{"id":5448,"date":"2022-08-13T23:45:46","date_gmt":"2022-08-14T07:45:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=5448"},"modified":"2022-09-17T14:06:33","modified_gmt":"2022-09-17T22:06:33","slug":"data-scientist-skills","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/pt\/habilidades-de-cientista-de-dados\/","title":{"rendered":"As 10 principais habilidades de cientista de dados que voc\u00ea precisa em 2022 | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

As 10 principais habilidades de cientista de dados que voc\u00ea precisa em 2022<\/h2>\n

O campo da ci\u00eancia de dados est\u00e1 evoluindo rapidamente. Somente dominando os fundamentos da ci\u00eancia de dados voc\u00ea pode avan\u00e7ar para conceitos mais avan\u00e7ados, como aprendizado profundo e intelig\u00eancia artificial. A ci\u00eancia de dados abrange uma ampla gama de campos, incluindo prepara\u00e7\u00e3o e explora\u00e7\u00e3o de dados, representa\u00e7\u00e3o de dados e transforma\u00e7\u00e3o<\/strong><\/a>, visualiza\u00e7\u00e3o e express\u00e3o de dados, an\u00e1lise preditiva e aprendizado de m\u00e1quina. Ao ouvir isso, \u00e9 natural que os iniciantes se perguntem: quais habilidades s\u00e3o necess\u00e1rias para uma cientista de dados<\/a><\/strong>? Para esse fim, este artigo explora 10 importantes habilidades de cientista de dados<\/strong>.<\/p>\n

\"Habilidades

Habilidades do Cientista de Dados<\/p><\/div>\n

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados \u2013 1. Matem\u00e1tica e Estat\u00edstica<\/h3>\n

1. Estat\u00edstica e Probabilidade:<\/strong> Estat\u00edstica e probabilidade s\u00e3o usadas principalmente nos campos de visualiza\u00e7\u00e3o de recursos, pr\u00e9-processamento de dados, transforma\u00e7\u00e3o de recursos, reconstru\u00e7\u00e3o de dados, redu\u00e7\u00e3o de dimens\u00e3o de dados, engenharia de recursos e avalia\u00e7\u00e3o de modelos. Antes de come\u00e7ar, voc\u00ea precisa estar familiarizado com os seguintes conceitos:<\/p>\n

a) M\u00e9dia<\/p>\n

b) Mediana<\/p>\n

c) Modo<\/p>\n

d) Desvio padr\u00e3o<\/p>\n

e) Coeficiente de correla\u00e7\u00e3o e matriz de covari\u00e2ncia<\/p>\n

f) Distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade (distribui\u00e7\u00e3o binomial, distribui\u00e7\u00e3o de Poisson, distribui\u00e7\u00e3o normal)<\/p>\n

g) Valor de P<\/p>\n

h) Erro quadr\u00e1tico m\u00e9dio<\/p>\n

i) Coeficiente de determina\u00e7\u00e3o R2<\/p>\n

j) Teorema de Bayes (Precis\u00e3o, Recall, Valor Preditivo Positivo, Valor Preditivo Negativo, Matriz de Confus\u00e3o, Curva ROC)<\/p>\n

k) Teste A\/B<\/p>\n

l) Simula\u00e7\u00e3o de Monte Carlo<\/p>\n

2. C\u00e1lculo Multivariado<\/strong>: A maioria dos modelos de machine learning s\u00e3o criados com base em um conjunto de dados, que geralmente cont\u00e9m v\u00e1rios valores de recursos ou vari\u00e1veis \u200b\u200bpreditoras. Portanto, antes de criar um modelo de machine learning, voc\u00ea deve saber o suficiente sobre c\u00e1lculo multivariado. Portanto, voc\u00ea deve estar familiarizado com os seguintes conceitos:<\/p>\n

