As 10 principais habilidades de cientista de dados que você precisa em 2022

O campo da ciência de dados está evoluindo rapidamente. Somente dominando os fundamentos da ciência de dados você pode avançar para conceitos mais avançados, como aprendizado profundo e inteligência artificial. A ciência de dados abrange uma ampla gama de campos, incluindo preparação e exploração de dados, representação de dados e transformação, visualização e expressão de dados, análise preditiva e aprendizado de máquina. Ao ouvir isso, é natural que os iniciantes se perguntem: quais habilidades são necessárias para uma cientista de dados? Para esse fim, este artigo explora 10 importantes habilidades de cientista de dados.

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados – 1. Matemática e Estatística

1. Estatística e Probabilidade: Estatística e probabilidade são usadas principalmente nos campos de visualização de recursos, pré-processamento de dados, transformação de recursos, reconstrução de dados, redução de dimensão de dados, engenharia de recursos e avaliação de modelos. Antes de começar, você precisa estar familiarizado com os seguintes conceitos:

a) Média

b) Mediana

c) Modo

d) Desvio padrão

e) Coeficiente de correlação e matriz de covariância

f) Distribuição de probabilidade (distribuição binomial, distribuição de Poisson, distribuição normal)

g) Valor de P

h) Erro quadrático médio

i) Coeficiente de determinação R2

j) Teorema de Bayes (Precisão, Recall, Valor Preditivo Positivo, Valor Preditivo Negativo, Matriz de Confusão, Curva ROC)

k) Teste A/B

l) Simulação de Monte Carlo

2. Cálculo Multivariado: A maioria dos modelos de machine learning são criados com base em um conjunto de dados, que geralmente contém vários valores de recursos ou variáveis ​​preditoras. Portanto, antes de criar um modelo de machine learning, você deve saber o suficiente sobre cálculo multivariado. Portanto, você deve estar familiarizado com os seguintes conceitos:

a) Funções multivariadas

b) Derivadas e Declives

c) Função degrau, função sigmóide, função utilidade, função retificação linear

d) função de custo

e) gráfico de função

f) função máximo e mínimo

3. Álgebra Linear: Álgebra linear é a habilidade matemática mais importante no campo do aprendizado de máquina. Conjuntos de dados podem ser representados por matrizes. Álgebra linear é usada em pré-processamento de dados, transformação de dados e avaliação de modelos. Portanto, os conceitos a serem compreendidos são os seguintes:

a) Vetor

b) Matriz

c) Transposição da matriz

d) Matriz inversa

e) O determinante da matriz

f) Produto escalar

g) Autovalores

h) Autovetores

4. Método de Otimização:A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina executa o modelo preditivo minimizando a função objetivo de processamento e, em seguida, obtendo os pesos para o teste dados para obter os rótulos previstos. Para fazer isso, você precisa estar familiarizado com os seguintes conceitos:

a) função de custo/função objetivo

b) Função de verossimilhança

c) Função de erro

d) Algoritmo de descida de gradiente e suas variantes (algoritmo de descida de gradiente estocástico)

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados – 2. Programação

No campo da ciência de dados, a programação é uma habilidade muito importante. Entre elas, as duas linguagens de programação mais comumente usadas são a linguagem Python e a linguagem R, então é necessário entendê-las. No entanto, algumas organizações podem não exigir que as pessoas dominem Python e R, apenas sejam proficientes em qualquer uma delas.

1. Linguagem de programação Python: Você deve ser proficiente em habilidades básicas de programação Python. Para esse fim, a seguir estão listados vários dos pacotes de instalação Python mais importantes, que devem ser compreendidos e usados proficientemente.

a) Entorpecido

b) Pandas

c) Matplotlib

d) Nascido no mar

e) Scikit-aprendizagem

e) PyTorch

2. Linguagem de programação R:

a) Tidyverse

b) Dplyr

c) Ggplot2

d) Acento circunflexo

e) Corda

3. Outras Linguagens de Programação:Na sociedade atual, algumas organizações do setor também podem exigir outras linguagens de programação, como:

a) Excel

b) Quadro

c) Hadoop

e) SQL

e) Faísca

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados – 3. Integração e Pré-processamento de Dados

No campo da ciência de dados, seja análise de inferência, análise preditiva ou análise prescritiva, qualquer processo de análise requer a participação de dados. Se um modelo de previsão pode fazer previsões precisas depende principalmente do qualidade dos dados usado no processo de modelagem. Os dados vêm em uma variedade de formas, como texto, tabelas, imagens, voz e vídeo. Frequentemente, os dados para análise precisam ser minerados, processados e transformados em uma forma adequada para análise subsequente.

1. Integração de dados: A integração de dados é um passo muito importante para todo cientista de dados. Em um projeto de ciência de dados, a maioria dos dados não pode ser usada diretamente para análise porque eles geralmente existem em arquivos, bancos de dados ou vários documentos, como páginas da web, tweets ou documentos PDF. Portanto, é fundamental aprender como integrar e limpar os dados para obter grandes insights deles.

