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O que você precisa saber para se tornar cientista de dados

O que você precisa saber para se tornar cientista de dados
#Dados
26 de junho - min de leitura

As empresas estão desesperadas por cientistas de dados qualificados. Descubra mais sobre a profissão e como se tornar um Data Scientist.


Você sabia que a profissão cientista de dados é hoje considerada a mais requisitada para o próximo século, segundo a Harvard Business Review ?

Como as empresas não investem suas altas cifras no incerto, elas demandam apenas gente extremamente especializada, ou seja, capacitada nas habilidades digitais mais assertivas e que tenham  a skill relacional de integração com outras áreas, como Atendimento e Negócios. 

E você, que sabe de matemática, mas acha que estatística não é seu forte, ou tem noções de programação, mas sabe que o maravilhoso mundo de dados é muito maior que isso, pode achar essa profissão muito distante de sua realidade. Mas não é bem assim. Saiba tudo sobre a área de dados e como se tornar este profissional.

Cientista de dados: a profissão do futuro

Cientistas são aquelas pessoas curiosas, investigadoras, questionadoras e com um poder de análise e observação aguçado. O cientista da área de Dados é assim, traduzindo informações, construindo probabilidades e gerando previsões mais certas para um negócio prosperar.

O Relatório Connectivity Benchmark 2020, da MuleSoft, falou com 800 líderes, em organizações com pelo menos 1.000 funcionários, dos Estados Unidos, Reino Unido, França, Alemanha, Holanda, Austrália, Cingapura, Hong Kong e Japão, constatando que as quatro principais prioridades de investimento delas em TI eram: segurança (53%), big data e analytics (48%), estratégia de multicloud (41%) e IA/machine learning (41 %). Note que todas são relacionadas a dados.

E, para este investimento trazer resultado, estas empresas sabem que é preciso integração com os sistemas existentes.

Ainda segundo a pesquisa, as três principais funções de negócios com necessidades desta integração são: analistas de negócios (40%), cientistas de dados (38%) e suporte ao cliente (38%).

Com estes dados, fica claro que o cientista não pode ficar somente na bolha do TI, pois a análise de dados é essencial para a tomada de decisões. Vamos combinar: “dados são o novo petróleo”.  

Características de um profissional de dados

Para se tornar um profissional do Big Data, nós reunimos as principais habilidades de um cientista de dados:

Desenvolver o gosto de aprender, questionar e reaprender novamente

Todo cientista de dados tem seu lado autodidata. Curioso, estuda muito, pesquisa e busca novas tecnologias por conta própria. Portanto, procure comunidades, grupos e eventos gratuitos para aprender sobre tecnologias novas, reaprender as que acha que domina e questionar dúvidas em fóruns do segmento.

Conhecimentos básicos em banco de dados e estrutura de linguagem de programação

Pré-requisito básico para esta carreira é ter conhecimento básico de banco de dados relacional ou não relacional (SQL e NoSQL) e em linguagem de programação. Para “dissecar” uma base de dados, tipo pesquisa de laboratório, e explorá-la em sua totalidade, é preciso aprender algumas linguagens como R e Python, criando seu modelo de algoritmo, assim como estrutura de atribuição de variáveis, vetores, matrizes, loops etc.

Entender sobre infraestrutura

Você precisará ter um nível inicial de conhecimento sobre infraestrutura e comandos básicos de Linux pois os fornecedores principais dos programas de Big Data trabalham com sistemas e ferramentas open source, logo, desenvolvidos em Linux. 

Dominar minimamente estatística

Quartis, percentis, variância, desvio-padrão e o básico em cálculos matemáticos como álgebra, regressão, entender a tendência dos dados pensando na representação visual nos gráficos exploratórios. É importante ter conhecimento sobre tudo isso, desde já. Só assim você poderá compreender o comportamento dos dados para aplicar um algoritmo. 

Invista em um curso na área de Dados

Depois de entender ponto a ponto a área de dados, o próximo passo é se capacitar!

Na Digital House você encontra o curso certo para te tornar este profissional do futuo. E não se preocupe se seu currículo não atende a alguns dos itens anteriores.

