses campos, fazendo assim com que a ciência de dados se torne um campo promissor e lucrativo para pessoas interessadas na área ou a procura de uma nova carreira.

Mas como você se tornar um cientista de dados?

Em primeiro lugar, a definição de cientista de dados muda de empresa para empresa. Não havendo uma definição única do termo, em geral um cientista de dados combina as habilidades de engenheiro de software com um estatístico e ainda domina uma boa dose de conhecimento específico.

Abaixo os nove passos para se tornar um cientista de dados:

1. Aperfeiçoar suas habilidades de matemática e estatística. Um bom cientista de dados deve ser capaz de entender o que os dados estão lhe dizendo, e para fazer isso, você deve ter um conhecimento básico de álgebra linear, uma compreensão de algoritmos e habilidades em estatísticas. Matemática avançada pode ser necessária para determinadas posições.

2. Compreender o conceito de aprendizado de máquina. Aprendizado de máquina está emergindo como a próxima palavra da moda, mas está indissociavelmente ligada à big data. Aprendizado de máquina usa algoritmos de inteligência artificial para transformar dados em valor e aprender sem ser programado de forma explícita.

3. Aprender a codificar, cientistas de dados devem saber como manipular o código, a fim de dizer ao computador como analisar os dados. Comece com uma linguagem de código aberto, como Python.

4. Entender as bases de dados e armazenamento distribuído. Os dados são armazenados em bases de dados ou em redes distribuídas, e a forma como esses repositórios são construídos pode ditar como você deverá acessar, usar e analisar esses dados.

5. Saiba preparar seus dados e técnicas de limpeza de dados. A preparação de dados é o processo de conversão de dados “brutos” para outro formato que é mais fácil de acessar e analisar. Limpeza de dados ajuda a eliminar a duplicação e dados “ruins”. Ambos são ferramentas essenciais na caixa de ferramentas de um cientista de dados.

6. Compreender os princípios de boa visualização de dados e relatórios. Você não tem que se tornar um designer gráfico, mas você precisa ser bem versátil em como criar relatórios para que um leigo – como seu gerente ou CEO – possa entender.

7. Adicionar mais ferramentas para sua caixa de ferramentas. Uma vez que você já domina as habilidades acima, é hora de expandir sua caixa de ferramentas para incluir programas como o Hadoop, R e Spark.

8. Prática. Como você pratica a ciência de dados antes de você ter um trabalho no campo? Desenvolver seu próprio projeto de estimação a partir de dados de código aberto, entrar em competições, participar de um bootcamp, voluntário ou estagiário. Os melhores cientistas de dados terão a experiência e intuição no campo e serão capazes de mostrar o seu trabalho para um recrutador.

9. Tornar-se parte da comunidade. Siga líderes na indústria, ler blogs da indústria e sites, participar, fazer perguntas, e ficar a par das notícias e da teoria atual.

Segue abaixo a fonte original desse artigo:

http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/9-steps-to-become-a-data-scientist-from-scratch?overrideMobileRedirect

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