Quais são as habilidades técnicas importantes em ciência de dados?
Para entrar no campo da ciência de dados você deve possuir algumas das seguintes habilidades principais:
1.1 Python
Python é a linguagem de programação mais popular e fácil de aprender, ela é orientada a objetos de alto nível que é usada não apenas para ciência de dados, mas também para desenvolvimento de aplicações Web e GUI. O Python fornece suporte para um grande número de bibliotecas de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo, como Tensorflow, Keras, scikit-learn etc. Para iniciar sua jornada no mundo da Ciência de Dados ele é uma linguagem de programação ideal.
1.2 Linguagem R
R é uma linguagem de modelagem estatística altamente popular entre os cientistas de dados. R fornece uma curva de aprendizado acentuada que dificulta os usuários iniciantes. No entanto, independentemente disso, R é a primeira escolha para muitos estatísticos críticos. Ele também fornece suporte para várias operações de ciência de dados por meio de suas abundantes bibliotecas.
1.3 SQL
SQL é o pão com manteiga da Data Science. É usado como o primeiro passo em todas as operações de ciência de dados, serve para extrair e recuperar os dados. Ele foi projetado para gerenciar dados armazenados em um banco de dados relacional, sendo usado principalmente para manipular dados estruturados. No entanto, para se tornar um cientista de dados, você também deve saber como lidar com dados não estruturados, tratados com o NoSQL.
1.4 Big Data
O Big Data é uma tecnologia importante que faz parte da Data Science. As tecnologias de Big Data, como Hadoop, Spark, Apache Flink, conquistaram o mundo devido aos seus enormes recursos de armazenamento e processamento de dados. Para um cientista de dados é essencial conhecer essa ferramenta, pois precisa lidar com grandes volumes de dados.
Antes que seja tarde demais, comece seu aprendizado de Big Data e faça uma carreira brilhante.
1.5 Java
Em terminologia de computação mais específica, Python é conhecido como linguagem de script, enquanto Java como linguagem de programação. Muitos setores exigem conhecimento de scripts e de uma linguagem de programação. O conhecimento de Java facilitará o ajuste e a manutenção de plataformas de Big Data como o Hadoop, escritas na mesma linguagem.
Outra área importante em que você precisa ser proficiente é a área não tecnológica. Esta área é composta por Estatística, Matemática e Pensamento Analítico.
1.6 Estatísticas
A estatística é a espinha dorsal do núcleo da ciência de dados. Para ser proficiente em Ciência de Dados você deve ter um conhecimento aprofundado sobre vários tópicos da Estatística, como Estatística Descritiva e Estatística Inferencial. A preparação para entrevistas em ciência de dados exigirá que você seja versado em vários procedimentos estatísticos.
1.7 Matemática
Conceitos matemáticos como álgebra linear, cálculo e probabilidade são os conceitos mais importantes em ciência de dados, portanto o conhecimento desses conceitos é uma necessidade para garantir seu primeiro emprego como cientista de dados.
1.8 Pensamento analítico
O pensamento analítico e a solução de problemas são os dois requisitos mais importantes para qualquer posição de ciência de dados. Como parte de sua responsabilidade cotidiana, você será solicitado a solucionar problemas complexos.
Quais são as etapas para obter seu primeiro emprego em ciência de dados?
Depois de ter conhecimento dessas habilidades você deve aplicá-las para criar vários projetos interativos e se envolver em uma comunidade ativa de ciência de dados.
Etapa 1 – O primeiro passo para conseguir qualquer trabalho em ciência de dados é desenvolver um currículo ou um portfólio que contém todos os projetos relevantes de ciência de dados nos quais você construiu ou contribuiu. Para fazer isso, você deve ter o conhecimento estatístico e as habilidades de programação para participar de tais projetos.
Etapa 2 – A melhor maneira de participar de projetos de ciência de dados é através do Kaggle. Existem competições e desafios no Kaggle que atraem entusiastas da ciência de dados de todos os níveis. À medida que avança em várias competições no Kaggle, você está ganhando reputação no mundo da ciência de dados. Além disso, você está adicionando projetos ao seu portfólio de cientista.
Etapa 3 – Trabalhar em projetos independentes é outra maneira de obter experiência no campo da ciência de dados. Existem vários conjuntos de dados disponíveis publicamente on-line. Usando sua criatividade, você pode criar seu próprio produto de dados que utiliza conjuntos de dados abertos. Se o conjunto de dados não estiver disponível on-line ou você estiver interessado em ter fluxos de dados em tempo real, poderá utilizar as ferramentas de raspagem da Web fornecidas com o Python.
Etapa 4 – Além dos desenvolvimentos do projeto, seu envolvimento e contribuição para a comunidade de ciência de dados também são importantes. Você deve escrever blogs, tutoriais e até orientações sobre as soluções dos seus problemas do Kaggle. Isso ajudará você a criar uma forte presença on-line. Além disso, participar do StackOverflow e responder a perguntas fornecerá o treinamento para responder questões de vários graus.
Etapa 5 – Construir conexões é outro requisito importante para garantir sua primeira entrevista. Você deve estar ativo no Linkedin, compartilhar seus projetos e participar de discussões da comunidade. Você deve poder influenciar seus empregadores em potencial para garantir uma entrevista com eles.
Conclusão
Neste artigo, descrevemos uma explicação para se tornar um cientista de dados proficiente. Discutimos várias etapas importantes que incluem habilidades necessárias, ferramentas utilizadas, curadoria de portfólio e criação de conexões para conseguir seu primeiro emprego em uma empresa de ciência de dados. Esperamos que, com a ajuda deste artigo, você consiga seu primeiro emprego como cientista de dados!
Se você tiver outras dúvidas sobre a carreira em Data Science, pode fazer perguntas livremente por meio de comentários.
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