Categoria: Data Science

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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Saiba como a Netflix usou a Data Science para melhorar seu sistema de recomendação.

Estudo de caso da Data Science – Como a Netflix usou a Data Science para melhorar seu sistema de recomendação?

Você se lembra do último filme que assistiu na Netflix? Não quero saber o nome, apenas recorde-se: depois de assistir ao filme, você foi recomendado para filmes semelhantes? Como a Netflix sabe do que você gosta? O segredo aqui é a ciência de dados. A Netflix usa a Data Science para fornecer recomendações relevantes e interessantes para você. Então, hoje, neste artigo, discutiremos o mesmo. Vamos começar a explorar a Ciência de dados na Netflix com uma introdução básica à Netflix.

Ciência de dados na Netflix

A Netflix começou inicialmente como um serviço de aluguel de DVD em 1998. Baseava-se principalmente em serviços postais de terceiros para entregar seus DVDs aos usuários. Isso resultou em grandes perdas que eles logo mitigaram com a introdução do serviço de streaming on-line em 2007. Para fazer isso acontecer a Netflix investiu em muitos algoritmos para fornecer uma experiência de filme impecável aos seus usuários. Um desses algoritmos é o sistema de recomendação usado pela Netflix para fornecer sugestões aos usuários. Um sistema de recomendação compreende as necessidades dos usuários e fornece sugestões dos vários produtos cinematográficos.

O que é um sistema de recomendação?

Um sistema de recomendação é uma plataforma que fornece aos usuários vários conteúdos com base em suas preferências e gostos. Um sistema de recomendação leva as informações sobre o usuário como uma entrada. Essas podem estar na forma de uso passado do produto ou nas classificações fornecidas a ele. Em seguida, processa essas informações para prever quanto o usuário classificaria ou preferiria o produto. Um sistema de recomendação utiliza uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina.

Outro papel importante que um sistema de recomendação desempenha hoje é procurar similaridade entre diferentes produtos. No caso da Netflix, o sistema de recomendação procura filmes semelhantes aos que você assistiu ou gostou anteriormente. Este é um método importante para cenários que envolvem partida a frio. Nesta partida a empresa não possui muitos dados do usuário disponíveis para gerar recomendações, portanto, com base no que foi assistido, a Netflix fornece recomendações dos filmes que compartilham um certo grau de similaridade. Existem dois tipos principais de sistemas de recomendação, são eles:

Sistemas de recomendação baseados em conteúdo

Em um sistema de recomendação baseado em conteúdo o conhecimento dos produtos e as informações do cliente são levados em consideração e com base no conteúdo que você visualizou na Netflix fornece sugestões semelhantes. Por exemplo, se você assistiu a um filme com um gênero de ficção científica o sistema de recomendação, com base em conteúdo, fornecerá sugestões de filmes semelhantes com o mesmo gênero.

Sistemas de recomendação de filtragem colaborativa

Diferente da filtragem baseada em conteúdo que forneceu recomendações de produtos similares, a Filtragem colaborativa fornece recomendações baseadas nos perfis semelhantes de seus usuários. Uma vantagem importante da filtragem colaborativa é que ela é independente do conhecimento do produto. Em vez disso, conta com os usuários com uma suposição básica de que o que eles gostaram no passado também gostará no futuro. Por exemplo, se uma pessoa A assiste gêneros de crime, ficção científica e suspense e B assiste a gêneros de ficção científica, suspense e ação, então A também gostará de ação e B gostará de gênero de crime.

Há também um terceiro tipo de sistema de recomendação que combina as técnicas Conteúdo e Colaboração. Essa forma de sistema de recomendação é conhecida como Sistema de Recomendação Híbrido. A Netflix utiliza o Sistema de Recomendação Híbrido como principal para sugerir conteúdo a seus usuários.

