Como é ser um cientista de dados em 2021?

Visão geral

• O aumento da demanda por cientistas de dados também continua em 2021
• Entenda como é ser um cientista de dados em 2021

Introdução

De grandes empresas de comércio eletrônico como a Amazon, Walmart, para os gigantes da mídia social Facebook e Snapchat, para a administração do hospital, Todo mundo está contratando cientistas de dados! Mas, O que torna esse papel o “o papel de trabalho mais sexy do século 21”? Discutiremos cada aspecto deste trabalho neste artigo..

Se você está animado com este trabalho e deseja criar um futuro neste campo em 2021, Este é o lugar para estar! Não se preocupe se você acha que o coronavírus removeu o requisito de trabalho do cientista de dados!, em vez de, fez com que todos percebessem o poder e a importância dos algoritmos preditivos!

Se você está começando sua jornada no campo da ciência de dados, Isto é caminho de aprendizagem abrangente de ciência de dados para 2021.

a caminho de aprendizagem para 2021 é a coleção definitiva e mais abrangente de recursos reunidos de forma estruturada. Está caminho de aprendizagem é para quem deseja seguir uma carreira em ciência de dados. Então, se é novo, tem alguns anos de experiência profissional ou é um profissional de nível médio, Isto é caminho de aprendizagem de ciência de dados é para você.

Tabela de conteúdo

1. Quem é um cientista de dados?
2. Outras funções baseadas em dados
3. Qualidades de um cientista de dados
4. Quais habilidades dominar 2021 para se tornar um cientista de dados?
5. Salário de um cientista de dados

Quem é um cientista de dados?

Ciência de dados é uma combinação de análise de dados, desenvolvimento algorítmico e tecnologia para resolver problemas analíticos.

Um cientista de dados trabalha em problemas complexos e específicos para trazer crescimento não linear para os negócios. Por exemplo, fazer uma solução de risco de crédito para o setor bancário ou usar imagens de veículos e avaliar os danos para uma seguradora automaticamente.

Em palavras simples, um cientista de dados é um solucionador de problemas que usa dados para resolver problemas que criam valor de negócios.

Um ciclo de vida típico de um projeto de ciência de dados se parece com este:

• Transforme o problema de negócios em um problema de dados
• Geração de hipóteses
• Coleta ou extração de dados
• Análise exploratória de dados e validação de hipóteses
• Modelagem de dados
• Implantação de modelo
• Apresente seu trabalho ao usuário / cliente / interessado final

Mas um cientista de dados pode não estar envolvido em todas essas etapas.. Vejamos algumas das funções baseadas na ciência de dados.

Outros recursos baseados em dados

Engenheiro de dados

Implementaria os resultados obtidos pelo cientista de dados na produção usando as melhores práticas da indústria. Por exemplo, implementar o modelo de aprendizado de máquina criado para modelagem de risco de crédito em software bancário.

Os engenheiros de dados são responsáveis ​​por armazenar, pré-processar e ter esses dados usados ​​por outros membros da organização. Crie os pipelines de dados que coletam dados de vários recursos, transformá-los e armazená-los de uma forma mais utilizável.

Algumas das ferramentas mais utilizadas pelos engenheiros de dados são SQL, Bancos de dados NoSQL, Apache Airflow, Fagulha, Amazon Redshift, etc.

Você pode ler os artigos de engenharia de dados aqui e veja se seus interesses se correlacionam mais com a engenharia de dados.

Analista de negócios

Administre o negócio e tome decisões do dia-a-dia. Você se comunicará com o lado de TI e com o lado da empresa simultaneamente.

Os profissionais de Business Analytics devem ser proficientes na apresentação de simulações de negócios e planejamento de negócios. Muito de sua função seria analisar tendências de negócios. Por exemplo, análise da web / análise de preço.