Na DH ajudamos você a estar alinhado com as necessidades deste mercado. Com aulas dinâmicas e 100% ao vivo, o curso de Data Science te ensinará a trabalhar com dados estruturados, não-estruturados e a dominar:

➜ Medidas de Dispersão/Associação (Python)

➜ Pandas Básico

➜ Probabilidades com Python

➜ Inferência Estatística

➜ Business (Cultura Data-driven)

➜ Dataviz & Storytelling

➜ SQL, NoSQL & Big Data

➜ Scrapping

➜ Regressão Simples & Regressão Múltipla

➜ Modelagem Estatística

➜ Regressão Logística

➜ Machine Learning

Ou seja, tudo o que você precisa para ingressar na carreira, bem no momento que a oportunidade bate à porta de quem está preparado :)

Outras notícias

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#Dados

Melhores áreas para trabalhar: 6 profissões do futuro para ficar de olho

Antes de saber as áreas, é claro que não podemos desconsiderar o ano de 2020 e todo o contexto pandêmico que vivemos. O ano foi um grande empurrão para que a tecnologia e as habilidades digitais dominassem ainda mais o mercado, pois a grande maioria dos serviços buscou aderir à transformação digital para não ficar para trás.Sendo assim, muitos empregos tradicionais sofreram grandes mudanças, não somente no ano passado, mas também nos últimos anos, por estar em um processo de revolução tecnológica.Quais são as melhores áreas para trabalhar?O cenário profissional está seguindo para algumas áreas específicas, de acordo com as tendências de mercado. Confira abaixo as 7 principais áreas e profissões do futuro para considerar em uma decisão:ANALISTA DE DADOS E CIENTISTA DE DADOSSegundo o relatório do World Economic Forum, as profissões de analista de dados (Data Analytics) e cientista de dados (Data Science) estão em primeiro lugar como alta demanda em 2021. Dados são recursos valiosos para tomada de decisões, desenvolvimento de produtos e análise de mercado. A média salarial é de R$ 4.852, de acordo com o site Glassdoor para analista de dados. Já para cientista de dados, a média salarial é de R$ 7.834. Na Digital House, nós temos os cursos para ambas as profissões, tanto Data Analytics quanto Data Science. Confira as grades e seja um especialista na área!ESPECIALISTA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNINGEm paralelo com a transformação digital, acelerada no contexto de 2020, as carreiras associadas à Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning ganharam muito espaço. O salário médio é de R$ 9.441 no Brasil, sendo que as chances de contratação no exterior são grandes, podendo trabalhar remotamente. Além disso, a área possui grande necessidade de demanda para poucos profissionais qualificados. Confira a grade do curso de Inteligência Artificial da Digital House. Você também pode contribuir com a transformação digital nas grandes empresas.PROFISSIONAIS DE MARKETING DIGITALCom a ascensão do meio online, a necessidade de assessoria na área aumenta cada vez mais. São diversas profissões dentro do Marketing Digital, possibilitando a construção de um time com pessoas de diversas formações acadêmicas.Marketing Digital e Marketing Digital Avançado são os cursos oferecidos pela DH e o salário médio para o profissional da área é de R$ 7.578 por mês. Investir nessa área não tem erro!ANALISTA DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃOA preocupação com a segurança de dados nas empresas faz com que a demanda por profissionais de segurança da informação seja alta.Pessoas com habilidades em programação, que possuem formação em Ciência da Computação ou certificações específicas da área, têm salário médio de R$ 4.862.Que tal ingressar na área? Confira o curso de Cyber Security da Digital House e tenha aulas com os melhores especialistas do mercado.PROJECT MANAGERSEssa é a carreira para quem faz a gestão de projetos, acompanhando prazos e indicadores para alcançar as expectativas do negócio. Metodologias ágeis e visão de mercado são essenciais para isso. A carreira paga, em média, R$ 168 mil ao ano.Conquiste sua estabilidade financeira e alavanque sua carreira com o curso de Gestão de Produtos Digitais da Digital House.UXEssa área abarca profissionais que garantem a boa relação entre a empresa e o seu consumidor, com boas experiências. Num cenário atual, onde o comportamento das pessoas se torna cada vez mais exigente com as transformações digitais, o profissional que garante a melhor experiência do usuário é cada vez mais necessário. O salário médio é de R$ 5.760. A DH oferece o curso de Experiência do Usuário (UX), que prepara o aluno para otimizar resultados das empresas com seus consumidores.Ingresse em uma das profissões do futuroFicou bem claro que a tecnologia está dominando as profissões que estão em alta, não? Conforme as empresas passam pelo processo de transformação digital para se manterem firmes no mercado, determinadas habilidades e competências se tornam cada vez mais necessárias para as pessoas.A Digital House oferece diversos cursos que formam especialistas em todas as áreas do futuro, em aulas ministradas por professores que estão no mercado. Conheça os cursos de marketing digital, UX, dados, programação e negócios.Leia mais no blog DH:+ Departamento de carreiras: 95% de empregabilidade na Digital House+ Tudo que um desenvolvedor Full Stack precisa saber+ Aprenda a criar um storytelling com dadosE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