2. Pré-processamento de dados:Também é crucial entender o pré-processamento de dados, e os principais conceitos relacionados a ele são os seguintes:

a) Tratamento de dados ausentes

b) Reconstrução de dados

c) Processamento de dados categóricos

d) Codificação de rótulos de classe ao lidar com problemas de classificação

e) Várias técnicas de transformação de características e métodos de redução de dimensionalidade, como análise de componentes principais (PCA), análise discriminante linear (LDA)

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados – 4. Visualização de Dados

Uma visualização de dados qualificada deve ter o seguinte:

a) Tipo de dados: Ao decidir como visualizar os dados, é importante saber o tipo de dados, como se são dados categóricos, dados discretos, dados contínuos, dados temporais ou algum outro tipo.

b) Gráfico geométrico: métodos de visualização apropriados devem ser selecionados de acordo com o tipo de dados, incluindo gráfico de dispersão, gráfico de curva, gráfico de barras, histograma, QQplot, mapa de densidade, gráfico de caixa, gráfico multivariado de pares e mapa de calor, etc.

c) Mapeamento: Variáveis no eixo X e no eixo Y precisam ser selecionadas respectivamente. Esta etapa é especialmente importante se os dados a serem analisados forem um cubo com múltiplos autovalores.

d) Escala: Você precisa escolher qual escala usar, como escala linear ou logarítmica.

e) Rótulo: Os rótulos usados atualmente incluem principalmente eixos de coordenadas, título, legenda, tamanho e assim por diante.

f) Ética: Você deve garantir que o método de visualização possa ilustrar os fatos. No processo de limpeza e resumo dos dados, e finalmente visualização, devemos prestar atenção a cada passo da nossa operação, de modo a garantir que os resultados finais sejam verdadeiros e confiáveis e não enganem os leitores.

Top 10 Habilidades de Cientistas de Dados – 5. Habilidades Básicas de Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina é um ramo importante da ciência de dados, então também é crucial entender estruturas de aprendizado de máquina, como enquadramento de problemas, análise de dados, modelagem, avaliação e aplicação de modelos. Abaixo está uma lista de alguns algoritmos importantes de aprendizado de máquina que devem ser estudados.

1. Aprendizagem supervisionada (previsão de variáveis contínuas)

a) Análise de regressão básica

b) Análise de regressão multidimensional

c) Regressão regularizada

2. Aprendizagem supervisionada (previsão de variáveis discretas)

a) Classificador de regressão logística

b) Classificador de máquina de vetores de suporte

c) Classificador de algoritmo K-vizinho mais próximo

d) Classificador de árvore de decisão

e) Classificador de floresta aleatória

3. Aprendizagem não supervisionada

a) Algoritmo de agrupamento K-means

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados – 6. Habilidades Práticas do Projeto de Ciência de Dados

Se você quer se tornar um cientista de dados, o conhecimento de livros não é suficiente. Um cientista de dados qualificado deve ser capaz de atuar no mundo real e concluir com sucesso um projeto de ciência de dados. Esse processo envolve vários estágios em ciência de dados e aprendizado de máquina, como enquadramento de problemas, coleta e análise de dados e construção, avaliação e instalação de modelos. Se você quer obter o projeto de prática de ciência de dados, pode fazê-lo das seguintes maneiras:

A) Projeto Kaggle em ação

B) Estágio corporativo

C) Entrevista corporativa

Top 10 das habilidades do cientista de dados – 7. Habilidades de comunicação

Um cientista de dados qualificado precisa ser capaz de comunicar suas ideias com membros da equipe ou líderes organizacionais. Portanto, se um cientista de dados tiver excelentes habilidades de comunicação, ele será capaz de transmitir todos os tipos de informações muito profissionais claramente para os outros, mesmo para um leigo sem experiência em ciência de dados. Além disso, boas habilidades de comunicação também podem criar uma atmosfera de solidariedade e colaboração entre cientistas de dados e outros membros da equipe (como analistas de dados, engenheiros de dados, engenheiros de campo, etc.).

As 10 principais habilidades do cientista de dados – 8. Aprendizagem ao longo da vida

O campo da ciência de dados está em constante mudança e desenvolvimento, então as pessoas também devem estar preparadas para abraçar e aprender sobre tecnologias emergentes. Uma das maneiras de acompanhar os desenvolvimentos no campo da ciência de dados é se envolver com outros cientistas de dados. Então, para expandir seu círculo social, há muitas plataformas para escolher, como LinkedIn, repositórios do GitHub e o site Medium (que tem colunas Towards Data Science e Towards AI). Essas plataformas são muito úteis e fornecem informações sobre os últimos desenvolvimentos no campo da ciência de dados.

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados – 9. Trabalho em Equipe

No processo de trabalho real, os cientistas de dados trabalharão em equipes com outros membros, que podem incluir analistas de dados, engenheiros e vários gerentes. Portanto, os cientistas de dados não só precisam ter boas habilidades de comunicação, mas também precisam ouvir atentamente as ideias de outros membros, especialmente nos estágios iniciais do desenvolvimento do projeto. Porque nesta fase, os cientistas de dados precisam contar com engenheiros ou outros profissionais para projetar um projeto de ciência de dados de qualidade. Além disso, excelentes habilidades de trabalho em equipe podem ajudar as pessoas a brilhar no local de trabalho e desenvolver bons relacionamentos interpessoais com outros membros da equipe, gerentes ou líderes organizacionais.

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados – 10. Ética na Ciência de Dados

O possível impacto social do projeto deve ser compreendido. Seja realista. Nunca manipule dados ou use métodos propensos a viés. Da coleta de dados à análise de dados, da construção de modelos à análise e avaliação de modelos, a ética básica deve ser observada em todas as etapas. Nunca tente enganar ou manipular os leitores falsificando resultados. É importante manter uma linha ética ao apresentar descobertas de pesquisa.

Conclusão

Em suma, este artigo discute dez itens indispensáveis habilidades de cientista de dados. O desenvolvimento do campo da ciência de dados está mudando rapidamente. Somente dominando o conhecimento básico do campo as pessoas podem continuar a explorar teorias mais avançadas, como aprendizado profundo, inteligência artificial, etc.

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