Desafios de um cientista de dados júnior: as melhores dicas para ajudá-lo ao longo do caminho

Um dos campos mais fascinantes hoje que permite que as empresas melhorem suas operações é a ciência de dados.

Bancos de dados, servidores de rede e páginas oficiais de mídia social.

Postagem relacionada: Ciclo de vida da ciência de dados

Os logs de negócios geram uma grande quantidade de dados que devem ser processados ​​e não podem ser ignorados.

Esses conjuntos de dados são coletados por cientistas de dados, que filtram as informações irrelevantes antes de analisá-las.

Este artigo ajuda a identificar a situação atual da empresa e possíveis oportunidades de melhoria.

Mas compreender os dados nem sempre é simples. Cientistas e analistas de dados enfrentam desafios como acúmulo de dados, preocupações com segurança e falta de tecnologia apropriada.

Desafios júnior de ciência de dados

Encontrar o problema de dados primeiro

A identificação da questão ou problema é uma das tarefas mais difíceis na ciência de dados.

Conjuntos de dados grandes e frequentemente não estruturados são normalmente o ponto de partida para cientistas de dados. Eles devem estar cientes do que devem fazer com esta informação.

Para resolver um problema de negócios como a perda de uma determinada base de consumidores, por exemplo, eles podem precisar analisar esses dados.

Como alternativa, eles podem precisar analisar dados de negócios para ver onde perderam dinheiro nos últimos anos.

A solução mais fácil é a seguinte:

Antes de analisar qualquer conjunto de dados, é melhor entender o problema que deve ser resolvido.

Entender o requisito de negócios ajudará você a criar um fluxo de trabalho. Também é possível fazer uma lista de verificação que pode ser riscada quando os dados são examinados.

Selecionando os dados mais relevantes

As empresas geram enormes volumes de dados a cada segundo, dificultando a obtenção dos dados adequados para análise.

Isso ocorre porque selecionar o melhor conjunto de dados é crucial para produzir o modelo de dados ideal.

Levará menos tempo para limpar e analisar os dados certos no formato certo.

Examinar o desempenho comercial de uma corporação.

Por exemplo, você precisa do conjunto de dados que contém os dados financeiros do ano atual ou dos anos anteriores.

A quantidade de dados também é bastante importante. Tanto a escassez quanto o excesso de dados são prejudiciais.

Você pode precisar acessar dados de várias fontes, incluindo registros de clientes e bancos de dados pessoais, o que pode ser difícil.

Não se assuste, pois a solução é mais fácil do que você pensa.

Um cientista de dados júnior deve interagir com representantes da empresa para obter dados.

Isso garante que você tenha todos os conjuntos de dados necessários para lidar com o problema. A administração de sistemas de gerenciamento de dados e tecnologias de integração de dados também é necessária.

Soluções de dados como o Adobe Analytics auxiliam na coleta, agregação e filtragem de dados de várias fontes.

Outra solução poderosa se você usar uma ferramenta de visualização de dados, como o Capturly . Com a ajuda dessa ferramenta, você pode obter dados qualitativos sobre suas séries e pode se concentrar em seu objetivo de maneira mais fácil.

Esses tipos de ferramentas ajudam a unir todas as fontes de dados e configurar um fluxo de trabalho.

Limpeza de dados

A limpeza de dados, ou remoção de informações estranhas de um conjunto de dados, é um dos desafios mais significativos na ciência de dados.

Estima-se que as organizações percam até 25% de sua receita como resultado do alto custo de limpar dados incorretos.

Trabalhar com conjuntos de dados com muitas irregularidades e informações indesejadas pode ser muito estressante para um cientista de dados.

Pode levar muitas horas de trabalho para esclarecer dados contraditórios porque esses especialistas devem trabalhar com terabytes deles.

Além disso, esses conjuntos de dados podem ter resultados indesejados e incorretos.

A governança de dados é a solução ideal para esse problema. Alude à coleção de práticas usadas por uma empresa para gerenciar seus ativos de dados.

Para limpar, formatar e preservar a precisão dos conjuntos de dados que eles manipulam, os profissionais de dados devem empregar soluções contemporâneas de governança de dados.

Os melhores instrumentos de governança de dados são:

• IBM
• colibra
• Truedat
• Alteryx

Uma ação crítica que as empresas devem fazer é contratar especialistas para monitorar a qualidade dos dados.

Como esse é um problema de toda a empresa, os gerentes de qualidade de dados devem estar presentes em todos os departamentos para garantir a qualidade e a precisão dos conjuntos de dados.

Habilidades que você precisa reunir

Um cientista de dados júnior deve ser capaz de realizar as seguintes tarefas:

• Criando conjuntos de dados
• Limpeza e manipulação de dados
• Tornar os dados acessíveis aos usuários
• Executando análises avançadas
• fazendo modelagem
• Visualizando estatísticas de dados

Quais devem ser as principais prioridades para aprimorar as habilidades necessárias para um cientista de dados júnior?

Vamos examinar as habilidades fundamentais que você precisa ter antes de começar a trabalhar em ciência de dados.