Como a Netflix resolveu seu problema de recomendação com a ciência de dados

Em 2006, quando a Netflix queria entrar no mercado de streaming, começou com uma competição pela previsão de classificação de filmes. Ele forneceu um prêmio de US$ 1 milhão para quem aumentou a precisão da plataforma então existente ‘Cinematch’ em 10%. No final da competição a equipe BellKor apresentou sua solução que aumentou a precisão da previsão em 10,06%, com mais de 200 horas de trabalho e um conjunto de 107 algoritmos forneceu esse resultado e o modelo final deu um RMSE de 0,8712. Para sua solução eles usaram o algoritmo vizinho K-mais próximo para pós-processamento dos dados.

Em seguida, eles implementaram um modelo de fatoração conhecido popularmente como Decomposição de Valor Singular (SVD) por fornecer uma incorporação dimensional ideal para seus usuários. Eles também fizeram uso de máquinas restritas de Boltzmann (RBM) para aprimorar a capacidade do modelo de filtragem colaborativa. Esses dois algoritmos no conjunto, SVD e RBM, forneceram os melhores resultados. Uma combinação linear desses dois algoritmos reduziu o RMSE para 0,88.

No entanto, mesmo após a redução do RMSE e o aumento da precisão, a Netflix sofreu dois grandes desafios: primeiro, os dados fornecidos durante a competição eram de 100 milhões de classificações de filmes, em oposição a mais de 5 bilhões de classificações da Netflix. Segundo, os algoritmos eram estáticos, o que significa que eles lidavam apenas com dados históricos e não levavam em conta a dinamicidade dos usuários que adicionavam análises em tempo real. Depois que a Netflix superou esses desafios, tornou os algoritmos vencedores parte do seu sistema de recomendação.

Usando a intercalação para melhorar a personalização

A Netflix usa algoritmos de classificação para fornecer uma lista de filmes e programas de TV que mais atraem seus usuários, no entanto, com a presença de vários algoritmos de classificação, geralmente é difícil acomodar todos eles e testar seu desempenho simultaneamente. O teste A / B tradicional em um conjunto reduzido de algoritmos não conseguiu identificar os melhores deles com tamanho de amostra menor e também consumiu muito tempo, então a Netflix decidiu inovar seu processo algorítmico. Para acelerar o processo de experimentação de seus algoritmos de classificação, a Netflix implementou a técnica de intercalação que permitiu identificar os melhores algoritmos, que é aplicada em duas etapas para fornecer o melhor algoritmo de classificação de página para fornecer recomendações personalizadas aos seus usuários.

Na primeira etapa são realizadas experiências para determinar a preferência do membro entre os dois algoritmos de classificação. Diferentemente do teste A / B, no qual os dois grupos de espectadores são expostos aos dois algoritmos de classificação, a Netflix utiliza a intercalação para misturar as classificações dos algoritmos A e B. Ela ainda fornece aos usuários conteúdo enriquecido com base nessa técnica de intercalação altamente sensível para classificar a qualidade do algoritmo.

Importância da conscientização do contexto nas recomendações

A conscientização contextual é um dos elementos-chave na personalização de recomendações para seus usuários. Isso não apenas melhora o desempenho do sistema de recomendação, mas também solicita que os usuários forneçam melhores comentários que resultariam em uma recomendação de qualidade. Existem duas categorias de classes contextuais:

Explícito

Localização

Língua

Hora do dia

Dispositivo

Inferido

Padrões Binging

Companheiro

Para prever contextos, usamos o aprendizado de representação. É uma técnica de aprendizado profundo que executa a engenharia de recursos que descobre recursos sem programação explícita. Com base no horário e nos períodos de exibição, a Netflix baseia seus dados em vários parâmetros, como Dia, Semana, Temporada e períodos ainda mais longos, como Olimpíadas, FIFA e eleições.

Sumário

Neste artigo, estudamos como a Netflix utiliza um sistema de recomendação para fornecer sugestões de filmes para seus usuários. Também vimos como ela depende fortemente de várias técnicas na Data Science para fornecer recomendações ao usuário. Passamos pela competição do Prêmio Netflix e como ele usava os algoritmos da equipe vencedora para melhorar sua precisão. No final, discutimos a previsão contextual e como a Netflix a utiliza para fornecer recomendações personalizadas aos seus usuários.

