Quer começar sua carreira como cientista de dados, mas não sabe por onde começar? Você está no lugar certo! Olá pessoal, bem-vindos a este incrível blog de Tutoriais de Ciência de Dados, ele vai dar a vocês um pontapé inicial no mundo da ciência de dados. Para obter conhecimento aprofundado sobre ciência de dados, você pode se inscrever para por Edureka com suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana e acesso vitalício. Vejamos o que aprenderemos hoje:
- Por que ciência de dados?
- O que é ciência de dados?
- Quem é um cientista de dados?
- Tendências de trabalho
- Como resolver um problema em Data Science?
- Componentes de Ciência de Dados
- Funções de trabalho de cientista de dados
Por que ciência de dados?
Diz-se que o Data Scientist é o “trabalho mais sexy do século 21”. Por quê? Porque nos últimos anos, as empresas armazenaram seus dados. E isso sendo feito por todas as empresas, de repente levou à explosão de dados. Os dados se tornaram a coisa mais abundante hoje.
Mas, o que você fará com esses dados? Vamos entender isso usando um exemplo:
Digamos, você tem uma empresa que fabrica telefones celulares. Você lançou seu primeiro produto e ele se tornou um grande sucesso. Cada tecnologia tem uma vida, certo? Então, agora é hora de inventar algo novo. Mas você não sabe o que deve ser inovado para atender às expectativas dos usuários, que aguardam ansiosos pelo seu próximo lançamento? 
Alguém, na sua empresa, teve a ideia de usar o feedback gerado pelo usuário e escolher coisas que achamos que os usuários estão esperando no próximo lançamento.
No Data Science, você aplica várias técnicas de mineração de dados, como análise de sentimento, etc., e obtém os resultados desejados.
Não é só isso, você pode tomar decisões melhores, você pode reduzir seus custos de produção apresentando maneiras eficientes e dar aos seus clientes o que eles realmente querem!
Com isso, são inúmeros os benefícios que a Data Science pode trazer e, por isso, tornou-se absolutamente necessário que sua empresa tivesse uma Equipe de Data Science.Requisitos como esses levaram à “Ciência de Dados” como um assunto hoje e, portanto, estamos escrevendo este blog no Tutorial de Ciência de Dados para você. :)
Tutorial de ciência de dados: O que é ciência de dados?
O termo Ciência de Dados surgiu recentemente com a evolução da estatística matemática e da análise de dados. A jornada tem sido incrível, realizamos muito hoje no campo da Ciência de Dados.
Nos próximos anos, seremos capazes de prever o futuro conforme afirmam os pesquisadores do MIT. Eles já alcançaram um marco na previsão do futuro, com suas pesquisas incríveis. Eles agora podem prever o que acontecerá na próxima cena de um filme, com sua máquina! Como? Bem, pode ser um pouco complexo para você entender a partir de agora, mas não se preocupe até o final deste blog, você também terá uma resposta para isso.
Voltando, estávamos falando sobre Data Science, também conhecida como data driven science, que faz uso de métodos científicos, processos e sistemas para extrair conhecimento ou insights de dados em várias formas, ou seja, estruturados ou não estruturados.
Quais são esses métodos e processos, é o que vamos discutir neste Tutorial de ciência de dados hoje.
Seguindo em frente, quem faz todo esse brain storming ou quem pratica Data Science? UMA Cientista de Dados .
Quem é um cientista de dados?
Como você pode ver na imagem, um Cientista de Dados é o mestre em todos os negócios! Ele deve ser proficiente em matemática, deve dominar a área de negócios e também deve ter excelentes habilidades em ciência da computação. Assustado? Não fique. Embora você precise ser bom em todos esses campos, mas mesmo se não for, você não está sozinho! Não existe “um cientista de dados completo”. Se falamos em trabalhar em ambiente corporativo, o trabalho é distribuído por equipes, sendo que cada equipe tem sua expertise. Mas o fato é que você deve ser proficiente em pelo menos um desses campos. Além disso, mesmo que essas habilidades sejam novas para você, relaxe! Pode levar algum tempo, mas essas habilidades podem ser desenvolvidas e, acredite, valeria a pena o tempo que você investirá. Por quê? Bem, vamos dar uma olhada nas tendências de emprego.
