Dois analistas do LinkedIn cunharam o termo 'cientista de dados' no ano de 2008. Eles estavam apenas tentando descrever o que fazem, ou seja, derivar valor de negócios dos dados massivos gerados por seu site. No processo, eles acabaram nomeando o cargo que teria uma demanda incrível nos anos que viriam e até mesmo ser denominado como ‘O trabalho mais sexy dos 21stséculo.'
Agora, as organizações que consideram 'dados' como um ativo valioso estão procurando por especialistas em dados ou 'cientistas' para liderá-los no futuro.
Então, o que é preciso para ser um grande cientista de dados? ……… Uma variedade de conjuntos de habilidades!
Dê uma breve olhada nas principais habilidades de um cientista de dados.
O processo de ciência de dados inclui 3 etapas.
- Captura de dados
- Análise de dados
- Apresentação
Vamos examinar mais de perto o papel de um cientista de dados em cada um desses estágios.
Captura de dados
- Habilidades de programação e banco de dados
A primeira etapa da mineração de dados é capturar os dados certos. Então, para ser um cientista de dados, é muito essencial estar familiarizado com ferramentas e tecnologias, especialmente as de código aberto como Hadoop, Java, Python, C ++ e tecnologias de banco de dados como SQL, NoSQL, HBase e assim por diante.
- Domínio de negócios e experiência
Os dados variam de acordo com o negócio. Portanto, a compreensão dos dados de negócios exige especialização, que só é obtida trabalhando em um domínio de dados específico.
Por exemplo: Os dados coletados na área médica serão totalmente diferentes dos dados de uma loja de varejo de roupas.
- Modelagem de dados, warehouse e habilidades de dados não estruturados
As organizações estão coletando uma enorme quantidade de dados por meio de vários recursos. Os dados capturados desta forma não são estruturados e precisam ser organizados antes da análise. Portanto, um cientista de dados deve ser proficiente na modelagem de dados não estruturados.
Análise de dados
- Habilidades de ferramentas estatísticas
A habilidade essencial de um cientista de dados é saber usar ferramentas estatísticas como R, Excel, SAS e assim por diante. Essas ferramentas são necessárias para processar os dados capturados e analisá-los.
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- Habilidades matemáticas
O conhecimento da ciência da computação por si só não é suficiente para ser um cientista de dados. O perfil de cientista de dados requer alguém que possa entender programação e algoritmos de aprendizado de máquina em grande escala, além de ser um estatístico proficiente. Isso requer experiência em outras disciplinas científicas e matemáticas além das linguagens de computador.
Apresentação
- Habilidades da ferramenta de visualização
Você pode minerar e modelar os dados coletados, mas consegue visualizá-los?
Se você deseja ser um cientista de dados de sucesso, deve ser capaz de trabalhar com algumas ferramentas de visualização de dados para representar as análises de dados visualmente. Alguns deles incluem R, Flare, HighCharts, AmCharts, D3.js, Processing e API de visualização do Google, etc.
Mas este não é o fim! Se você realmente deseja se tornar um cientista de dados, também deve ter as seguintes habilidades:
- Habilidades de comunicação: As estatísticas e o Excel são difíceis de lidar. Os cientistas de dados devem ser capazes de apresentar os dados de forma que comuniquem os resultados aos usuários de negócios.
- Habilidades de negócio : Os cientistas de dados terão que desempenhar várias funções. Eles precisariam se comunicar com diversas pessoas na organização. Portanto, ter fortes habilidades de negócios que incluem comunicação, planejamento, organização e gestão será de grande ajuda. Isso inclui entender os requisitos de negócios e aplicativos e interpretar as informações de acordo. Além disso, ele deve ter uma compreensão geral dos principais desafios do setor e deve estar ciente dos índices financeiros para uma melhor tomada de decisão. Resumindo, um cientista de dados também pensa em ‘Negócios’.
- Habilidades para resolver problemas: Isso parece óbvio, já que a ciência de dados trata da solução de problemas. Um cientista de dados eficiente deve reservar um tempo e examinar profundamente o problema e encontrar uma solução viável para atender ao usuário.
- Habilidades de previsão: Um cientista de dados também deve ser um preditor eficiente. Ele deve ter amplo conhecimento de algoritmos para selecionar o certo para ajustar adequadamente o modelo de dados. Isso envolve certa quantidade de criatividade para usar e representar os dados com sabedoria.
- Hacking: Sei que parece assustador, mas diferentes habilidades de hacking, como manipular arquivos de texto na linha de comando, compreender operações vetorizadas e pensamento algorítmico, farão de você um cientista de dados melhor.
Olhando para os conjuntos de habilidades acima, fica claro que ser um Cientista de Dados não significa apenas saber tudo sobre dados. É um perfil de trabalho com um amálgama de habilidades de dados, habilidades matemáticas, habilidades de negócios e habilidades de comunicação. Com todas essas habilidades juntas, um Cientista de Dados pode ser corretamente chamado de a estrela do rock na área de TI.
Lista de verificação para se tornar um cientista de dados incrível e eficiente:
Abordamos as habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados. Há uma grande diferença em apenas se tornar um cientista de dados e se tornar um cientista de dados incrível e eficiente. As habilidades a seguir, juntamente com as habilidades mencionadas acima, diferenciam você de ser um cientista de dados normal ou mesmo medíocre.
- Habilidades matemáticas - Cálculos, operações de matriz, otimização numérica, métodos estocásticos, etc.
- Habilidades estatísticas - Modelos de regressão, árvores, classificações, diagnósticos, estatísticas aplicadas, etc.
- Comunicação - Visualização, apresentação e redação.
- Base de dados - Além do CouchDB, conhecimento em bancos de dados não tradicionais como MongoDB e Vertica.
- Linguagens de programação - Pig, Hive, Java, Python, etc.
- Processamento de linguagem natural e Mineração de dados.
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