Como referenciar este texto: O que é e o que faz uma pessoa Cientista de Dados?. Rodrigo Terra. Publicado em: 18/07/2023. Link da postagem: https://www.makerzine.com.br/cozinha-de-dados/o-que-e-e-o-que-faz-uma-pessoa-cientista-de-dados/ .
Conteúdos dessa postagem
O que é Ciências de Dados?
Ciência de dados é um campo interdisciplinar que envolve a aplicação de métodos estatísticos, computacionais e matemáticos para extrair conhecimento e insights de dados em diversos domínios. É um campo em constante evolução, impulsionado pelo rápido crescimento na geração de dados, disponibilidade de ferramentas de computação poderosas e a necessidade crescente de entender o comportamento humano e o mundo que nos rodeia.
A ciência de dados utiliza um processo sistemático e iterativo para explorar e analisar dados, que envolve várias etapas, desde a obtenção de dados brutos até a construção de modelos preditivos e a comunicação dos resultados finais.
Etapas de investigação de dados
Coleta de dados: A primeira etapa é a obtenção de dados brutos de várias fontes, como bancos de dados, planilhas, sensores, arquivos de texto e fontes da web.
Preparação de dados: Os dados brutos geralmente requerem limpeza, transformação e integração para serem úteis. Isso pode envolver a remoção de valores ausentes, a correção de erros e a normalização de dados para permitir comparação entre diferentes fontes.
Exploração de dados: Nesta etapa, são utilizadas técnicas estatísticas e de visualização para entender a estrutura e distribuição dos dados. Isso pode incluir a criação de gráficos, tabelas e histogramas.
Análise de dados: A análise de dados pode envolver a identificação de padrões, a modelagem estatística e a construção de modelos preditivos. Essas técnicas ajudam a entender o comportamento dos dados e a fazer previsões sobre futuros eventos.
Comunicação de resultados: Os resultados finais são frequentemente apresentados em relatórios, gráficos e visualizações para permitir que outras pessoas entendam e usem as descobertas. A comunicação de resultados é uma parte importante do processo, pois ajuda a garantir que as descobertas sejam entendidas e aplicadas corretamente.
Ferramentas utilizadas
Linguagens de programação: As linguagens de programação mais comuns para ciência de dados são Python e R. Ambas possuem uma ampla variedade de bibliotecas e pacotes para análise de dados, visualização e modelagem.
Banco de dados: O SQL é uma linguagem padrão para trabalhar com bancos de dados relacionais, que são utilizados para armazenar dados estruturados. O NoSQL é uma alternativa para armazenar e acessar dados não estruturados ou semiestruturados, como dados de sensores e logs.
Ferramentas de visualização: As ferramentas de visualização, como Tableau e Power BI, permitem criar gráficos e dashboards interativos para comunicar resultados de análise de dados de forma clara e eficaz.
Ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs): IDEs, como Jupyter Notebook e RStudio, fornecem um ambiente interativo para desenvolvimento e execução de código Python e R, além de facilitar a exploração de dados e a criação de visualizações.
Ferramentas de aprendizado de máquina: As ferramentas de aprendizado de máquina, como scikit-learn e TensorFlow, fornecem algoritmos e modelos para treinar e avaliar modelos preditivos.
Big data: Tecnologias como Apache Hadoop, Spark e Cassandra são usadas para armazenar e processar grandes volumes de dados distribuídos em clusters de servidores.
Inteligência artificial: Tecnologias como redes neurais, processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagem são utilizadas para construir sistemas de inteligência artificial que podem ser usados para automatizar tarefas e tomar decisões baseadas em dados.
As ferramentas utilizadas em ciência de dados variam dependendo do tipo de análise de dados que está sendo realizada, o tamanho e a complexidade dos dados, e as necessidades do projeto específico. É importante ter uma compreensão geral das diferentes ferramentas disponíveis e escolher aquelas que melhor se adaptam às necessidades do projeto.
Trilha de conhecimento para Ciências de dados
Se você é uma pessoa leiga e interessada em aprender ciência de dados, é importante começar com os fundamentos básicos. Aqui estão os principais assuntos, disponibilizados em forma de uma trilha de conhecimento:
Conceitos básicos de matemática e estatística: Antes de começar a trabalhar com dados, é importante ter uma compreensão básica de conceitos matemáticos e estatísticos, como álgebra, cálculo, probabilidade, distribuições estatísticas, teste de hipóteses, regressão e correlação. Esses conceitos são a base para entender como trabalhar com dados e aplicar técnicas de análise.