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Tendências de empregos para cientistas de dados
Bem, o gráfico diz tudo, não só há muitas vagas para um cientista de dados, mas também os empregos são bem pagos! E não, nosso blog não cobrirá os dados salariais, vá no google!
Bem, agora sabemos, aprender ciência de dados realmente faz sentido, não só porque é muito útil, mas também porque você terá uma ótima carreira em um futuro próximo.
Vamos começar nossa jornada no aprendizado da ciência de dados agora e começar com,
Como resolver um problema em Data Science?
Então, agora, vamos discutir como abordar um problema e resolvê-lo com a ciência de dados. Problemas em ciência de dados são resolvidos usando algoritmos. Mas, a coisa mais importante a julgar é qual algoritmo usar e quando usá-lo?
Basicamente, existem 5 tipos de problemas que você pode enfrentar na ciência de dados.
Vamos abordar cada uma dessas questões e os algoritmos associados, um por um:
É A ou B?
Com esta pergunta, estamos nos referindo a problemas que têm uma resposta categórica, como em problemas que têm uma solução fixa, a resposta pode ser sim ou não, 1 ou 0, interessado, talvez ou não interessado.
Por exemplo:
P. O que você quer, chá ou café?
Aqui, você não pode dizer que gostaria de uma coca! Já que a pergunta oferece apenas chá ou café, você pode responder apenas a uma delas.
Quando temos apenas dois tipos de respostas, ou seja, sim ou não, 1 ou 0, é denominado 2 - Classificação da Classe. Com mais de duas opções, é denominado Classificação Multi Class.
Concluindo, sempre que você se deparar com perguntas cuja resposta seja categórica, em Data Science você estará resolvendo esses problemas usando Algoritmos de Classificação.
O próximo problema neste Tutorial de ciência de dados, que você pode encontrar, talvez algo assim,
Isso é estranho?
Perguntas como essas lidam com padrões e podem ser resolvidas usando algoritmos de detecção de anomalias.
Por exemplo:
Experimente associar o problema 'isso é estranho?' a este diagrama,
O que há de estranho no padrão acima? O cara vermelho, não é?
Sempre que houver uma quebra no padrão, o algoritmo sinaliza esse evento específico para que possamos revisar. Uma aplicação do mundo real desse algoritmo foi implementada por empresas de cartão de crédito, onde qualquer transação incomum de um usuário é sinalizada para revisão. Portanto, implementando a segurança e reduzindo o esforço humano na vigilância.
Vejamos o próximo problema neste Tutorial de ciência de dados, não tenha medo, trata de matemática!
Quanto ou quantos?
Aqueles de vocês que não gostam de matemática, fiquem aliviados! Algoritmos de regressão estão aqui!
Portanto, sempre que houver um problema que possa exigir números ou valores numéricos, nós o resolvemos usando Algoritmos de Regressão.
Por exemplo:
Qual será a temperatura para amanhã?
Como esperamos um valor numérico na resposta a este problema, vamos resolvê-lo usando Algoritmos de Regressão.
Continuando neste Tutorial de ciência de dados, vamos discutir o próximo algoritmo,
Como isso é organizado?
Digamos que você tenha alguns dados, mas agora não tem ideia de como entender esses dados. Daí a pergunta: como isso é organizado?
Bem, você pode resolvê-lo usando algoritmos de agrupamento. Como eles resolvem esses problemas? Vamos ver:
Os algoritmos de clustering agrupam os dados em termos de características comuns. Por exemplo, no diagrama acima, os pontos são organizados com base nas cores. Da mesma forma, sejam quaisquer dados, os algoritmos de agrupamento tentam apreender o que há de comum entre eles e, portanto, os “agrupam”.
O próximo e último tipo de problema neste Tutorial de ciência de dados que você pode encontrar é,
O que eu devo fazer a seguir?
