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Cientista de Dados: o que você precisa saber para ser um?

Cientista de Dados: o que você precisa saber para ser um?
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30 de outubro de 2019
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Como fazer parte da profissão que mais cresce na área de tecnologia.


Poucas pessoas sabiam quem era um cientista de dados há dez anos, muitos que estão na profissão há mais tempo que isso vieram de carreiras como estatística e matemática. Mas a tecnologia mudou - e muito - a face dessa carreira. Hoje em dia, um cientista de dados precisa ter conhecimentos e habilidades muito além de calcular probabilidade e estatísticas. 

Esta nova geração de especialistas precisa lidar diariamente com o desafio de coletar e traduzir dados brutos, usar dados para resolver problemas de negócios, saber acompanhar e prever tendências, conseguir se comunicar com gerência, TI e stakeholders, entre outras atribuições.

Para isso, alguns conhecimentos primordiais precisam estar em sua bagagem. Para ser um cientista de dados, você não precisa necessariamente ser da área de TI ou matemática, qualquer um pode entrar na carreira, você só precisa se familiarizar com as seguintes tecnologias e conceitos

Matemática e Estatística

Você não precisa, como já mencionamos, ser um especialista em matemática e estatística, com graduação, pós, mestrado e doutorado. Mas é importante que você entenda que muitos conceitos de estatística e matemática são as bases que fundamentam a análise, a coleta e o tratamento de dados, assim como a construção de algoritmos de Machine Learning.

Se você não quer se aprofundar em matemática e estatística, pode focar em aprender aquilo que é mais essencial para seu trabalho como cientista de dados: modelos estatísticos, regressão  linear, regressão múltipla, álgebra linear e clustering são alguns desses conceitos importantes.

Saber matemática e estatística também ajuda a desenvolver suas habilidade lógicas e reconhecimento de padrões. 

Fundamentos e Linguagem de Programação

Você pode aprender a usar ferramentas de análise que dispensam o conhecimento de linguagens de programação? Pode, mas você será um profissional mais completo (e requisitado no mercado) se entender fundamentos de programação e conhecer algumas de suas linguagens.

Python e R são as linguagens de programação mais populares entre os cientistas de dados, primeiro porque são gratuitas e você pode explorá-las para aprender na prática. Enquanto Python é mais geral e aplicada em muitas áreas, R é frequentemente associada a grandes volumes de dados e processamentos estatísticos (veja só, a matemática de novo). Ao seguir uma ordem, comece por Python, em seguida R. 

Fundamentos de programação, principalmente voltadas para back-end, servidores, coleta e comunicação de dados também são conhecimentos importantes para se tornar um profissional mais completo.

Banco de Dados

Se você quer ser um cientista de dados, parece óbvio que você precise entender de banco de dados, não é mesmo? São neles que ficam armazenadas todas as informações importantes para seu trabalho.

Existem diferentes bancos de dados, sendo o mais conhecido o MySQL, para consultá-lo você precisa conhecer a linguagem SQL, que também permite criar um banco de dados. É preciso aprender como instalar um banco de dados, como acessá-lo, como coletar dados e analisá-los.

Você também precisa saber como "limpar" os dados, ou seja, converter dados brutos para que eles sejam compreendidos com mais facilidade.

Machine Learning e Deep Learning

Machine Learning não é só uma parte fundamental da ciência de dados, mas também do nosso dia a dia. Nós estamos constantemente fornecendo informações às máquinas para aprenderem mais e melhor nossas preferências, nossos comportamentos de compra, nossas músicas e séries favoritas.

Como um cientista de dados, você utiliza o "aprendizado da máquina" para criar algoritmos que  coletam e mineram dados de maneira automatizada. O algoritmo varia de acordo com o tipo de dado e a análise pretendida.

Nesse contexto, você precisa compreender os conceitos e saber como implementá-los, e com certeza o conhecimento de Matemática e Estatística será de grande valia nesse momento. Um próximo passo seria o Deep Learning, que envolve usar dados para modelar abstrações mais complexas, mas essa é uma etapa mais avançada.

Apresentação e Visualização

De pouco adianta saber coletar, interpretar, minerar, limpar e passar o dia todo com dados sem saber traduzi-los para que você e as pessoas ao seu redor possam analisá-los com facilidade. Por isso, saber transformar dados em representações gráficas é uma habilidade importante para ser um cientista de dados.

Existe uma gama de ferramentas que podem te auxiliar na hora de transformar dados em gráficos e infográficos e ajudam a diminuir a complexidade da tarefa, mas há um grande desafio em saber como contar a história por trás de um massivo volume de dados. 

A capacidade de entregar uma visualização de dados efetiva tem sido um requisito cada vez mais procurado, pois dados são fontes de grandes decisões no mundo dos negócios e um dado mal apresentado pode levar à sua má interpretação.

Apesar de parecer assustador a quantidade de assuntos, temas e conceitos com o quais é preciso se familiarizar para ser um cientista de dados, é importante dar um passo de cada vez. Se você se sente inseguro em relação às capacidade listadas acima, comece com um curso básico de estatística antes de ir para algo mais avançado em Machine Learning.

Na Digital House, oferecemos cursos em diversas áreas da tecnologia, inclusive Ciência de Dados, com um programa de mentoria de carreira que te acompanha ao longo das aulas. Venha fazer uma visita e descubra o que nós podemos fazer para te ajudar a ter sua carreira digital!

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UX Research: o que é e como planejar

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