Então você quer se tornar um cientista de dados? Ou talvez você já esteja no campo, mas quer melhorar suas habilidades? Este guia completo é para você. Ele o guiará por todas as etapas necessárias para iniciar – e concluir – sua jornada de ciência de dados.
Começaremos discutindo o que é ciência de dados e o que ela implica. Em seguida, apresentaremos algumas das ferramentas e técnicas básicas do comércio. A seguir, mostraremos como colocar essas ferramentas em funcionamento, abordando um projeto de análise de dados do mundo real. Por fim, ofereceremos algumas dicas para manter suas habilidades aprimoradas e avançar em sua carreira em ciência de dados.
Vamos começar!
O que é ciência de dados?
Em sua forma mais básica, a ciência de dados é o processo de extrair insights e conhecimento dos dados. Mas o que isso significa na prática? Na verdade, existem algumas definições diferentes de ciência de dados, mas uma das mais populares é esta:
“A ciência de dados é um campo de estudo que usa estatísticas, aprendizado de máquina e inteligência artificial para extrair insights dos dados.”
Em outras palavras, a ciência de dados trata do uso de técnicas matemáticas para coletar informações de conjuntos de dados. Isso pode ser qualquer coisa, desde entender o comportamento do cliente em seu site até prever as mudanças climáticas globais.
Em um sentido mais amplo, a ciência de dados é o processo de extrair insights ou conhecimento de dados usando métodos e técnicas científicas. É um campo relativamente novo que surgiu em resposta ao crescente volume de dados, que agora está disponível. A ciência de dados é usada em vários setores, incluindo finanças, saúde, manufatura e varejo.
Por que a ciência de dados é importante?
Existem muitas razões pelas quais a ciência de dados é importante. Aqui estão apenas alguns:
1. A ciência de dados pode ajudá-lo a tomar melhores decisões. Ao entender como seus dados se comportam, você pode tomar decisões mais inteligentes sobre tudo, desde o desenvolvimento de produtos até o marketing e as operações.
2. A ciência de dados pode ajudar você a encontrar novas oportunidades. Ao analisar seus dados, você pode descobrir novas oportunidades ou tendências que, de outra forma, teria perdido.
3. A ciência de dados pode melhorar sua eficiência. A ciência de dados pode ajudá-lo a automatizar tarefas e otimizar fluxos de trabalho, o que pode levar a maior eficiência e produtividade.
4. A ciência de dados pode melhorar seu desempenho. Ao usar modelos orientados por dados para fazer previsões, você pode melhorar seu desempenho em diversas áreas, como finanças e saúde.
5. A ciência de dados pode ajudá-lo a criar produtos melhores. Ao entender como os usuários interagem com seus produtos, você pode melhorá-los e torná-los mais fáceis de usar.
6. A ciência de dados pode ajudar você a entender seus clientes. Ao analisar os dados dos clientes, você pode entender melhor quem eles são, o que desejam e como alcançá-los da melhor maneira.
A conclusão é que a ciência de dados é uma ferramenta poderosa que pode ser usada de várias maneiras para melhorar seus negócios ou organização. Com as habilidades e o conhecimento certos, você pode usar a ciência de dados para alcançar grandes feitos.
O que um cientista de dados faz?
Um cientista de dados normalmente faz três coisas: coletar dados, analisar dados e comunicar descobertas. Entrar no campo da ciência de dados requer um diploma de bacharel em TI, ciência da computação, matemática, economia ou outros campos relacionados. Para aqueles que desejam se especializar em uma determinada área ou levar suas carreiras para um nível superior, buscar um Mestrado em Estratégia e Liderança em Ciência de Dados grau é uma excelente opção. Vários cursos de pós-graduação relacionados à ciência de dados estão disponíveis, mas este mestrado combina habilidades de comunicação e habilidades técnicas.
Voltando às funções típicas de um cientista de dados, eles primeiro coletam dados de várias fontes. Isso pode ser qualquer coisa, desde dados de clientes a dados financeiros e dados climáticos. Em segundo lugar, os dados são analisados para extrair insights e conhecimento. Isso pode envolver o uso de técnicas estatísticas ou algoritmos de aprendizado de máquina. Por fim, os resultados são comunicados aos tomadores de decisão de maneira clara e concisa. Isso pode envolver a criação de gráficos, elaboração de relatórios ou desenvolvimento de modelos.
Quais habilidades você precisa para a ciência de dados?
Existem algumas habilidades essenciais que você precisa para a ciência de dados:
1. Estatisticas: Uma compreensão básica de estatística é essencial para a ciência de dados. Você precisa ser capaz de entender e interpretar modelos estatísticos e ser capaz de comunicar efetivamente as descobertas estatísticas.
2. Matemática: Você precisa ser capaz de usar efetivamente técnicas matemáticas para extrair insights dos dados.
3. Programação: A programação é essencial para a ciência de dados, pois permite escrever código para automatizar tarefas e analisar dados.
4. Aprendizado de máquina: o aprendizado de máquina é um componente essencial da ciência de dados, pois permite treinar modelos para fazer previsões a partir de dados.
5. Visualização de dados: Ser capaz de visualizar dados é importante para entender e comunicar as descobertas.
6. Habilidades de comunicação: É importante poder comunicar as descobertas de maneira clara e concisa para que possam ser compreendidas por não especialistas.
Essas são apenas algumas das habilidades essenciais para a ciência de dados. Existem muitas outras habilidades que podem ser úteis, como SQL, Hadoop e Tableau.
Quais ferramentas você precisa para a ciência de dados?
Existem várias ferramentas que você pode usar para ciência de dados. Aqui estão alguns dos mais comuns:
1. Software de estatísticas: Softwares estatísticos como R e SAS são ferramentas populares para análise de dados.
2. Linguagens de programação: Linguagens de programação populares para treinamento em ciência de dados incluem Python e Julia.
3. Algoritmos de aprendizado de máquina: uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina está disponível, incluindo redes neurais e algoritmos de aprendizado profundo.
4. Ferramentas de visualização de dados: as ferramentas populares de visualização de dados incluem Tableau e ggplot2.
5. Ferramentas de comunicação: As ferramentas de comunicação incluem Microsoft Excel, PowerPoint e Tableau Public.
Essas são apenas algumas das ferramentas disponíveis para ciência de dados. Existem muitas outras opções disponíveis, dependendo de suas necessidades.
Em suma, a ciência de dados é um campo em crescimento que é usado em uma variedade de indústrias. Para ter sucesso em ciência de dados, você precisa ter fortes habilidades em estatística, matemática, programação, aprendizado de máquina e visualização de dados. Você também precisa de boas habilidades de comunicação para que possa comunicar efetivamente as descobertas aos tomadores de decisão. Existem várias ferramentas disponíveis para ciência de dados, incluindo software estatístico, linguagens de programação, algoritmos de aprendizado de máquina e ferramentas de visualização de dados.