Linguagem de programação: Python é uma das linguagens mais populares para ciência de dados. É uma linguagem de programação fácil de aprender e que possui uma grande comunidade de suporte. É importante se familiarizar com a sintaxe básica da linguagem e aprender a trabalhar com pacotes populares de ciência de dados, como Pandas, Numpy e Matplotlib.
Aprendizado de máquina: O aprendizado de máquina é uma das áreas mais importantes da ciência de dados. Aprender os conceitos básicos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, como regressão linear, árvores de decisão, k-means e redes neurais, pode ajudá-lo a entender como construir modelos preditivos para análise de dados.
Banco de dados: Os bancos de dados são usados para armazenar e gerenciar dados. É importante entender os diferentes tipos de bancos de dados, como bancos de dados relacionais e não relacionais, e aprender a usar SQL, que é uma linguagem padrão para acessar dados em bancos de dados.
Visualização de dados: As visualizações de dados são uma forma eficaz de comunicar informações a partir de dados. Aprender a usar ferramentas de visualização, como o Tableau ou o Power BI, pode ajudá-lo a criar gráficos e visualizações interativas a partir dos seus dados.
Projetos práticos: É importante aplicar seus conhecimentos em projetos práticos de análise de dados. Participar de desafios de ciência de dados, criar projetos pessoais ou trabalhar em projetos de código aberto são excelentes maneiras de aplicar seus conhecimentos em ciência de dados.
A trilha de conhecimento para aprender ciência de dados começa com fundamentos básicos de matemática e estatística, seguido pelo aprendizado de linguagem de programação, aprendizado de máquina, banco de dados, visualização de dados e projetos práticos. Começar com esses conceitos básicos e construir gradualmente sua compreensão pode ajudá-lo a se tornar um profissional de ciência de dados competente.
Duas sugestões de trilhas
- Progra{m}aria: Muito bem detalhada e explicada. Para conhecer, clique aqui.
- Jean Paul Dosher: Traz algumas sugestões de trilha e compartilha a própria trajetória. Para conhecer, clique aqui.
Cargos que utilizam Ciências de dados
Existem diversas oportunidades de trabalho para cientistas de dados em diversas empresas e setores. Alguns dos principais cargos que um cientista de dados pode ocupar incluem:
Cientista de dados: O cargo de cientista de dados é o mais comum na área de ciência de dados. Ele é responsável por coletar, processar, analisar e interpretar dados para ajudar a empresa a tomar decisões informadas. Os cientistas de dados normalmente possuem conhecimentos de programação, matemática, estatística e análise de dados.
Engenheiro de dados: O engenheiro de dados é responsável por projetar, implementar e manter a infraestrutura de armazenamento de dados da empresa, bem como garantir que os dados estejam disponíveis e sejam acessíveis para os usuários. Esse profissional geralmente possui habilidades em programação, bancos de dados e arquitetura de sistemas.
Analista de dados: O analista de dados é responsável por coletar e analisar dados para identificar tendências e padrões e fornecer insights para a empresa. Esse profissional normalmente possui habilidades em estatística, visualização de dados e ferramentas de análise de dados.
Cientista de dados de marketing: Esse profissional é responsável por analisar os dados do marketing para entender o comportamento do cliente, melhorar o ROI das campanhas de marketing e ajudar a empresa a tomar decisões de marketing informadas. Ele geralmente possui habilidades em análise de dados, estatística, visualização de dados e marketing.
Cientista de dados de saúde: Esse profissional é responsável por analisar os dados de saúde para melhorar a qualidade do atendimento médico, identificar padrões de doenças e ajudar a desenvolver tratamentos mais eficazes. Ele geralmente possui habilidades em estatística, análise de dados, ciência médica e epidemiologia.
Cientista de dados financeiros: Esse profissional é responsável por analisar os dados financeiros para ajudar a empresa a tomar decisões informadas sobre investimentos, gerenciamento de riscos e orçamentos. Ele geralmente possui habilidades em análise de dados, estatística e finanças.
