Como começar na ciência de dados

Se você notou recentemente o termo ciência de dados sendo usado em blogs de tecnologia e na comunidade de desenvolvedores, você não está sozinho. Mesmo desenvolvedores juniors podem ter começado a ouvir sobre a aplicação da linguagem em que estão trabalhando em ciência de dados. Isso porque a ciência de dados (um campo focado em coletar, organizar, analisar e aplicar dados com eficiência) é facilmente um dos campos mais quentes da tecnologia hoje. É por isso que a demanda por desenvolvedores proficientes em ferramentas e princípios de ciência de dados continuou a explodir nos últimos anos.

Embora entender o que é ciência de dados exija algum aprendizado por conta própria, entrar no campo da ciência de dados envolve algumas etapas práticas para você seguir ao seguir uma carreira em programação. Isso ocorre porque uma carreira em ciência de dados começa com o básico da programação: como os bancos de dados funcionam e interagem com sites e softwares front-end, como linguagens de programação específicas e suas bibliotecas fornecem melhores soluções para as necessidades de ciência de dados. E como a segurança cibernética desempenha um papel importante na proteção dos dados massivos e muitas vezes confidenciais que os cientistas de dados usam para alimentar uma ampla gama de indústrias modernas.

Para programadores iniciantes, uma carreira em ciência de dados deve ser vista como uma maratona, não um sprint. Existem muitas etapas em sua educação contínua de programação que podem colocá-lo no caminho certo. Com isso em mente, vamos dar uma olhada em como entrar na ciência de dados, destacando a mais importante dessas etapas – para que você possa ajustar seus objetivos e a educação em programação agora, tornando seu caminho na ciência de dados muito mais fácil.

Entenda as várias áreas da ciência de dados

Como mencionado acima, a ciência de dados trata do desenvolvimento das melhores ferramentas e métodos para coletar e analisar grandes conjuntos de dados. Mas no campo da ciência de dados, também existem diferentes tipos de especializações que exigem conhecimentos específicos e habilidades práticas para entrar. Aqui estão algumas subcategorias de profissionais de ciência de dados que você deve estar ciente ao determinar o que deseja fazer no futuro.

Desenvolvedor em de ciência de dados

Isso também pode ser chamado de “desenvolvedor com experiência em software de ciência de dados”. Os desenvolvedores de ciência de dados se concentram nas linguagens mais úteis para software de ciência de dados, como Python e R, para se tornarem programadores proficientes construindo o front-end e o back-end das ferramentas de ciência de dados

Analistas de dados

Essas pessoas são responsáveis ​​por usar o software para executar consultas e usar algoritmos para identificar tendências no conjunto de dados, que são então transformados em gráficos e recomendações para clientes e consumidores. Este especialização envolve mais habilidades interpessoais, bem como a capacidade de ensinar e explicar conceitos matemáticos e de dados complexos para o leigo.

Gestor de projeto

Assim como os gerentes de projeto de engenharia de software são responsáveis ​​por executar e manter a equipe de especialistas abaixo deles, os gerentes de projeto de ciência de dados lidam com tudo dentro de um determinado projeto: trabalhar com clientes para desenvolver problemas ou problemas que exigem que os dados sejam resolvidos, garantindo que desenvolvedores e analistas criem e utilizar as ferramentas necessárias para concretizar a visão do cliente e acompanhá-lo para analisar os resultados e identificar futuras necessidades de pesquisa.

Aprenda as linguagens de programação mais úteis para ciência de dados

Não importa qual curso de ciência de dados você deseja seguir, se você entender o básico das linguagens de programação de ciência de dados mais populares, sua carreira será muito melhorada. Embora a lista de linguagens que possuem aplicações em ciência de dados seja longa, definitivamente existem algumas opções melhores:

Python

O Python, devido à sua ampla gama de aplicativos, é amplamente considerado a primeira escolha para muitas tarefas em áreas importantes da ciência de dados, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, inteligência artificial e Internet das Coisas. As necessidades desses setores são facilitadas graças às poderosas bibliotecas de ciência de dados do Python, principalmente Keras, Scikit-Learn, matplotlib e tensorflow. O Python também oferece suporte a processos básicos de ciência de dados, incluindo coleta, análise, modelagem e visualização de dados.

R

R é uma linguagem extensível e relativamente fácil de entender que fornece um ambiente ideal para computação estatística e gráficos, além de ser uma linguagem de script poderosa. O R também recebeu elogios dos desenvolvedores por sua capacidade de lidar com destreza com grandes conjuntos de dados, uma marca registrada de campos como aprendizado de máquina e inteligência artificial. Sua comunidade de desenvolvedores em rápida expansão promete uma rede maior de recursos e ferramentas nos próximos anos.

JavaScript

Como uma das linguagens de programação mais populares, não é surpresa que o JavaScript também tenha muitos benefícios para a ciência de dados. Na verdade, você pode pensar em JavaScript como mais um “complemento” para ciência de dados do que uma linguagem base, mas o benefício colateral de aprender JavaScript é tudo o que você pode fazer fora da ciência de dados se quiser explorar outras coisas. campos de final de carreira.

Escolha um caminho educacional

Além de seus cursos de programação, aprender ciência de dados envolve a compreensão de princípios matemáticos complexos que vão além do que você pode ter aprendido no ensino médio. Embora sempre existam opções do tipo “faça você mesmo” para estudar áreas da matemática como álgebra, cálculo e estatística, a verdade é que uma educação profissional em ciência de dados em uma instituição de ensino superior ainda pode ser a opção mais segura para aprender o que você precisa aprender.

Felizmente, como a importância do campo explodiu nos últimos anos, mais e mais grandes universidades estão investindo e expandindo seus programas e diplomas de ciência de dados. Universidades de prestígio, como Harvard e Stanford, agora oferecem cursos dedicados de ciência de dados e a oportunidade de estudar e trabalhar com os principais especialistas da área. Além das escolas de elite, até mesmo faculdades on-line e escolas de comércio estão começando a expandir seus programas de ciência de dados, integrando cursos de matemática aos fundamentos da área. Se você deseja se formar em ciência de dados em tempo integral ou está apenas interessado em fazer alguns cursos à noite ou nas férias, combinar seu conhecimento de programação com os fundamentos matemáticos necessários para manipular grandes conjuntos de dados é outro passo importante no campo.

Complemente seu aprendizado com notícias de ciência de dados e recursos de mídia

Um dos aspectos mais empolgantes da ciência de dados é a inovação rápida e inovadora que acontece toda semana em seus diferentes subcampos. De carros sem motorista a previsões meteorológicas, de software de vigilância epidêmica a drones, as aplicações da ciência de dados estão se expandindo à medida que você lê isso. É por isso que acompanhar para onde a própria indústria está indo nos próximos anos é tão importante para sua educação agora quanto os conceitos que você aprende nos cursos de programação.

Embora existam centenas de blogs, fóruns e pontos de venda dedicados à ciência de dados para escolher, aqui estão alguns dos melhores para ler para ficar por dentro das tendências do setor:

• Data Science Central
• SmartData Collective
• No Free Hunch
• insideBIGDATA
• Simply Statistics
• Datafloq
• Data Science 101

A verdade é que ninguém realmente entende as limitações e o potencial das tendências atuais em ciência de dados, então é impossível prever tudo o que você precisa saber daqui a dez anos para se manter em boa forma para uma carreira na área. Mas, mantendo o ritmo da ciência de dados, você pode buscar estágios, primeiros empregos e oportunidades educacionais que podem ajudá-lo a continuar a se posicionar como um profissional talentoso no campo mais tarde em sua carreira.

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