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Habilidades necessárias para Cientistas de Dados
O que exatamente um cientista de dados faz?
Os cientistas de dados são pensadores profundos, muitas vezes curiosos para descobrir a profundidade de quaisquer dados fornecidos a eles. Estamos sempre fazendo perguntas e fazendo novas descobertas. Quando recebem big data, além dos aspectos computacionais, esses profissionais imediatamente começam a usar sua visão e habilidades de negócios para resolver problemas de ciência de dados e ajudar sua organização a obter o maior retorno sobre os investimentos.
Habilidades de educação e programação
Uma boa formação educacional é altamente necessária para ser um profissional nesta área. Pesquisas mostram que pelo menos 88% dos profissionais da área de Data Science teriam o título de mestre e cerca de 46% são até doutores. Para começar, as qualificações de um cientista de dados incluem um diploma de bacharel em ciência da computação, engenharia e / ou estatística. Conjunto de habilidades especiais sobre como usar consultas de Hadoop ou Big Data é definitivamente uma vantagem adicional, especialmente quando é necessário obter um mestrado em ciência de dados e / ou doutorado em um campo relacionado de estudo.
O conhecimento prático de programação é essencial para entrar no mundo dos profissionais de Ciência de Dados. O conhecimento de ferramentas analíticas como ‘R’ é preferível, pois é uma das maneiras mais fáceis de resolver problemas estatísticos.
Habilidades técnicas necessárias para ser um cientista de dados
Codificação Python: a linguagem de codificação mais comum para programadores também é um requisito para cientistas de dados. Outras linguagens incluem Java, Perl ou C / C ++. Python é procurado por causa da versatilidade que ele fornece e tabelas SQL que podem ser facilmente importadas para o código. A modelagem estatística em python também é relativamente fácil, pois permite aos usuários criar conjuntos de dados. É possível encontrar os diferentes tipos de conjunto de dados necessários no Google.
Apache Hadoop : Uma vantagem adicional seria ter um conhecimento do Apache Hadoop . Na verdade, um estudo realizado pela CrowdFlower afirmou que os cientistas de dados com pelo menos um conhecimento prático do Apache Hadoop são preferidos com uma classificação de 49%. Em uma situação em que os dados estão em grande volume e é necessário enviá-los para vários servidores diferentes, o Hadoop é muito útil. Pode-se usar o Hadoop para transmitir dados rapidamente junto com a exploração de dados, sumarização de dados, filtragem e até mesmo amostragem.
Banco de dados / codificação SQL : SQL ou Structured Query Language ajuda os programadores a extrair dados / informações de big data de forma estruturada. Ele ainda ajuda nas funções analíticas e transforma estruturas de banco de dados. Como o SQL é usado para lidar com grandes volumes de dados, o conhecimento de SQL é um requisito para cientistas de dados.
Aprendizado de máquina e IA: o caminho do aprendizado de ciência de dados inclui um bom conhecimento de aprendizado de máquina e IA (inteligência artificial). Técnicas de aprendizado de máquina, como aprendizado de máquina supervisionado, regressão logística, árvores de decisão etc., certamente diferenciam um cientista de dados dos outros. Outras técnicas avançadas de aprendizado de máquina incluem detecção de outliers, análise de sobrevivência, aprendizado por reforço e visão computacional, para citar alguns.
Habilidades não técnicas necessárias para ser um cientista de dados
Intellectual Curiosity: se alguém precisa percorrer um longo caminho no campo da ciência de dados, precisa ser inatamente curioso. A pesquisa contínua, a leitura prolífica e a capacidade de fazer muitas perguntas fariam de alguém um bom cientista de dados. Também é necessário realizar a troca de dados, porque passar por grandes volumes de dados é a principal tarefa de um analista de dados.
Business Acumen: Como cientista de dados, basicamente ajudamos as empresas a promover seus negócios, orientando-as na direção certa. Portanto, um conhecimento sólido do setor é necessário para ajudar uma organização a resolver seu problema e aproveitar os dados da melhor maneira possível.
Communication Skills and Teamwork: os cientistas de dados devem ser capazes de traduzir com clareza e fluência suas descobertas técnicas em termos leigos para manter os membros de outras equipes na mesma página. Trabalhar dentro da equipe também é necessário, já que o trabalho também depende de outras equipes e, portanto, os cientistas de dados devem ser capazes de expressar suas ideias em palavras claras e de colaborar de maneira fácil e eficiente.
Via: acadgild
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