Quando a Ciência de Dados surgiu alguns anos atrás como uma área multidisciplinar, a maioria dos anúncios de emprego solicitava um Doutorado, ou pelo menos um Mestrado, e graduação em Matemática, Estatística, Ciência da Computação, ou graduação semelhante, como requisito essencial.

Nos últimos anos, as coisas evoluíram e mudaram.

Com o desenvolvimento de bibliotecas de aprendizado de máquina que abstraem grande parte da complexidade por trás dos algoritmos veio a compreensão de que a aplicação prática do aprendizado de máquina para resolver problemas de negócios requer um conjunto de habilidades que geralmente não são adquiridas apenas por meio do estudo acadêmico.

As empresas agora estão contratando Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning, por exemplo, com base na capacidade de realizar Ciência de Dados aplicada, em vez de pesquisa. O mercado está adotando a Ciência de Dados sem precedentes e em velocidade cada vez maior.

A Ciência de Dados aplicada que agrega valor a uma empresa no menor tempo possível requer um conjunto de habilidades muito prático. Além disso, à medida que mais empresas migram seus dados e soluções de aprendizado de máquina para a nuvem, está se tornando fundamental para os profissionais de Data Science entender as novas ferramentas e tecnologias relacionadas.

Além disso, as funções em Ciência de Dados estão se tornando cada vez mais específicas. Cientistas de Dados são responsáveis pelo processo de análise e entrega de insights aos tomadores de decisão. Engenheiros de Dados criam pipelines de dados e permitem que os dados sejam acessados com segurança. Engenheiros de Machine Learning publicam modelos de Machine Learning e os fazem entregar os resultados para os quais eles foram criados. Arquitetos de Dados desenvolvem modelos de dados e o design de processos ETL/ELT.

Mas algumas habilidades são comuns a todos eles e determinantes para quem pretende trabalhar com Data Science independente da função.

Este artigo não cobre absolutamente tudo que você precisa saber para trabalhar com Data Science. Em vez disso, ele cobre as principais habilidades que se tornaram as mais essenciais para todo profissional de Ciência de Dados. Confira.

1. Linguagem Python

A Linguagem Python tornou-se o padrão em Data Science. Ponto. Para quem quer trabalhar com Ciência de Dados ter proficiência em Python não é mais opcional, é pré-requisito básico. Dependendo do tipo de tarefa a ser realizado, Linguagem R, Linguagem Scala, Linguagem Java ou mesmo Linguagem C++ poderão ser usadas adicionalmente para construir determinado componente de um projeto ou para uma análise específica. Mas Python é mandatório.

Python 3 (a versão mais recente) agora se tornou firmemente a versão padrão da linguagem para a maioria das aplicações, pois o suporte para Python 2 foi abandonado pela maioria das bibliotecas em 1º de janeiro de 2020. Se você está aprendendo Python para Ciência de Dados agora, é importante escolher um curso que funcione com esta versão. Aqui na DSA todos os cursos de Python são em Python 3.

Você precisará de um bom entendimento da sintaxe básica da linguagem e de como escrever funções, loops e módulos. Familiarizar-se com a programação orientada a objetos e funcional em Python e ser capaz de desenvolver, executar e depurar programas.

Cursos Recomendados:

Curso gratuito de Python Fundamentos Para Análise de Dados. Não subestime o curso porque ele é gratuito. O curso é completo e alto nível.

Cursos da Formação Cientista de Dados.

2. SQL e NoSQL

SQL existe desde a década de 1970, mas ainda permanece uma das habilidades vitais em Ciência de Dados, independente da função. A grande maioria das empresas usa bancos de dados relacionais como armazenamento de dados analíticos e Linguagem SQL é a ferramenta que fornecerá esses dados.

NoSQL (“Não SQL ou Bancos de Dados Não Relacionais”) são bancos de dados que não armazenam dados como tabelas relacionais, em vez disso, os dados são armazenados como pares de chave-valor, colunas ou grafos. Bancos de dados NoSQL incluem Google Cloud Bigtable, Amazon DynamoDB, Apache HBase, MongoDB e Apache Cassandra.