Data Science e Inteligência Artificial são as duas tecnologias mais importantes do mundo atualmente. Embora a Data Science faça uso da Inteligência Artificial em suas operações, ela não representa completamente a IA. Neste artigo, entenderemos o conceito de ciência de dados versus inteligência artificial. Além disso, discutiremos como os pesquisadores de todo o mundo estão moldando a Inteligência Artificial moderna.

A Ciência de Dados e a Inteligência Artificial são as mais usadas de forma intercambiável. Embora a Ciência de Dados possa contribuir para alguns aspectos da IA, ela não reflete tudo. A Ciência de Dados é o campo mais popular do mundo atualmente. No entanto, a verdadeira Inteligência Artificial está longe de ser alcançável. Muitos consideram a Ciência de Dados contemporânea como Inteligência Artificial, porém isso não é simplesmente assim. Então, vamos explorar Ciência de Dados x Inteligência Artificial para limpar todas as suas confusões.

O que é Ciência de Dados ( Data Science )?

Data Science é a atual tecnologia dominante que conquistou indústrias em todo o mundo e provocou uma quarta revolução industrial no mundo de hoje. Isso é resultado da contribuição da explosão maciça de dados e da crescente necessidade das indústrias de confiar nos dados para criar produtos melhores.

Nós nos tornamos parte de uma sociedade baseada em dados. Estes se tornaram uma necessidade urgente de indústrias que precisam deles para tomar decisões cuidadosas.

A Ciência de Dados envolve vários campos subjacentes, como estatística, matemática e programação, portanto, é necessário que um cientista de dados seja proficiente neles para entender tendências e padrões nos dados. Esse grande requisito de habilidades fornece à Data Science uma curva de aprendizado acentuada. Além disso, é necessário que um cientista de dados possua um perfil analista, técnico e estatístico. Vamos abordar em outro artigo, quais os conhecimentos necessários para um cientista de dados de sucesso.

As várias etapas e procedimentos na Ciência de Dados envolvem extração, manipulação, visualização e manutenção de dados para prever a ocorrência de eventos futuros. Um cientista de dados deve ter um conhecimento sólido dos algoritmos de aprendizado de máquina. Esses algoritmos de aprendizado de máquina são Inteligência Artificial, que discutiremos mais adiante neste artigo.

As indústrias exigem que os cientistas de dados as ajudem a tomar as decisões necessárias baseadas em dados. Eles as auxiliam a avaliar seu desempenho e também sugerem as mudanças necessárias para aumentá-los. E também ajudam a equipe de desenvolvimento de produtos a adaptar pelos que atraem os clientes, analisando seu comportamento.

O que é inteligência artificial?

Inteligência Artificial é a inteligência que é possuída pelas máquinas. É modelado a partir da inteligência natural que é possuída por animais e humanos. Ela faz uso de algoritmos para executar ações autônomas. Essas ações são semelhantes as realizadas no passado e foram bem-sucedidas.

Muitos algoritmos tradicionais de Inteligência Artificial tinham objetivos explicitamente fornecidos, como foi o caso de algoritmos de localização de caminhos. No entanto, os algoritmos de IA contemporâneos, como os mais modernos, entendem os padrões e encontram a meta incorporada nos dados. A Inteligência Artificial também é utilizada em vários princípios de engenharia de software, com o objetivo de desenvolver soluções para os problemas existentes.

Recentemente, muitos gigantes da tecnologia, como Google, Amazon e Facebook, estão aproveitando a Inteligência Artificial para desenvolver sistemas autônomos. O exemplo mais famoso é o do AlphaGo do Google, esse sistema autônomo de jogo Go derrotou o Ke Jie, o jogador profissional AlphaGo número 1 do mundo. Este último fez uso das redes neurais artificiais modeladas a partir dos neurônios humanos que aprendem informações ao longo do tempo e executam ações.

Qual a diferença entre inteligência artificial e ciência de dados?