a) Fun\u00e7\u00f5es multivariadas<\/p>\n

b) Derivadas e Declives<\/p>\n

c) Fun\u00e7\u00e3o degrau, fun\u00e7\u00e3o sigm\u00f3ide, fun\u00e7\u00e3o utilidade, fun\u00e7\u00e3o retifica\u00e7\u00e3o linear<\/p>\n

d) fun\u00e7\u00e3o de custo<\/p>\n

e) gr\u00e1fico de fun\u00e7\u00e3o<\/p>\n

f) fun\u00e7\u00e3o m\u00e1ximo e m\u00ednimo<\/p>\n

3. \u00c1lgebra Linear<\/strong>: \u00c1lgebra linear \u00e9 a habilidade matem\u00e1tica mais importante no campo do aprendizado de m\u00e1quina. Conjuntos de dados podem ser representados por matrizes. \u00c1lgebra linear \u00e9 usada em pr\u00e9-processamento de dados, transforma\u00e7\u00e3o de dados e avalia\u00e7\u00e3o de modelos. Portanto, os conceitos a serem compreendidos s\u00e3o os seguintes:<\/p>\n

a) Vetor<\/p>\n

b) Matriz<\/p>\n

c) Transposi\u00e7\u00e3o da matriz<\/p>\n

d) Matriz inversa<\/p>\n

e) O determinante da matriz<\/p>\n

f) Produto escalar<\/p>\n

g) Autovalores<\/p>\n

h) Autovetores<\/p>\n

4. M\u00e9todo de Otimiza\u00e7\u00e3o<\/strong>: Most machine learning algorithms run the predictive model by minimizing the processing objective function and then obtaining the weights for the test data to obtain the predicted labels. To do this, you need to be familiar with the following concepts:<\/p>\n

a) fun\u00e7\u00e3o de custo\/fun\u00e7\u00e3o objetivo<\/p>\n

b) Fun\u00e7\u00e3o de verossimilhan\u00e7a<\/p>\n

c) Fun\u00e7\u00e3o de erro<\/p>\n

d) Algoritmo de descida de gradiente e suas variantes (algoritmo de descida de gradiente estoc\u00e1stico)<\/p>\n

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados \u2013 2. Programa\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

No campo da ci\u00eancia de dados, a programa\u00e7\u00e3o \u00e9 uma habilidade muito importante. Entre elas, as duas linguagens de programa\u00e7\u00e3o mais comumente usadas s\u00e3o a linguagem Python e a linguagem R, ent\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio entend\u00ea-las. No entanto, algumas organiza\u00e7\u00f5es podem n\u00e3o exigir que as pessoas dominem Python e R, apenas sejam proficientes em qualquer uma delas.<\/p>\n

1. Linguagem de programa\u00e7\u00e3o Python<\/strong>: Voc\u00ea deve ser proficiente em habilidades b\u00e1sicas de programa\u00e7\u00e3o Python. Para esse fim, a seguir est\u00e3o listados v\u00e1rios dos pacotes de instala\u00e7\u00e3o Python mais importantes, que devem ser compreendidos e usados proficientemente.<\/p>\n

a) Entorpecido<\/p>\n

b) Pandas<\/p>\n

c) Matplotlib<\/p>\n

d) Nascido no mar<\/p>\n

e) Scikit-aprendizagem<\/p>\n

e) PyTorch<\/p>\n

2. Linguagem de programa\u00e7\u00e3o R<\/strong>:<\/p>\n

a) Tidyverse<\/p>\n

b) Dplyr<\/p>\n

c) Ggplot2<\/p>\n

d) Acento circunflexo<\/p>\n

e) Corda<\/p>\n

3. Outras Linguagens de Programa\u00e7\u00e3o<\/strong>:Na sociedade atual, algumas organiza\u00e7\u00f5es do setor tamb\u00e9m podem exigir outras linguagens de programa\u00e7\u00e3o, como:<\/p>\n

a) Excel<\/p>\n

b) Quadro<\/p>\n

c) Hadoop<\/p>\n

e) SQL<\/p>\n

e) Fa\u00edsca<\/p>\n

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados \u2013 3. Integra\u00e7\u00e3o e Pr\u00e9-processamento de Dados<\/h3>\n