Sempre que você encontrar um problema, no qual seu computador tenha que tomar uma decisão com base no treinamento que você deu, isso envolve Algoritmos de Reforço.
Por exemplo:
Seu sistema de controle de temperatura, quando tem que decidir se deve baixar ou aumentar a temperatura da sala.
Como esses algoritmos funcionam?
Esses algoritmos são baseados na psicologia humana. Gostamos de ser apreciados certo? Os computadores implementam esses algoritmos e esperam ser apreciados ao serem treinados. Como? Vamos ver.
Em vez de ensinar ao computador o que fazer, você o deixa decidir o que fazer e, no final dessa ação, dá um feedback positivo ou negativo. Portanto, em vez de definir o que é certo e o que é errado em seu sistema, você permite que ele “decida” o que fazer e, no final, dê um feedback.
É como treinar seu cachorro. Você não pode controlar o que seu cachorro faz, certo? Mas você pode repreendê-lo quando ele errar. Da mesma forma, talvez dando tapinhas nas costas dele quando ele faz o que é esperado.
Vamos aplicar esse entendimento no exemplo acima, imagine que você está treinando o sistema de controle de temperatura, então sempre que o não. de pessoas na sala aumentar, tem que haver uma ação do sistema. Diminua a temperatura ou aumente-a. Uma vez que nosso sistema não entende nada, ele toma uma decisão aleatória, vamos supor, aumenta a temperatura. Portanto, você dá um feedback negativo. Com isso, o computador entende que sempre que aumenta o número de pessoas na sala, nunca aumenta a temperatura.
Da mesma forma para outras ações, você deve dar feedback.A cada feedback, seu sistema está aprendendo e, portanto, torna-se mais preciso em sua próxima decisão. Esse tipo de aprendizado é chamado de Aprendizado por Reforço.
Agora, os algoritmos que aprendemos acima neste Tutorial de ciência de dados envolvem uma “prática de aprendizado” comum. Estamos fazendo a máquina aprender certo?
O que é aprendizado de máquina?
É um tipo de Inteligência Artificial que torna os computadores capazes de aprender por conta própria, ou seja, sem serem programados explicitamente. Com o aprendizado de máquina, as máquinas podem atualizar seu próprio código, sempre que se depararem com uma nova situação.
Concluindo neste Tutorial de ciência de dados, agora sabemos que a ciência de dados é apoiada pelo aprendizado de máquina e seus algoritmos para sua análise. Como fazemos a análise, onde a fazemos. Além disso, a Data Science possui alguns componentes que nos ajudam a abordar todas essas questões.
Antes disso, deixe-me responder como o MIT pode prever o futuro, porque acho que vocês podem ser capazes de relacionar isso agora. Assim, os pesquisadores do MIT treinaram seu modelo com filmes e os computadores aprenderam como os humanos respondem ou como agem antes de realizar uma ação.
Por exemplo, quando você está prestes a apertar a mão de alguém, você tira a mão do bolso ou se inclina para a pessoa. Basicamente, existe uma “pré-ação” associada a tudo o que fazemos. O computador com a ajuda de filmes foi treinado nessas “pré-ações”. E ao observar mais e mais filmes, seus computadores foram capazes de prever qual poderia ser a próxima ação do personagem.
Fácil, não é? Deixe-me fazer mais uma pergunta para você neste Tutorial de ciência de dados! Qual algoritmo de aprendizado de máquina eles devem ter implementado nisso?
Componentes de Ciência de Dados
1. Conjuntos de dados
O que você vai analisar? Dados, certo? Você precisa de muitos dados que podem ser analisados, esses dados são alimentados para seus algoritmos ou ferramentas analíticas. Você obtém esses dados de várias pesquisas realizadas no passado.
2. R Studio
R é uma linguagem de programação de código aberto e ambiente de software para computação estatística e gráficos com suporte da fundação R. A linguagem R é usada em um IDE chamado R Studio.
Por que é usado?
