Como se tornar um cientista de dados?
Opa! Sabemos como pode ser assustador navegar no vasto mundo da ciência de dados. Com tantas ferramentas, estruturas e tecnologias disponíveis, é fácil se sentir sobrecarregado e não saber por onde começar.
É por isso que escrevemos esse post para guiá-lo por um roteiro de cientista de dados usando emojis para torná-lo mais divertido e envolvente!
O primeiro passo em nosso roteiro de cientista de dados é aprender estatística, matemática e probabilidade.
Eu sei, eu sei, matemática pode ser intimidante, mas confie em mim – é essencial para uma base sólida em ciência de dados. A compreensão desses conceitos ajudará você a analisar e interpretar dados e tomar decisões baseadas em dados.
📚📊🔍💻📈🤖🧮📉💡🧬
Aqui está um roteiro do cientista de dados:
1. 📚 Aprenda Estatística, Matemática e Probabilidade
2. 📊 Análise e visualização de dados de estudo
3. 🔍 Desenvolva habilidades em mineração e limpeza de dados
4. 💻 Domine linguagens de programação como Python e R
5. 📈 Familiarize-se com algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina
6. 🤖 Aprenda conceitos de Inteligência Artificial e Deep Learning
7. 🧮 Pratique técnicas de modelagem e avaliação de dados
8. 📉 Entenda as tecnologias de big data e computação em nuvem
9. 💡 Obtenha conhecimento de Business Intelligence e ferramentas de tomada de decisão
10. 🧬 Continue aprendendo e fique atualizado com as tecnologias e tendências emergentes
Lembre-se de que este roteiro é apenas uma diretriz geral, e o caminho real pode variar de acordo com seus interesses e objetivos de carreira.
Aqui está uma versão expandida do roteiro do cientista de dados com mais detalhes e estruturas:
📚 Aprenda Estatística, Matemática e Probabilidade
• Aprenda conceitos básicos de estatística, como média, mediana, moda, desvio padrão e correlação.
• Estude conceitos matemáticos como álgebra linear, cálculo e otimização.
• Compreenda as distribuições de probabilidade, testes de hipóteses e inferência estatística.
• Estruturas: Khan Academy, MIT OpenCourseWare, Coursera, edX.
2. 📊 Análise e visualização de dados de estudo
• Desenvolva habilidades em exploração de dados, pré-processamento de dados e limpeza de dados.
• Aprenda a usar ferramentas estatísticas e pacotes de software como pandas, numpy e seaborn.
• Domine as técnicas de visualização de dados usando ferramentas como Tableau, PowerBI e matplotlib.
• Frameworks: DataCamp, Kaggle, Mode Analytics.
3. 🔍 Desenvolva habilidades em mineração de dados e limpeza de dados
• Aprenda a coletar, pré-processar e limpar dados de várias fontes.
• Compreenda como realizar seleção de recursos, engenharia de recursos e transformação de dados.
• Aprenda a lidar com dados ausentes, valores discrepantes e anomalias.
• Frameworks: OpenRefine, Trifacta, Databricks.
4. 💻 Domine linguagens de programação como Python e R
• Aprenda a escrever código limpo, eficiente e reutilizável usando Python ou R.
• Compreenda como usar bibliotecas e estruturas como Scikit-Learn, TensorFlow e Keras.
• Aprenda as melhores práticas em engenharia de software, controle de versão e documentação.
• Frameworks: Codecademy, Udemy, Python for Data Science Handbook.
5. 📈 Familiarize-se com algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina
• Entenda os diferentes tipos de aprendizado de máquina, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.
• Aprenda a implementar algoritmos de regressão, classificação e agrupamento.
• Compreenda os conceitos de overfitting, underfitting, bias e variância.
• Frameworks: curso de aprendizado de máquina de Andrew Ng, competições Kaggle, documentação Scikit-Learn.
6. 🤖 Aprenda conceitos de Inteligência Artificial e Deep Learning
• Compreenda os fundamentos de redes neurais, aprendizado profundo e redes neurais convolucionais.
• Aprenda a usar estruturas de aprendizado profundo, como TensorFlow, Keras e PyTorch.
• Compreenda os desafios do treinamento de redes neurais profundas, como desaparecimento de gradientes e overfitting.
• Estruturas: Fast.ai, curso intensivo de aprendizado de máquina do Google, tutoriais do PyTorch.
