Principais habilidades em ciência de dados que você precisará em 2023

O termo genérico “tecnologia de dados” abrange várias disciplinas, análise de dados, mineração de dados, inteligência artificial, aquisição de dados por máquina, estudo aprofundado e campos relacionados. A ciência de dados se orgulha de ser uma das indústrias que experimenta o aumento mais rápido na capacidade de renda e nas possibilidades profissionais. O conjunto de talentos exigido dos cientistas da informação geralmente inclui a aquisição inesperada de grandes registros devido à curva acentuada de aprendizado associada a esse domínio. Além disso, os cientistas de registros exigem capacidades robustas de intercâmbio interpessoal e verbal e proficiência em linguagens de programação e cálculos estatísticos.

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A procura por pessoas qualificadas na tomada de decisões baseada na informação está a aumentar. As projeções indicam um boom de 15% nas carreiras em tecnologia estatística, com uma adição prevista de 110.000 novos cargos para selecionadores orientados por estatísticas até 2020. Com base em nossa avaliação de talentos em todo o mundo, as capacidades mais procuradas em conhecimento tecnológico da informação -como abranger aritmética, estatística, aquisição de conhecimento de gerenciamento de fatos, programação estatística e visualização de fatos.

As organizações estão recorrendo aos fatos e aos conhecimentos científicos no cenário empresarial contemporâneo para inúmeras funções, melhorando a melhoria dos produtos, reforçando a retenção de clientes e descobrindo novas perspectivas de negócios. Esta dependência crescente do conhecimento tecnológico da informação é fundamental para que as agências preservem, amplifiquem e preservem um lado competitivo nas suas respectivas indústrias.

Se você busca aprimorar sua proficiência em Python ou está apenas começando a explorar a ciência estatística, temos fontes abrangentes para ajudá-lo em sua jornada.

Um curso de ciência de dados é um caminho estruturado para cultivar as habilidades cruciais para uma profissão de sucesso. As publicações de ciência de dados geralmente fornecem um currículo que cobre os conceitos, ferramentas e técnicas fundamentais usadas na área. Esta forma garante que pessoas inexperientes construam uma base estável.

Quem é um cientista de dados?

Os cientistas de dados são especialistas analíticos que aproveitam o poder e seguem o seu know-how em ciências de dados para encontrar padrões e lidar com os registos de forma eficaz. Eles são hábeis em resolver desafios de negócios complexos, aproveitando seu conhecimento do setor, sua compreensão contextual e uma dose saudável de ceticismo mais próximo de suposições montadas.

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Principais habilidades obrigatórias para cientistas de dados:

Os cientistas de dados exigem uma combinação de competências realistas e capacidades empresariais essenciais. Abaixo, você descobrirá uma lista dos 30 principais recursos cruciais para o sucesso na ciência da informação em 2023. As competências necessárias para se tornar um cientista de dados podem ser divididas nestas categorias: Habilidades básicas em ciência de dados, Habilidades técnicas em ciência de dados, Habilidades de programação para dados Ciência e habilidades de negócios ou domínio.

Álgebra Linear: Álgebra Linear possivelmente soaria como um assunto complexo de matemática. No entanto, é uma verdadeira virada de jogo no mundo da informação, da tecnologia e do aprendizado de máquina. É como se o super-herói da aritmética conhecesse o sistema. A maioria dessas máquinas sofisticadas conhecendo a moda? Você poderia considerá-los falando a linguagem das matrizes. Até mesmo os conjuntos de dados se disfarçam regularmente como matrizes, tornando a álgebra linear um talento fundamental.

Estatísticas: As estatísticas são frequentemente vistas como intimidadoras, como o Sherlock Holmes da tecnologia de registros. Eles são os detetives que nos ajudam a encontrar estilos ocultos nos dados e transformá-los em insights acionáveis. Os cientistas de dados dependem de registros para adquirir, verificar, analisar e tirar conclusões significativas dos fatos. É o nome do molho do jogo por trás de modelos matemáticos quantificáveis ​​que trazem clareza a variáveis ​​complicadas.

Microsoft Excel: Agora vamos falar sobre o Microsoft Excel. É como o companheiro confiável na jornada da ciência da informação. O Excel transforma dados confusos e não estruturados em um layout simples e compreensível. É a sua ferramenta ideal para manipulação de dados, permitindo que você ajuste, filtre, digite, mescle e facilite resultados de dados rapidamente. Você também pode criar tabelas dinâmicas e gráficos, e isso vem com um recurso adicional chamado Visual Basic for Applications (VBA) para um pouco de mágica avançada.

Tomada de decisão: No mundo da tecnologia estatística, é fundamental conhecer o impacto das seleções nos resultados. Pense nisso como uma bússola que o orienta. Os cientistas de dados combinam suas habilidades com mestres de máquinas para navegar neste terreno complexo, usando seu conhecimento para fazer escolhas informadas que possam transformar o esporte.

Noções básicas de ciência de dados: lembre-se do básico; eles serão a base de sua história e jornada de tecnologia. Você precisa ser bem versado em ciência de dados, conhecimento de dispositivos e fundamentos de inteligência artificial. E é crucial compreender as diferenças entre Deep Learning e Machine Learning – eles são como primos próximos na família do conhecimento tecnológico estatístico.