No campo da ci\u00eancia de dados, seja an\u00e1lise de infer\u00eancia, an\u00e1lise preditiva ou an\u00e1lise prescritiva, qualquer processo de an\u00e1lise requer a participa\u00e7\u00e3o de dados. Se um modelo de previs\u00e3o pode fazer previs\u00f5es precisas depende principalmente do qualidade dos dados<\/strong><\/a> usado no processo de modelagem. Os dados v\u00eam em uma variedade de formas, como texto, tabelas, imagens, voz e v\u00eddeo. Frequentemente, os dados para an\u00e1lise precisam ser minerados, processados e transformados em uma forma adequada para an\u00e1lise subsequente.<\/p>\n

1. Integra\u00e7\u00e3o de dados<\/strong>: A integra\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 um passo muito importante para todo cientista de dados. Em um projeto de ci\u00eancia de dados, a maioria dos dados n\u00e3o pode ser usada diretamente para an\u00e1lise porque eles geralmente existem em arquivos, bancos de dados ou v\u00e1rios documentos, como p\u00e1ginas da web, tweets ou documentos PDF. Portanto, \u00e9 fundamental aprender como integrar e limpar os dados para obter grandes insights deles.<\/p>\n

2. Pr\u00e9-processamento de dados<\/strong>:Tamb\u00e9m \u00e9 crucial entender o pr\u00e9-processamento de dados, e os principais conceitos relacionados a ele s\u00e3o os seguintes:<\/p>\n

a) Tratamento de dados ausentes<\/p>\n

b) Reconstru\u00e7\u00e3o de dados<\/p>\n

c) Processamento de dados categ\u00f3ricos<\/p>\n

d) Codifica\u00e7\u00e3o de r\u00f3tulos de classe ao lidar com problemas de classifica\u00e7\u00e3o<\/p>\n

e) V\u00e1rias t\u00e9cnicas de transforma\u00e7\u00e3o de caracter\u00edsticas e m\u00e9todos de redu\u00e7\u00e3o de dimensionalidade, como an\u00e1lise de componentes principais (PCA), an\u00e1lise discriminante linear (LDA)<\/p>\n

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados \u2013 4. Visualiza\u00e7\u00e3o de Dados<\/h3>\n

Uma visualiza\u00e7\u00e3o de dados qualificada deve ter o seguinte:<\/p>\n

a) Tipo de dados: Ao decidir como visualizar os dados, \u00e9 importante saber o tipo de dados<\/a><\/strong>, como se s\u00e3o dados categ\u00f3ricos, dados discretos, dados cont\u00ednuos, dados temporais ou algum outro tipo.<\/p>\n

b) Gr\u00e1fico geom\u00e9trico: m\u00e9todos de visualiza\u00e7\u00e3o apropriados devem ser selecionados de acordo com o tipo de dados, incluindo gr\u00e1fico de dispers\u00e3o, gr\u00e1fico de curva, gr\u00e1fico de barras, histograma, QQplot, mapa de densidade, gr\u00e1fico de caixa, gr\u00e1fico multivariado de pares e mapa de calor, etc.<\/p>\n

c) Mapeamento: Vari\u00e1veis no eixo X e no eixo Y precisam ser selecionadas respectivamente. Esta etapa \u00e9 especialmente importante se os dados a serem analisados forem um cubo com m\u00faltiplos autovalores.<\/p>\n

d) Escala: Voc\u00ea precisa escolher qual escala usar, como escala linear ou logar\u00edtmica.<\/p>\n

e) R\u00f3tulo: Os r\u00f3tulos usados atualmente incluem principalmente eixos de coordenadas, t\u00edtulo, legenda, tamanho e assim por diante.<\/p>\n

f) \u00c9tica: Voc\u00ea deve garantir que o m\u00e9todo de visualiza\u00e7\u00e3o possa ilustrar os fatos. No processo de limpeza e resumo dos dados, e finalmente visualiza\u00e7\u00e3o, devemos prestar aten\u00e7\u00e3o a cada passo da nossa opera\u00e7\u00e3o, de modo a garantir que os resultados finais sejam verdadeiros e confi\u00e1veis e n\u00e3o enganem os leitores.<\/p>\n

