7 Habilidades em Data Science Para Aprender em 2021
Feliz Ano Novo!
Data Science é muito mais do que “apenas” Estatística e Machine Learning. Outras habilidades são importantes para o trabalho efetivo de Analistas e Cientistas de Dados, Engenheiros de Dados e Engenheiros de Machine Learning.
E para começar 2021, vamos trazer para você as 7 Habilidades em Data Science Para Aprender em 2021, recomendações de alguns dos maiores líderes de dados do mundo, incluindo o chefe de dados e análises do Google, o diretor sênior de engenharia da NVIDIA e o VP de Ciência e Engenharia de Dados da Wealthsimple.
Você pode notar que nenhuma das sete habilidades tem ligação direta com Machine Learning, Deep Learning ou Estatística, e isso não é um erro. Atualmente, há uma demanda muito grande por habilidades que são usadas nas fases de pré-modelagem e pós-modelagem.
Boa leitura.
1) SQL
SQL é a linguagem universal no mundo dos dados. Seja você um Cientista de Dados, um Engenheiro de Dados ou um Analista de Dados, você precisará conhecer SQL.
Linguagem SQL é usada para extrair dados de um banco de dados, manipular dados e criar pipelines de dados – essencialmente, é importante para quase todos os estágios de pré-análise / pré-modelagem no ciclo de vida dos dados.
O desenvolvimento de fortes habilidades em SQL permitirá que você leve suas análises, visualizações e modelagem para o próximo nível, porque você será capaz de extrair e manipular os dados de maneiras avançadas. Além disso, escrever consultas eficientes e escalonáveis está se tornando cada vez mais importante para empresas que trabalham com petabytes de dados.
2) Visualização de Dados e Storytelling
Se você acha que a criação de visualizações de dados e narrativas são específicas da função de um Cientista de Dados, pense novamente.
As visualizações de dados simplesmente se referem aos dados que são apresentados visualmente – podem ser na forma de gráficos, mas também podem ser apresentados de maneiras não convencionais.
Já o Storytelling (habilidade de contar histórias) leva as visualizações de dados para o próximo nível – Storytelling de dados refere-se a “como” você comunica seus insights. Pense nisso como um livro de imagens. Um bom livro de imagens tem bons visuais, mas também tem uma narrativa envolvente e poderosa que conecta os visuais.
Desenvolver suas habilidades de visualização de dados e Storytelling é essencial porque você está sempre vendendo suas ideias e seus modelos como um Cientista de Dados. E é especialmente importante ao se comunicar com outras pessoas que não são tão experientes em tecnologia.
3) Python
Python e R são as linguagens principais em Data Science. Se você ainda não está aprendendo uma das duas, já está atrasado.
Para quem está começando, a Linguagem Python pode ser uma boa opção devido sua sintaxe fácil e amigável. Você deve ser capaz de escrever scripts eficientes e aproveitar a ampla variedade de bibliotecas e pacotes que Python tem a oferecer. A programação Python permite a construção de aplicativos para manipulação de dados, construção de modelos de aprendizado de máquina, gravação de arquivos DAG e muito mais.
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4) Pandas
Provavelmente, a biblioteca mais importante a se conhecer em Python é o Pandas, um pacote para manipulação e análise de dados. Como Analista de Dados ou Cientista de Dados, você usará esse pacote o tempo todo, seja para limpar, explorar ou manipular dados.
O Pandas se tornou um pacote predominante, não apenas por causa de suas funcionalidades, mas também porque os DataFrames se tornaram uma estrutura de dados padrão para modelos de aprendizado de máquina.
5) Git / Controle de Versão
Git é o principal sistema de controle de versão usado na comunidade de tecnologia.
Se isso não fizer sentido, considere este exemplo. No ensino médio ou na universidade, se você já teve que escrever uma redação, pode ter salvado diferentes versões de sua redação à medida que avançava. Por exemplo:
📂 Redação final
└📁Redação_v1
└📁Redação_v2
└📁Redação_v3
└📁Redação_v4_final
└📁Redação_OFFICIALFINAL
Git é uma ferramenta que serve ao mesmo propósito, exceto que é um sistema distribuído. Isso significa que os arquivos (ou repositórios) são armazenados localmente e em um servidor central.
Git é extremamente importante por vários motivos, sendo alguns deles:
- – Permite que você reverta para versões anteriores do código.
- – Permite que você trabalhe em paralelo com vários outros Cientistas de Dados e programadores.
- – Permite que você use a mesma base de código que outros, mesmo se você estiver trabalhando em um projeto totalmente diferente.
6) Docker
Docker é uma plataforma de conteinerização que permite implantar e executar aplicativos, como modelos de aprendizado de máquina.
Está se tornando cada vez mais importante que os Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning não apenas saibam como construir modelos, mas também como implantá-los. Na verdade, muitos anúncios de emprego agora exigem alguma experiência na implantação de modelos.
A razão pela qual é tão importante aprender como implantar modelos é que um modelo não oferece valor de negócio até que seja realmente integrado ao processo / produto ao qual está associado.
7) Airflow
Airflow é uma ferramenta de gerenciamento de fluxo de trabalho que permite automatizar fluxos de trabalho. Mais especificamente, o Airflow permite que você crie fluxos de trabalho automatizados para pipelines de dados e pipelines de aprendizado de máquina.
O Airflow é poderoso porque permite a produção de tabelas que você pode usar para análises ou modelagens adicionais, e também é uma ferramenta que você pode usar para implantar modelos de aprendizado de máquina.
O ano está começando! A demanda por profissionais de Data Science ainda é muito maior do que a oferta de profissionais qualificados. Planeje e execute sua capacitação em 2021.
Equipe DSA
Referências:
Preparação Para a Carreira de Cientista de Dados
7 Most Recommended Skills to Learn in 2021 to be a Data Scientist
Storytelling with Data | Cole Nussbaumer Knaflic | Talks at Google