Vamos começar a explorar Ciência de Dados x Inteligência Artificial através dos pontos abaixo:

1. Restrições da IA contemporânea

A Inteligência Artificial e a Ciência de Dados podem ser usadas de forma intercambiável. Mas existem certas diferenças entre os dois campos. A IA contemporânea usada no mundo hoje é a ‘Inteligência Artificial Estreita’, sob essa forma de inteligência, os sistemas de computadores não têm total autonomia e consciência como seres humanos. Em vez disso, eles só podem executar tarefas para as quais foram treinados. Por exemplo, um AlphaGo pode derrotar o campeão número 1 do mundo, mas não saberá que está jogando o jogo AlphaGo. Ou seja, ele não tem uma mente consciente.

2. A Ciência de Dados é um procedimento abrangente

Data Science é a análise e estudo de dados. Um cientista de dados é responsável por tomar decisões que beneficiam as empresas. Além disso, seu papel varia de acordo com o setor. Nas suas funções e responsabilidades cotidianas, o principal requisito é pré-processar os dados, ou seja, executar a limpeza e transformação destes. Ele então analisa os padrões nos dados e usa técnicas de visualização para desenhar gráficos que sublinham os procedimentos analíticos. Em seguida, desenvolve modelos de previsão que encontram a probabilidade da ocorrência de eventos futuros (analise preditiva).

3. Inteligência Artificial é uma ferramenta para Data Scientist

Para um cientista de dados, a Inteligência Artificial é uma ferramenta ou um procedimento que está no topo de outras metodologias, usadas para analisar os dados. Isso é melhor analisado através da Hierarquia de Maslow, em que cada componente da pirâmide representa uma operação de dados que é realizada por um cientista de dados.

Várias funções e requisitos da empresa também destacam as principais diferenças entre Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Por exemplo, várias empresas exigem posições de IA pura, como Deep Learning Scientist, Machine Learning Engineer, PNL Scientist etc. Esses requisitos são principalmente para o desenvolvimento de produtos que vivem e respiram na IA. Muitas dessas funções exigem ferramentas de ciência de dados, como R e Python, para executar várias operações de dados, mas também exigem conhecimentos adicionais em ciência da computação.

Um cientista de dados, por outro lado, ajuda a empresa e os negócios a tomar decisões cuidadosas baseadas em dados. Ele é responsável por extrair dados usando consultas SQL e NoSQL, limpando várias anomalias nos dados, analisando seus padrões e aplicando modelos preditivos para gerar insights futuros. Além disso, com base nos requisitos, um Data Scientist também utiliza ferramentas de IA, como os algoritmos de Deep Learning, que executam classificação e previsão rigorosas nos dados.

Ciência de Dados versus Inteligência Artificial – diferença principal

A Ciência de Dados é um processo abrangente que envolve pré-processamento, análise, visualização e previsão. Por outro lado, a IA é a implementação de um modelo preditivo para prever eventos futuros.

A Data Science é composta por várias técnicas estatísticas, enquanto a IA faz uso de algoritmos de computador.

As ferramentas envolvidas na Ciência de Dados são muito mais do que as usadas na IA. Isso ocorre porque a Data Science envolve várias etapas para analisar dados e gerar insights a partir deles.

A Ciência de Dados trata de encontrar padrões ocultos nos dados, enquanto a IA tem a ver com conferir autonomia ao modelo de dados.

A Ciência de dados não envolve um alto grau de processamento científico em comparação com a IA.

Conclusão

Nesta Ciência de Dados x Inteligência Artificial, conhecemos os dois termos usados de forma intercambiável. A Inteligência Artificial é um domínio amplo que ainda é amplamente inexplorado. A Ciência de Dados é um campo que utiliza a IA para gerar previsões, mas também se concentra na transformação de dados para análise e visualização. Por fim, concluímos que, embora a Ciência de Dados seja um trabalho que realiza análise de dados, a Inteligência Artificial é uma ferramenta para criar produtos melhores e conceder autonomia a eles.