Leia também: Revisão do comerciante humilde | Este é um ótimo recurso educacional para day trading?

Programação

Para aspirantes a jovens cientistas de dados, a programação é uma habilidade essencial.

As linguagens de programação mais usadas entre os cientistas de dados são Python e SQL , que é usada para gerenciamento de banco de dados relacional e consultas de dados.

Para organizar enormes faixas de dados frequentemente não estruturadas usando programação. É essencial facilitar a análise é um componente regular da descrição do trabalho dos cientistas de dados juniores.

Estudar para obter um diploma ou se matricular em um curso intensivo online são duas maneiras de aprender uma linguagem de programação.

Uma vez dominada, a programação é um talento que será útil para uma variedade de trabalhos, não apenas para a ciência de dados.

procedimentos estatísticos

Um componente chave da ciência de dados é a estatística.

Os métodos estatísticos serão um tópico discutido brevemente em qualquer curso eficaz que treine os alunos para se tornarem cientistas de dados aplicados.

Regressão linear, regressão logística, análise discriminante, bootstrapping e validação cruzada são técnicas estatísticas com as quais os cientistas de dados precisam estar familiarizados.

Visualização de dados

Uma das melhores partes da ciência de dados é apresentar suas descobertas graficamente.

Mais uma arte do que uma configuração predeterminada, visualização. Isso significa que não existe uma abordagem “tamanho único”.

Em vez disso, os gurus visuais são hábeis em contar histórias convincentes.

Você deve começar se familiarizando com os gráficos básicos, como gráficos de barras e histogramas, antes de passar para os mais complexos, como mapas de calor e diagramas em cascata .

Ao avaliar ou exibir dados de pesquisa, essas apresentações são úteis. No entanto, a aplicação de arte gráfica torna a análise univariada e bivariada mais fácil de compreender.

Muitas equipes de ciência de dados, embora não todas, usam o Tableau como uma ferramenta comum de trabalho.

Usando arrastar e soltar, a plataforma de análise visual oferece uma interface amigável.

Leia também: As 5 principais maneiras pelas quais o Dynamics 365 Project Operations ajuda as empresas a simplificar os processos

Manipulação de dados

A manipulação de dados, que envolve a limpeza de dados brutos, eliminação de outliers, alteração de valores nulos e colocação dos dados em um formato mais utilizável, é outra habilidade crucial para um cientista de dados novato.

Cientistas de dados inexperientes podem tirar conclusões mais rapidamente manipulando habilmente os dados.

Embora a manipulação e análise de dados possam ser demoradas, elas ajudam no desenvolvimento de decisões superiores baseadas em dados.

Algumas das técnicas de modificação e análise de dados usadas com frequência incluem restauração de valores ausentes, correção de outliers e alteração de tipos de dados.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é um método que os cientistas de dados devem compreender.

A modelagem preditiva é feita usando aprendizado de máquina.

Por exemplo, você pode empregar um sistema de aprendizado de máquina para prever sua contagem de usuários para o mês seguinte e exibir estatísticas do mês anterior.

Um componente chave da análise de negócios, particularmente em marketing, é a previsão de resultados.

Modelos lineares simples e regressão logística são bons lugares para começar antes de passar para modelos mais complexos como Random Forest .

Embora sejam necessárias apenas algumas linhas para conhecer as regras desses algoritmos, é crucial compreender como eles operam.

Como resultado, o ajuste de hiperparâmetros é simplificado e um modelo com baixas taxas de erro é produzido.

Praticar a descrição de problemas é o melhor método para dominar o aprendizado de máquina.

Você pode participar de atividades como o HackLive, um hackathon da comunidade focado na liderança da comunidade. Aqui, você pode aprender com os profissionais enquanto enfrenta desafios e contribui.

Comunicação forte

A comunicação é o próximo talento na lista das principais habilidades do cientista de dados.

Os cientistas de dados são especialistas em extrair, compreender e analisar dados.

No entanto, você deve ser capaz de explicar efetivamente seus resultados aos membros da equipe que vêm de diferentes formações profissionais se quiser ter sucesso em sua posição e ajudar sua organização.

Forte senso de negócios

O conhecimento técnico pode ser aplicado com mais eficiência quando combinado com um bom julgamento comercial.

Sem ele, um cientista de dados iniciante pode não ser capaz de identificar os problemas e as dificuldades que devem ser superadas para que uma empresa avance.

Isso é crucial para ajudar a empresa em que você trabalha na busca de novas perspectivas de negócios.

Leia também: Recursos do aplicativo Linebet para apostas online

Conclusão

É um desafio gerenciar enormes conjuntos de dados e lidar com questões de ciência de dados.

Profissionais em ciência de dados são agora um componente crucial das grandes empresas. As empresas podem buscar aconselhamento especializado, além de aproveitar os talentos e conhecimentos dos cientistas de dados.

Os especialistas em ciência de dados podem ajudar oferecendo conselhos perspicazes sobre como gerenciar os dados de uma organização.

Você pode encontrar vários cursos excelentes sobre ciência de dados na Udemy .

Aprenda muito e seja um especialista.