Top 10 Habilidades de Cientistas de Dados \u2013 5. Habilidades B\u00e1sicas de Aprendizado de M\u00e1quina<\/h3>\n

O aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 um ramo importante da ci\u00eancia de dados, ent\u00e3o tamb\u00e9m \u00e9 crucial entender estruturas de aprendizado de m\u00e1quina, como enquadramento de problemas, an\u00e1lise de dados, modelagem, avalia\u00e7\u00e3o e aplica\u00e7\u00e3o de modelos. Abaixo est\u00e1 uma lista de alguns algoritmos importantes de aprendizado de m\u00e1quina que devem ser estudados.<\/p>\n

1. Aprendizagem supervisionada (previs\u00e3o de vari\u00e1veis cont\u00ednuas)<\/strong><\/p>\n

a) An\u00e1lise de regress\u00e3o b\u00e1sica<\/p>\n

b) An\u00e1lise de regress\u00e3o multidimensional<\/p>\n

c) Regress\u00e3o regularizada<\/p>\n

2. Aprendizagem supervisionada (previs\u00e3o de vari\u00e1veis discretas)<\/strong><\/p>\n

a) Classificador de regress\u00e3o log\u00edstica<\/p>\n

b) Classificador de m\u00e1quina de vetores de suporte<\/p>\n

c) Classificador de algoritmo K-vizinho mais pr\u00f3ximo<\/p>\n

d) Classificador de \u00e1rvore de decis\u00e3o<\/p>\n

e) Classificador de floresta aleat\u00f3ria<\/p>\n

3. Aprendizagem n\u00e3o supervisionada<\/strong><\/p>\n

a) Algoritmo de agrupamento K-means<\/p>\n

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados \u2013 6. Habilidades Pr\u00e1ticas do Projeto de Ci\u00eancia de Dados<\/h3>\n

Se voc\u00ea quer se tornar um cientista de dados, o conhecimento de livros n\u00e3o \u00e9 suficiente. Um cientista de dados qualificado deve ser capaz de atuar no mundo real e concluir com sucesso um projeto de ci\u00eancia de dados. Esse processo envolve v\u00e1rios est\u00e1gios em ci\u00eancia de dados e aprendizado de m\u00e1quina, como enquadramento de problemas, coleta e an\u00e1lise de dados e constru\u00e7\u00e3o, avalia\u00e7\u00e3o e instala\u00e7\u00e3o de modelos. Se voc\u00ea quer obter o projeto de pr\u00e1tica de ci\u00eancia de dados, pode faz\u00ea-lo das seguintes maneiras:<\/p>\n

A) Projeto Kaggle em a\u00e7\u00e3o<\/p>\n

B) Est\u00e1gio corporativo<\/p>\n

C) Entrevista corporativa<\/p>\n

Top 10 das habilidades do cientista de dados \u2013 7. Habilidades de comunica\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

Um cientista de dados qualificado precisa ser capaz de comunicar suas ideias com membros da equipe ou l\u00edderes organizacionais. Portanto, se um cientista de dados tiver excelentes habilidades de comunica\u00e7\u00e3o, ele ser\u00e1 capaz de transmitir todos os tipos de informa\u00e7\u00f5es muito profissionais claramente para os outros, mesmo para um leigo sem experi\u00eancia em ci\u00eancia de dados. Al\u00e9m disso, boas habilidades de comunica\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m podem criar uma atmosfera de solidariedade e colabora\u00e7\u00e3o entre cientistas de dados e outros membros da equipe (como analistas de dados<\/a><\/strong>, engenheiros de dados<\/a><\/strong>, engenheiros de campo, etc.).<\/p>\n