 Transformação digital nas empresas: o que é e por que faz tanta diferença? img
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Transformação digital nas empresas: o que é e por que faz tanta diferença?

A transformação digital é um assunto que aparece constantemente em empresas de qualquer setor. Não é algo para o futuro, mas sim um conceito necessário no presente, para que as empresas consigam seguir prosperando, sem ficar para trás.Considerando tudo isso, confira esse texto com o que você precisa saber sobre transformação digital.O que significa transformação digital?Transformação digital é a implementação de tecnologias digitais, através da mudança estrutural das organizações, para solucionar problemas e trazer melhores resultados no desempenho, produtividade e eficácia dos processos.Ao iniciar o processo de transformação digital nas empresas, a tecnologia se torna o fator principal em uma estratégia de gestão e não algo presente superficialmente.O processo demanda tempo e recursos, mas qualquer empresa, seja de grande ou pequeno porte, pode aderir à transformação digital, pois mesmo com menos dinheiro é possível planejar estratégias.Qual a importância da transformação digital nas empresas?Estamos vivendo uma revolução tecnológica, em que as coisas estão ficando cada vez mais rápidas e recebemos muito mais informações em menos tempo e de maneira acessível, ou seja, a transformação digital traz um impacto muito grande na sociedade.Em paralelo a esse desenvolvimento, as pessoas também estão mudando de comportamento, exigindo tudo com mais rapidez e facilidade. Temos produtos e serviços disponíveis de forma digital, algo que não existia até alguns anos atrás.Por isso, as empresas precisam se adaptar a esses costumes, otimizando novas soluções em seus processos e as possibilidades são ilimitadas.Empresas que passaram por transformação digitalConfira três exemplos de transformação digital em empresas que se tornaram referência em suas áreas de mercado:NetflixA Netflix se tornou uma das principais produtoras de conteúdo no mundo. Seu sucesso começou a partir da transformação digital promovida pelo serviço de streaming, adequado às mídias digitais. Quem lembra das videolocadoras nas cidades? Pois é, a Netflix teve a grande sacada de perceber o avanço da tecnologia e a necessidade dos consumidores, dominando o mercado e fechando muitas lojas.Magazine LuizaO grande crescimento da marca veio a partir da estratégia de transformação digital, onde o e-commerce passou a ser a principal referência de compras aos seus clientes. Não foi preciso fechar as lojas físicas para que o processo desse certo, mas sim adaptá-las tecnologicamente, capacitando seus profissionais, alterando processos de venda e gerando muitas campanhas de marketing digital a partir das promoções de produtos.Por conta disso, em 2019, a Magazine Luiza alcançou quase R$1 bilhão em lucros. SpotifyA Spotify é a principal referência de empresa no mercado musical. Seu grande crescimento partiu de uma transformação digital, onde através de uma metodologia ágil e uma análise detalhada de seus dados, a empresa desenvolveu um modelo de inteligência artificial baseada no machine learning, adequando a plataforma aos consumidores atuais.Sendo assim, o aplicativo passou a identificar quais músicas seus usuários mais gostam de ouvir, baseando-se no histórico de cada um, e podendo fazer, inclusive, indicações de novas músicas, artistas e álbuns. Sua usabilidade passou a atrair muitas pessoas que se interessam pelo mundo musical e querem buscar novas referências.O que fazer para passar pela transformação digital?O que há de comum em todas as empresas que passaram pela transformação digital e obtiveram êxito? Destaca-se a preocupação em solucionar os problemas dos clientes, atrelado aos novos comportamentos de consumo e à inovação tecnológica.Para que o processo de transformação digital nas empresas possa dar certo, é necessário prestar atenção em quatro pontos importantes. Confira abaixo:Estratégia: qualquer inclusão de processo deve estar alinhada com a estratégia da empresa, utilizando coisas que já funcionam e sua base de clientes.Modelo de digitalização: é necessário escolher um modelo de digitalização para desenvolver capacidades e formas de trabalho.Organização: é necessário estruturar a gestão e toda a equipe que conduzirá o processo de transformação digital.Cultura: todo esse processo só é possível se a empresa possuir uma cultura que busque inovações e novos caminhos na forma de realizar seus negócios. Seja qual for o mercado de atuação, as organizações (sejam grandes ou pequenas) devem estar sempre atentas às novas tendências tecnológicas e mudanças no comportamento de consumo dos usuários.Quais são as insatisfações dos clientes com os serviços disponíveis no mercado? A partir disso, trace o caminho para a criação de cases que sirvam como exemplos de transformação digital.Não é inspirador? Que tal seguir essa carreira e atuar diretamente com transformações digitais? A Digital House oferece o curso de Data Analytics, onde você pode se tornar um analista de dados, encontrando novos insights para transformações digitais e o curso de Gestão de Produtos Digitais, que te capacita a gerenciar os processos como um todo.Leia mais no blog DH:+ Departamento de carreiras: 95% de empregabilidade na Digital House+ Tudo que um desenvolvedor Full Stack precisa saber+ Aprenda a criar um storytelling com dadosE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Modelos de classificação: entenda como funciona o aprendizado de máquina img
#Dados