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Habilidades técnicas de ciência de dados:

Aprendizado de máquina: a tecnologia de dados é fortemente baseada em gadgets que obtêm conhecimento para modelar e extrair insights de dados usando algoritmos como Florestas Aleatórias, K-vizinhos mais próximos, Naive Bayes e Modelos de Regressão.

Redes Neurais: As redes neurais, inspiradas no funcionamento do cérebro, podem analisar e descobrir padrões ocultos nas informações, ao mesmo tempo que melhoram constantemente o seu desempenho geral ao longo do tempo.

Hadoop: Apache Hadoop, uma estrutura de código aberto, permite o armazenamento e processamento eficiente de grandes conjuntos de dados, distribuindo a carga de trabalho entre vários computadores.

Computação em nuvem: os cientistas de dados aproveitam a força de plataformas como Google Cloud, AWS e Azure para lidar com operações de registros em grande escala usando diversos equipamentos, linguagens e estruturas de banco de dados.

Ferramentas de software: ferramentas de uso geral como Pandas e NumPy em Python são essenciais para a manipulação de registros, mesmo quando aplicativos especializados como OpenCV auxiliam na visão do PC em tempo real.

Aprendizagem Profunda: O estudo profundo, um subconjunto da ciência dos dados, acelera tarefas como análise e interpretação de dados, colhendo os frutos para os cientistas de dados que lidam com grandes volumes de dados.

Gerenciamento de banco de dados: Os sistemas de gerenciamento de conhecimento ajudam a salvar e recuperar fatos de maneira eficaz, auxiliando as estatísticas empresariais e a colaboração em equipe.

Organização de dados: os cientistas de dados resolvem os problemas de dados reelaborando e mapeando informações não estruturadas em um layout utilizável, simplificando o sistema de análise.

Matemática: A informação matemática sustenta os dispositivos que adquirem conhecimento de algoritmos, análise de registros e descoberta de percepção, tornando-a uma habilidade importante para cientistas de registros.

Análise estatística: os cientistas de dados devem ser bem versados ​​em registros, incluindo dados descritivos, distribuições de risco, amostragem, população e testes de hipóteses, antes de se aprofundarem nos modelos de aprendizado de máquina.

Big Data: Lidar com conjuntos de dados grandes, estabelecidos ou não estruturados, regularmente chamados de “Big Data”, requer equipamentos como Spark e Hadoop para controlar e processar registros corretamente.

Visualização de dados: A visualização de dados é definida apresentando registros visualmente para transmitir mensagens e destacar os resultados da avaliação. Ele aprimora o conhecimento e percepções de habilidades famosas. As visualizações de fatos padrão na tecnologia estatística incluem gráficos de barras, histogramas e gráficos de pizza.

Business Intelligence: Ser um cientista de dados nem sempre envolve talento técnico; é também aproximadamente know-how no contexto empresarial comercial. As empresas dependem de informações para pressionar suas técnicas, aumentar a lucratividade e expandir. Portanto, ter conhecimento de negócios é essencial para um cientista da informação.

Análise Exploratória de Dados (EDA): EDA é um método de avaliação de dados que emprega ferramentas visuais para descobrir tendências, estilos e insights. Utiliza resumos estatísticos e representações gráficas para verificar suposições e compreender melhor os fatos.

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Habilidades de programação para ciência de dados:

Python: Python é uma linguagem de programação flexível e extremamente procurada no mundo da tecnologia, especificamente para tecnologia de informação. É a linguagem cruzada para criar dispositivos, aprender modelos, lidar com dados e simplificar tarefas como a introdução de relatórios DAG. Com sua sintaxe sincera, Python capacita cientistas estatísticos para análises robustas de informações.

Flask: Flask, uma estrutura de internet baseada em Python, simplifica o desenvolvimento de pacotes de rede e backend. Ele oferece aos desenvolvedores gerenciamento completo sobre o acesso às estatísticas e aproveita equipamentos como Werkzeug e Jinja para flexibilidade e eficiência.

SQL e armazenamento de dados: os cientistas de dados precisam ser talentosos em SQL, pois é vital para a manipulação de fatos, criação de pipeline e extração de estatísticas de bancos de dados. SQL desempenha um papel fundamental nos níveis de instrução e modelagem de registros.

Apache Spark: Apache Spark, um mecanismo de processamento distribuído de código aberto, é uma ferramenta indispensável para lidar com cargas de trabalho de dados massivas. Com cache de reminiscência e execução otimizada de perguntas, o Spark garante resultados rápidos ao consultar grandes conjuntos de dados, tornando-o ideal para tarefas significativas de processamento de estatísticas.

Conclusão:

O rápido crescimento da era abriu caminho para oportunidades de trabalho consideráveis ​​na empresa tecnológica em constante evolução. Neste mundo acelerado, lidar com as estatísticas tornou-se difícil. Os cientistas de dados desempenham uma função crítica nas organizações e empresas, aproveitando ativos estatísticos substanciais, muitas vezes milhares de milhões de fatores estatísticos, para elaborar planos e estratégias eficazes. Se você deseja construir uma profissão em ciência da informação, lembre-se de inscrever-se em um curso de ciência de dados que o ajudará a acumular o conhecimento e as habilidades necessárias para se destacar no competitivo mercado de processos.