As 10 principais habilidades do cientista de dados \u2013 8. Aprendizagem ao longo da vida<\/h3>\n

O campo da ci\u00eancia de dados est\u00e1 em constante mudan\u00e7a e desenvolvimento, ent\u00e3o as pessoas tamb\u00e9m devem estar preparadas para abra\u00e7ar e aprender sobre tecnologias emergentes. Uma das maneiras de acompanhar os desenvolvimentos no campo da ci\u00eancia de dados \u00e9 se envolver com outros cientistas de dados. Ent\u00e3o, para expandir seu c\u00edrculo social, h\u00e1 muitas plataformas para escolher, como LinkedIn, reposit\u00f3rios do GitHub e o site Medium (que tem colunas Towards Data Science e Towards AI). Essas plataformas s\u00e3o muito \u00fateis e fornecem informa\u00e7\u00f5es sobre os \u00faltimos desenvolvimentos no campo da ci\u00eancia de dados.<\/p>\n

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados \u2013 9. Trabalho em Equipe<\/h3>\n

No processo de trabalho real, os cientistas de dados trabalhar\u00e3o em equipes com outros membros, que podem incluir analistas de dados, engenheiros e v\u00e1rios gerentes. Portanto, os cientistas de dados n\u00e3o s\u00f3 precisam ter boas habilidades de comunica\u00e7\u00e3o, mas tamb\u00e9m precisam ouvir atentamente as ideias de outros membros, especialmente nos est\u00e1gios iniciais do desenvolvimento do projeto. Porque nesta fase, os cientistas de dados precisam contar com engenheiros ou outros profissionais para projetar um projeto de ci\u00eancia de dados de qualidade. Al\u00e9m 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 l\u00edderes organizacionais.<\/p>\n

Top 10 Habilidades do Cientista de Dados \u2013 10. \u00c9tica na Ci\u00eancia de Dados<\/h3>\n

O poss\u00edvel impacto social do projeto deve ser compreendido. Seja realista. Nunca manipule dados ou use m\u00e9todos propensos a vi\u00e9s. Da coleta de dados \u00e0 an\u00e1lise de dados, da constru\u00e7\u00e3o de modelos \u00e0 an\u00e1lise e avalia\u00e7\u00e3o de modelos, a \u00e9tica b\u00e1sica deve ser observada em todas as etapas. Nunca tente enganar ou manipular os leitores falsificando resultados. \u00c9 importante manter uma linha \u00e9tica ao apresentar descobertas de pesquisa.<\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/h3>\n

Em suma, este artigo discute dez itens indispens\u00e1veis habilidades de cientista de dados<\/strong>. O desenvolvimento do campo da ci\u00eancia de dados est\u00e1 mudando rapidamente. Somente dominando o conhecimento b\u00e1sico do campo as pessoas podem continuar a explorar teorias mais avan\u00e7adas, como aprendizado profundo, intelig\u00eancia artificial, etc.<\/p>\n

Se voc\u00ea quiser saber mais sobre cientistas de dados, gostar\u00edamos de aconselh\u00e1-lo a visitar Gudu SQLFlow<\/strong><\/a> para mais informa\u00e7\u00f5es. Como um dos\u00a0melhores ferramentas de linhagem de dados<\/a><\/strong>\u00a0dispon\u00edvel no mercado em 2022, o Gudu SQLFlow pode n\u00e3o apenas analisar arquivos de script SQL, obter linhagem de dados<\/a><\/strong>, e executar exibi\u00e7\u00e3o visual, mas tamb\u00e9m permitir que os usu\u00e1rios forne\u00e7am linhagem de dados em formato CSV e executem exibi\u00e7\u00e3o visual.\u00a0(Publicado por Ryan em 6 de agosto de 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>