5 coisas que você deve saber antes de entrar na ciência de dados

28/03/202226/08/2020 Por Johny Wauke

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5 coisas que você deve saber antes de entrar na ciência de dados.

Como os dados estão evoluindo rapidamente, mais empresas estão procurando entender profundamente sobre seus clientes ou concorrentes. De acordo com o relatório de janeiro do Avoid, há um aumento de 29% na demanda por cientistas de dados ano após ano e um aumento de 344% desde 2013.

As empresas estão constantemente procurando cientistas de dados capazes de resolver problemas de negócios. As tarefas podem ser economizar custos operacionais, extrair percepções valiosas de dados, melhorar a experiência do cliente ao usar aplicativos ou sites, etc.

Já que o trabalho do cientista de dados está se tornando mais popular, você pretende entrar no campo da ciência de dados? Antes de pensar em mudar ou aterrissar em sua carreira no campo da ciência de dados, espero que você possa ler este artigo até o fim. Assim, você saberá se gosta ou se é adequado para você.

1. Seja independente

Você precisará ser independente. Não estou dizendo que você não poderia pedir ajuda aos seus colegas, mas na maioria das vezes, você precisará resolver sozinho. Você enfrentará uma variedade de problemas durante todo o dia.

Por exemplo, você escreveu um programa que está funcionando perfeitamente por um longo tempo. No entanto, o programa para de funcionar repentinamente. Ou talvez seu modelo de aprendizado de máquina de produção atual de repente tenha um desempenho ruim. Você precisará descobrir os motivos e resolvê-los sozinho.

Além disso, quando você está lendo artigos acadêmicos, você não entende o conceito que o autor está tentando transmitir ou tem dificuldades para implementar a ideia do autor em código. Você ainda pode optar por consultar seus colegas, mas eles podem não ter muito tempo para explicar a você. Eles são capazes de fornecer alguns exemplos para referência, mas você ainda está por sua própria conta para resolvê-los .

2. Aproveite a codificação

Isto é muito importante. Talvez você esteja bem para codificar, mas não deseja enfrentar a tela com códigos o dia todo. Então, a ciência de dados pode não ser tão adequada para você. Você passará a maior parte do tempo olhando para os códigos, seja corrigindo bugs ou codificando .

Digamos que você esteja trabalhando atualmente com inteligência de negócios. Seu trabalho diário é atender às necessidades ou solicitações de negócios. Você tem uma combinação de solicitações comerciais e técnicas. As solicitações técnicas aqui significam que você deve escrever código para realizar a tarefa. Portanto, se você sempre muda sua tarefa para tarefas de negócios quando está entediado com tarefas técnicas, deve olhar antes de saltar.

Se você quiser se divertir mais na codificação, comece alguns projetos que você achar muito interessantes. Certifique-se de que você precisa para mantê-lo motivado para concluir o projeto. Um programa nada mais é do que uma ferramenta,não aprenda por aprender, aprenda para criar valor.

3. Ambiente desafiador

A tecnologia está mudando constantemente. Haverá novos modelos de aprendizado de máquina lançados com frequência ou novas linguagens de programação emergentes. Para se manter atualizado com a tecnologia, você precisará aprender continuamente.

Além disso, todos são talentosos no departamento de ciência de dados. Eles terão pelo menos uma habilidade muito forte, pode ser visualização, modelagem, web crawling, comunicação, engenharia de software, depuração e etc. Portanto, prepare- se para se adaptar ao ambiente estressante, mas excitante .

Os desafios podem ser divertidos ao mesmo tempo. Você aprenderá muito em um curto período de tempo. Se você é uma pessoa que adota desafios, vai se divertir muito no departamento de ciência de dados.

4. Demora mais para ver os resultados

Você não poderia esperar encontrar grande satisfação todos os dias. Ser um cientista de dados é muito parecido com ser um cientista pesquisador. Sempre experimentando métodos diferentes para ver quais métodos funcionam.

Você passará o dia examinando e entendendo seus dados. Então, você poderá obter os recursos importantes para o bom desempenho do seu modelo. Depois disso, você experimenta diferentes abordagens ou modelos para melhorar o desempenho do seu modelo. Pode parecer que são apenas algumas etapas para chegar ao resultado, mas na verdade isso leva muito tempo.

Seja paciente e continue trabalhando será a chave para que seu trabalho dê frutos .

5. Explique conceitos complexos em termos leigos

A comunicação é uma habilidade essencial, independentemente do emprego em que você esteja trabalhando . Você precisará se comunicar com a equipe de produto, equipe operacional ou etc para concordar com os detalhes do projeto antes de iniciá-lo.

Depois de discutir como o serviço deve ser, imagine que você alcançou o resultado com seu modelo sofisticado. Agora, você terá que explicar em um termo de alto nível para que eles tenham algumas idéias ou confiança em seu serviço.

Além disso, quando os dados são previstos incorretamente, você precisará explicá-los de uma maneira muito abrangente. Por exemplo, você está trabalhando com a equipe de produto para treinar um modelo que seja capaz de classificar as avaliações da lista em boas, neutras ou ruins.

Um dia, um dos membros da equipe de produto questionou por que essa análise: “Você poderia me dizer se a qualidade desta sacola é boa?” é classificada como notícia positiva? Esta revisão deve ser classificada como neutra. Uma possível explicação pode ser porque o modelo reconhece a palavra “bom” como uma característica positiva.

Pensamentos finais

Espero que você ache isso útil quando estiver pensando em mudar para o campo da ciência de dados.

Embora cientista de dados seja o trabalho mais sexy do século 21, de acordo com a Harvard Business Review , pense bem antes de pensar em mudar para ciência de dados.

Se você ama seu trabalho, se você gosta dele, você já é um sucesso. – Jack Canfield

Obrigado por ler até o final e comente abaixo sobre qual assunto você tem interesse em discutir!

Créditos: towardsdatascience