7. 🧮 Pratique técnicas de modelagem e avaliação de dados
• Aprenda a desenvolver modelos preditivos e avaliar seu desempenho.
• Compreenda os conceitos de compensação de viés-variância, validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros.
• Aprenda a interpretar os resultados do modelo e fazer previsões.
• Frameworks: documentação Scikit-Learn, competições Kaggle, DataRobot.
8. 📉 Entenda as Tecnologias de Big Data e Computação em Nuvem
• Compreenda os conceitos de computação distribuída e processamento paralelo.
• Aprenda a usar ferramentas e tecnologias como Hadoop, Spark e Apache Cassandra.
• Compreenda conceitos e plataformas de computação em nuvem, como AWS, Azure e GCP.
• Frameworks: Especialização em Big Data do Coursera, Databricks, AWS Academy.
9. 💡 Obtenha conhecimento de Business Intelligence e ferramentas de tomada de decisão
• Aprenda a usar ferramentas e técnicas para tomada de decisão baseada em dados.
• Compreender como usar ferramentas de BI, como Tableau e PowerBI, para criar relatórios e painéis.
• Aprenda a apresentar insights de dados e comunicar descobertas de forma eficaz.
• Frameworks: Harvard Business Review, Melhores Práticas de Visualização de Dados, Data Storytelling.
10. 🧬 Continue aprendendo e fique atualizado com as tecnologias e tendências emergentes
• Participe de conferências, webinars e workshops para se manter atualizado sobre as últimas tecnologias e tendências.
• Siga líderes de opinião e especialistas na comunidade de ciência de dados.
• Participe de comunidades e fóruns online para colaborar e aprender com os outros.
• Estruturas: conferências de ciência de dados, blogs e podcasts de ciência de dados, competições Kaggle, grupos Meetup.
Lembre-se que o roteiro citado acima não é uma sequência rígida, e você pode seguir caminhos diferentes de acordo com seus interesses e objetivos.
Além disso, lembre-se de que se tornar um cientista de dados é um processo de aprendizado contínuo, e manter-se atualizado com as tecnologias e tendências emergentes é essencial para permanecer relevante no campo.
Além das estruturas mencionadas acima, você também pode considerar obter um diploma formal ou um programa de certificação em ciência de dados ou áreas afins.
Alguns dos programas populares de graduação e certificação incluem:
• Mestrado em Ciência de Dados
• Master of Business Administration com ênfase em Business Analytics
• Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
• Engenheiro de dados profissional certificado pelo Google
• Big Data certificado pela AWS — Especialidade
Esses programas fornecem um currículo abrangente e experiência prática para prepará-lo para uma carreira em ciência de dados.
Além disso, é importante ganhar experiência prática trabalhando em projetos de ciência de dados do mundo real.
Você pode começar trabalhando em seus próprios projetos ou contribuindo para projetos de código aberto.
Algumas outras maneiras de ganhar experiência prática incluem:
• Participar de competições Kaggle ou outros desafios de ciência de dados.
• Voluntariado para projetos relacionados a dados em organizações sem fins lucrativos ou startups.
• Estagiar ou trabalhar meio período em uma empresa que usa ciência de dados.
Isso não apenas ajudará você a criar um portfólio de projetos, mas também fornecerá uma experiência valiosa trabalhando com conjuntos de dados do mundo real e resolvendo problemas complexos.
Por fim, é importante desenvolver outras habilidades essenciais, como comunicação, trabalho em equipe e gerenciamento de projetos.
Os cientistas de dados geralmente trabalham em equipes multifuncionais, e a capacidade de colaborar e se comunicar de forma eficaz é crucial.
Você pode desenvolver essas habilidades:
• Participar de projetos em grupo ou trabalhar em equipes.
• Praticar a apresentação de seu trabalho e descobertas para diferentes públicos.
• Fazer cursos ou workshops sobre gerenciamento de projetos ou comunicação.
No geral, tornar-se um cientista de dados requer uma combinação de habilidades técnicas, experiência prática e soft skills.
Seguindo o roteiro mencionado acima e aprendendo continuamente e se mantendo atualizado, você pode construir uma carreira de sucesso em ciência de dados.
Boa sorte em sua jornada para se tornar um cientista de dados!!!
Nota: Na Impact Strategy temos um time completo de data cientistas para desenvolver nossas soluções e atender nossos clientes.