Modelos de classificação: entenda como funciona o aprendizado de máquina

Olá, meu nome é Rudiney. Sou professor do curso de Data Science na Digital House Brasil e eu estou aqui pra falar sobre modelos de classificação em Data Science. O que são modelos de classificação?Modelos de classificação são um ramo de aplicação do aprendizado de máquina, no campo da ciência de dados. Resumidamente, os modelos de classificação têm o propósito de classificar características de um sistema de dados, de modo a associar um conjunto de observações sob a mesma caracterização. Para entendermos melhor o ramo da classificação, vamos voltar alguns passos e relembrar o conceito de aprendizado de máquina. Ramificações do campo de aprendizado de máquinaO aprendizado de máquina é o processo de criação de modelos que podem realizar uma certa tarefa sem a necessidade de que um humano a tenha programado para isso. De forma geral, como pode ser visto na figura acima, podemos reduzir o universo do aprendizado de máquina em três grandes vertentes: Aprendizado por reforçoO aprendizado por reforço, em que um agente interage com um ambiente através da troca simultânea de sinais, com o agente enviando um informação sobre uma ação e o ambiente enviando informação sobre um estado, submetido à ação do agente. O agente pode receber recompensas por uma determinada ação, submetido à ação do ambiente. O aprendizado por reforço endereça essa relação de ação e recompensa, estudando como os agentes de um software devem tomar ações em um ambiente, de modo a maximizar o conceito de recompensa cumulativa. Ele é encontrado na inteligência artificial, robótica e jogos.Aprendizado não supervisionadoO aprendizado não supervisionado envolve a posse de um dataset e a aplicação de técnicas estatísticas e de aprendizado de máquina para extrair uma estrutura dos dados e a relação entre os atributos. O aprendizado não supervisionado procura padrões nos dados e por não haverem rótulos (ou os valores a serem previstos pelo modelo), usados no treinamento dos modelos supervisionados, é preciso adotar outras técnicas de aprendizagem para realizar previsões. Ele pode ser encontrado em segmentação de clientes e sistemas de recomendação, mas também em nossos bebês que aprendem sem supervisão quando nos observam e imitam nossa ações. Aprendizado supervisionadoO aprendizado supervisionado é aquele em que há à disposição uma lista de rótulos da variável resposta, observações com resultado conhecido, que podem treinar o modelo e permiti-lo fazer previsões. O aprendizado supervisionado se divide em duas categorias. A seguir vemos a ramificação em dois tipos, os modelos de classificação e os de regressão.Ramificações do subcampo de aprendizado supervisionadoComo visto na figura acima, temos as regressões, usadas para estimativas e previsões numéricas, como a de preços em mercados imobiliários ou a quantidade de um item de vestuário a ser produzido. Temos também os modelos de classificação (supervisionados), o tema central desse texto, que veremos em detalhes a seguir.Como funciona aprendizado de máquina?Vamos então iniciar nossa discussão sobre alguns dos mais conhecidos modelos de aprendizado supervisionado de máquinas classificadoras. Os modelos de classificação são do tipo supervisionado e predizem resultados de tipo classe. Isso significa que um modelo de classificação vai prever qualquer tipo de categoria, ou