Algunas de las herramientas que se utilizan ampliamente en la analíticaAnalytics refere-se ao processo de coleta, Meça e analise dados para obter insights valiosos que facilitam a tomada de decisões. Em vários campos, como negócio, Saúde e esporte, A análise pode identificar padrões e tendências, Otimize processos e melhore resultados. O uso de ferramentas avançadas e técnicas estatísticas é essencial para transformar dados em conhecimento aplicável e estratégico.... empresarial son Excel, Borda, SQL, Pitão. As técnicas mais utilizadas são: Métodos estatísticos, previsão, modelagem preditiva, e narração.

Você pode ler os artigos de análise de negócios aqui.

Então, Você acha que pode se tornar um cientista de dados? Vejamos algumas das qualidades de um cientista de dados!!

Qualidades de um cientista de dados

Antes de escolher ciência de dados como seu campo, deve ver se combina com suas paixões, objetivos de carreira e certifique-se de que isso o deixará feliz no longo prazo. Vamos dar uma olhada em alguns deles:

1. Análise de números amorosos – Você é louco pelos números? Por exemplo, Você está pronto para um enigma?, suposições e estimativas a qualquer hora do dia? Você é naturalmente atraído por probabilidades e estatísticas? Parte de ser um cientista de dados é calcular números com frequência, se você ama isso, você é sortudo!
2. Desfrute da solução de problemas não estruturados – É muito raro para um cientista de dados realmente se deparar com uma declaração de problema estruturada, no lugar disso, lida com dados não estruturados. Você é alguém que auxilia nesta área??
3. Voce é curioso – pergunte por que isso é natural para um bom cientista de dados. Alguns dos melhores cientistas de dados parariam qualquer um e pediriam uma justificativa se eles não estivessem claros: Por que você fez esta pergunta? Qual foi o seu processo de pensamento? Por que você assume? são apenas alguns exemplos dessas questões.
4. Anhelo la resoluçãoo "resolução" refere-se à capacidade de tomar decisões firmes e atingir metas estabelecidas. Em contextos pessoais e profissionais, Envolve a definição de metas claras e o desenvolvimento de um plano de ação para alcançá-las. A resolução é fundamental para o crescimento pessoal e o sucesso em várias áreas da vida, pois permite superar obstáculos e manter o foco no que realmente importa.... de problemas – Cientistas de dados precisam de um presente para resolver problemas. A maioria dos problemas que as empresas enfrentariam seriam exclusivos deles e seria necessário um solucionador inteligente para resolvê-los.
5. Desfrute de pesquisas aprofundadas: Um grande cientista de dados está sempre pesquisando profundamente para entender os segredos ocultos dos dados. Você precisa da perspectiva de um pesquisador para ser um bom cientista de dados. Quando foi a última vez que você passou horas e horas imerso na solução de um problema? Você pode fazer isso de novo e de novo?
6. Eu amo contar histórias – Um cientista de dados deve ser um apresentador fluente. De que adianta todo o trabalho duro se você não pode influenciar seus stakeholders? Comunicar-se com dados e apresentar histórias baseadas em dados é um dos elementos mais importantes na vida de um cientista de dados..

Quais habilidades dominar 2021 para se tornar um cientista de dados?

Data Science Toolkit – A habilidade mais importante a se adquirir no início de sua jornada como cientista de dados são os conceitos básicos de ciência de dados e aprendizado de máquina.. Começar de as ferramentas de ciência de dados mais comuns e mais usadas: Python e suas bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplolib y Seaborn.

Visualização de dados e SQL – Depois de esclarecer o básico, você deve começar com o conjunto de habilidades mais importante de um cientista de dados. Familiarize-se com as diferentes técnicas e ferramentas de visualização de dados, como mesa. Durante este tempo, você também deve iniciar sua jornada SQL.

Exploração de dados – Os dados estão ocultos com informações importantes. Obter essas informações na forma de insights é exploração de dados. É a habilidade mais essencial para aprender a explorar seus dados com o Exploratory Data Analytics (EDA). junto com isso, você também precisará entender os conceitos estatísticos importantes necessários para se tornar um cientista de dados.

Noções básicas de aprendizado de máquina e a arte de contar histórias – Agora vamos ao aprendizado de máquina real!! Depois de adquirir todas as habilidades acima, é hora de começar sua jornada de aprendizado de máquina. Nesta duração, você precisará abordar técnicas básicas de aprendizado de máquina e a arte de contar histórias usando o pensamento estruturado.