- Linguagem de Programação e Estatística
- Além de ser usada como linguagem estatística, também pode ser usada como linguagem de programação para fins analíticos.
- Análise e visualização de dados
- Além de ser uma das ferramentas analíticas mais dominantes, R também é uma das ferramentas mais populares usadas para visualização de dados.
- Simples e fácil de aprender
- R é um simples e fácil de aprender, ler e escrever
- Livre e de código aberto
- R é um exemplo de FLOSS (Software Livre / Libre e de Código Aberto), o que significa que se pode distribuir gratuitamente cópias deste software, ler seu código-fonte, modificá-lo, etc.
O R Studio foi suficiente para a análise, até que nossos conjuntos de dados se tornassem enormes, também desestruturados ao mesmo tempo. Esse tipo de dado foi denominado Big Data.
3. Big Data
Big data é o termo para uma coleção de conjuntos de dados tão grandes e complexos que se torna difícil de processar usando ferramentas de gerenciamento de banco de dados disponíveis ou aplicativos tradicionais de processamento de dados.
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Agora, para domar esses dados, tivemos que criar uma ferramenta, porque nenhum software tradicional poderia lidar com esse tipo de dados e, portanto, criamos o Hadoop.
4. Hadoop
Hadoop é uma estrutura que nos ajuda a loja e processo grandes conjuntos de dados em paralelo e em forma de distribuição.
Vamos nos concentrar na parte de armazenamento e processo do Hadoop.
Loja
A parte de armazenamento no Hadoop é tratada pelo HDFS, ou seja, o Hadoop Distributed File System. Ele fornece alta disponibilidade em um ecossistema distribuído. A forma como funciona é assim, ele divide as informações recebidas em blocos e as distribui para diferentes nós em um cluster, permitindo o armazenamento distribuído.
Processo
MapReduce é o coração do processamento do Hadoop. Os algoritmos realizam duas tarefas importantes, mapear e reduzir. Os mapeadores dividem a tarefa em tarefas menores que são processadas paralelamente. Depois que todos os mapeadores fazem sua parte do trabalho, eles agregam seus resultados e, em seguida, esses resultados são reduzidos a um valor mais simples pelo processo Reduzir. Para saber mais sobre o Hadoop, você pode consultar nosso .
Se usarmos Hadoop como nosso armazenamento em Data Science, torna-se difícil processar a entrada com R Studio, devido à sua incapacidade de executar bem em ambiente distribuído, portanto, temos Spark R.
5. Spark R
É um pacote R, que fornece uma maneira leve de usar o Apache Spark com R. Por que você o usará sobre os aplicativos R tradicionais? Porque ele fornece uma implementação de quadro de dados distribuído que suporta operações como seleção, filtragem, agregação, etc., mas em grandes conjuntos de dados.
Faça uma pausa agora! Concluímos a parte técnica deste Tutorial de ciência de dados, vamos examiná-la da perspectiva do seu trabalho agora. Acho que você já teria pesquisado os salários de um cientista de dados no Google, mas, ainda assim, vamos discutir as funções que estão disponíveis para você como cientista de dados.
Funções de trabalho de cientista de dados
Alguns dos cargos de destaque do Cientista de Dados são:
- Cientista de Dados
- Engenheiro de dados
- Arquiteto de dados
- Administrador de Dados
- Analista de informações
- Analista de negócios
- Data / Analytics Manager
- Gerente de Business Intelligence
O gráfico Payscale.com neste Tutorial de ciência de dados abaixo mostra o salário médio do cientista de dados por habilidades nos EUA e na Índia.
Chegou o momento de aprimorar suas habilidades em Data Science e Big Data Analytics para aproveitar as oportunidades de carreira em Data Science que surgirem em seu caminho. Isso nos leva ao final do blog do tutorial de Ciência de Dados. Espero que este blog seja informativo e tenha agregado valor para você. Agora é a hora de entrar no mundo da ciência de dados e se tornar um cientista de dados de sucesso.
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Tem uma pergunta para nós no Tutorial de ciência de dados? Mencione isso na seção de comentários e entraremos em contato com você.