classe, tal como tipo de objeto ou classificação. Pode ser um tipo de fruta (como pêras ou maçãs), pode ser um diagnóstico médico (como para tumores malignos ou benignos), pode ser a avaliação de uma operação de crédito (como fraude ou não fraude).Um modelo de classificação usa atributos de um indivíduo (ou grupo de indivíduos) ou entidade para prever a classe desse indivíduo ou entidade. Suponha que trabalhe em uma empresa de entrega de hortifrúti e queira desenvolver um modelo que reconheça um tipo de fruta, entre uma maçã, ou uma banana, ou uma laranja, ou um abacaxi. Baseando-se nos atributos de forma, dimensões, cor e peso, você tenta predizer a chance de uma fruta ser classificada com cada um dos rótulos descritos acima, diferenciando uma fruta da outra com base na combinação de seus atributos. Diz-se que o modelo aprende que algumas combinações de atributos pertencem a classes ou categorias específicas da amostra. O modelo entende que a uma determinada combinação média de atributos será dado uma classificação de sua categoria, uma outra combinação média desses atributos será interpretada com uma classificação em uma categoria diferente e assim por diante. Os rótulos utilizados para a classificação podem ser binários, como positivo (+) e negativo (-), sim ou não, verdadeiro ou falso, presente ou não presente. Os rótulos também podem conter múltiplas classes, como iniciante, intermediário ou avançado. Ou como laranja, maçã e banana.Quer saber mais sobre árvores de decisão?  Muitos são os modelos propostos para a tarefa de classificação que apresentam diferentes abordagens. Assim, essa será uma série discutindo alguns modelos de classificação. Falaremos das Árvores de Decisão, as Decision Trees, que são um sistema de suporte à decisão que utilizam modelos que copiam as ramificações de árvores para expressar o processo de tomada de decisão e suas consequências. Utilizando declarações de controle condicional, o modelo tenta prever resultados de eventos, custo de recursos e utilidade, entre outros. Falaremos também do Naïve Bayes, um classificador probabilístico, que tira proveito do teorema proposto por Thomas Bayes (1701 - 1761), que descreve a probabilidade de um evento ocorrer com base no conhecimento prévio das condições que podem estar relacionadas a esse evento. E por fim, discutiremos ainda sobre Máquinas de vetores de Suporte, que representam as observações do dataset como pontos no espaço, de modo que as categorias de observações sejam separadas por um hiato espacial (o mais amplo possível) não populado por pontos. Assim novas observações podem ser mapeadas naquele espaço e previsões de classificação dessas observações de um lado da divisão ou outro, podem ser realizadas.Assim, nos vemos em breve :) Quer estudar Data Science na prática? O melhor jeito de aprender é fazendo! No curso para se tornar cientista de dados da DH, você tem aulas ao vivo com professores que estão no mercado. Que tal baixar o programa do curso e ver a infinidade de temas que você pode começar a estudar?Não deixe de conferir também nossa biblioteca de conteúdo e o Blog DH, com diversos outros artigos e materiais interessantes sobre tecnologia.Vem ler mais artigos sobre dados:+ Conheça as tendências digitais para 2021+ Como escolher sua carreira na área de dados+ Como implementar uma cultura de dadosE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)