Aprendizado de máquina avançado – Você concluiu o básico? Hora de subir o nível! Você está pronto para abordar algoritmos avançados de aprendizado de máquina. Você também aprenderá sobre engenharia de funções e como trabalhar com dados de texto e imagem..

Aprendizado de máquina não supervisionado: Lidar com dados não estruturados pode ser desafiador, Então, vamos pular para a solução! É hora de você aprender sobre algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados como K-Means, Clustering hierárquico y, Finalmente, Mergulhe em um projeto!

Mecanismos de recomendação – Curioso como o Netflix, Amazonas, Zomato oferece recomendações incríveis? É hora de você se aprofundar nos sistemas de recomendação. Aprenda diferentes técnicas para construir motores de recomendação. Aprenda a usar diferentes projetos.

Trabalhe com dados de série temporal – Las organizaciones de todo el mundo dependen en gran mediro "medir" É um conceito fundamental em várias disciplinas, que se refere ao processo de quantificação de características ou magnitudes de objetos, Fenômenos ou situações. Na matemática, Usado para determinar comprimentos, Áreas e volumes, enquanto nas ciências sociais pode se referir à avaliação de variáveis qualitativas e quantitativas. A precisão da medição é crucial para obter resultados confiáveis e válidos em qualquer pesquisa ou aplicação prática.... de los datos de series de tiempo y el aprendizaje automático ha hecho que el escenario sea aún más emocionante. Nesta duração, você aprenderá a trabalhar com dados de séries temporais e diferentes técnicas para resolver problemas relacionados a séries temporais.

Introducción al aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde... y la visión por computadora – Aprendizagem profunda e visão computacional estão na vanguarda dos projetos mais atuais no campo da inteligência artificial, se eles são carros autônomos, câmeras de detecção de máscara e muito mais. Neste tempo, começará sua jornada no campo do Deep Learning. Você aprenderá arquiteturas básicas de aprendizagem profunda e, em seguida, resolverá diferentes projetos de visão computacional.

Noções básicas de processamento de linguagem natural – Querendo saber como os gigantes da mídia social gostam do Twitter, Facebook e Instagram processam dados de texto recebidos? Agora é a hora de focar no campo do processamento de linguagem natural (PNL). Aqui você aprenderá mais arquiteturas de aprendizado profundo e resolverá projetos relacionados à PNL.

Implantação de modelo – O que é mais essencial do que construir um modelo de ciência de dados? Implementando! Agora, Finalmente, deve estar ciente da implementação do modelo. Aprenda maneiras diferentes de implementar seus modelos. Passe algum tempo explorando streamlit para implantação de modelo, AWS, e você também pode implementar o modelo com Flask.

O salário de um cientista de dados

Fazer uma mudança de carreira para ciência de dados para conseguir um aumento é totalmente justificado. Porém, não é tão simples quanto você pode pensar. Existem certas coisas, como experiência de trabalho e seu domínio atual, que terá um papel MASSIVO na sua decisão salarial pós-transição.

Pegando números do site popular e relativamente preciso chamado Porta de vidro, é assim que a situação salarial se parece para um cientista de dados:

Como você pode ver, o salário médio em 2020 é aproximadamente INR 10,00,000 por ano.

Se você trouxer um pouco mais de experiência e tiver experiência de domínio relevante, pode procurar uma posição superior (embora isso seja um pouco estranho se você não tiver experiência anterior em ciência de dados):

Como dissemos, tudo se resume à relevância de sua experiência anterior. A maioria das vezes, se você está mudando de outra função para ciência de dados, você verá o primeiro gráfico.

Notas finais

Em resumo, a ciência de dados é o campo mais emergente hoje e os cientistas de dados estão criando um futuro melhor para a humanidade. Você é uma pessoa atraída por este campo? Mencionei todas as coisas que você precisa saber antes de seguir uma carreira em ciência de dados neste ano 2021.

Boa aprendizagem!

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