Conforme os volumes de dados coletados pelas empresas aumentam e os dados não estruturados se tornam mais regularmente usados em modelos de aprendizado de máquina, as organizações estão recorrendo aos bancos de dados NoSQL, seja como um complemento ou como uma alternativa ao Data Warehouse tradicional. É provável que essa tendência continue em 2021 e para um profissional de dados é importante obter pelo menos uma compreensão básica de como interagir com os dados neste formato.

Curso Recomendados:

Módulo de SQL Básico do curso gratuito Microsoft Power BI Para Data Science.

Módulo de SQL Avançado do curso Modelagem de Bancos de Dados Relacionais, Não Relacionais e Data Stores.

Formação Engenheiro de Dados

3. Cloud Computing

De acordo com um relatório recente da O’reilly, intitulado ‘Adoção da nuvem em 2020’, 88% das organizações estavam usando alguma forma de infraestrutura em nuvem. É provável que o impacto da Covid-19 tenha acelerado ainda mais essa adoção. Ouça no Podcast DSA o depoimento dos nossos alunos, pois quase 100% deles estão trabalhando com Cloud Computing de alguma forma.

“À primeira vista, o uso da nuvem parece esmagador. Mais de 88% por cento dos entrevistados usam a nuvem de uma forma ou de outra. A maioria das organizações respondentes também espera aumentar seu uso nos próximos 12 meses.”, Cloud Adoption 2020, de Roger Magoulas e Steve Swoyer.

O uso da nuvem em outras áreas de negócio geralmente anda de mãos dadas com soluções baseadas em nuvem para armazenamento de dados, análise e aprendizado de máquina. Os principais provedores em nuvem, como Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform, estão desenvolvendo ferramentas para treinamento, implantação e atendimento de modelos de aprendizado de máquina em um ritmo rápido.

Como profissional de dados trabalhando em 2021, é muito provável que você trabalhe com dados alojados em um banco de dados baseado em nuvem e desenvolva modelos de aprendizado de máquina baseados em nuvem. É provável que haja grande demanda por experiência e habilidades nessa área à medida que avançamos para 2021.

Cursos Recomendados:

Design e Administração de Cloud Computing AWS

Formação Desenvolvedor Microsoft Para Data Science e IA

Formação Engenheiro de Dados

4. Engenharia de Software

O código em Ciência de Dados nem sempre é bem testado e normalmente sem aderência às convenções de estilo. Isso é bom para a exploração inicial de dados e análise rápida, mas quando se trata de colocar modelos de aprendizado de máquina em produção precisamos ter um bom entendimento dos princípios da engenharia de software.

Portanto, é essencial abranger as seguintes habilidades em qualquer aprendizado que você realizar.

  • Convenções de código, como o guia de estilo PEP 8 Python.
  • Teste de unidade.
  • Controle de versão, por exemplo Github.
  • Dependências e ambientes virtuais.
  • Containers, por exemplo Docker.

Cursos Recomendados:

Fundamentos de Engenharia de Software da Formação Engenheiro de Machine Learning.

5. Airflow

Apache Airflow, uma ferramenta de gerenciamento de fluxo de trabalho de código aberto, está sendo rapidamente adotada por muitas empresas para o gerenciamento de processos ETL e pipelines de aprendizado de máquina. Muitas grandes empresas de tecnologia, como Google e Slack, estão usando-o e o Google até construiu sua ferramenta de composição em nuvem com base neste projeto.

O Airflow é mencionado cada vez com mais frequência como uma habilidade desejável para profissionais de dados em anúncios de emprego. A popularidade crescente do Airflow tende a continuar pelo menos no curto prazo e, como uma ferramenta de código aberto, é definitivamente algo que todo iniciante deveria aprender.

Cursos Recomendados:

Formação Arquiteto de Dados

6. Matemática e Estatística

Você pode estar se perguntando por que deixamos essas duas áreas quase por último. Simples. Leia este artigo em nosso Blog que você vai entender: Qual Trilha de Aprendizagem Devo Escolher na Data Science Academy?

Cursos Recomendados:

Formação Análise Estatística Para Cientistas de Dados.

Formação Analista de Inteligência de Mercado

7. Soft Skills

Conhecimento técnico é fundamental mas, em última instância, você estará trabalhando com pessoas e desenvolver os soft skills é a chave para o sucesso profissional em qualquer função. Comunicação, resiliência, capacidade de aprendizado são apenas alguns dos soft skills cada vez mais procurados pelas empresas:

Cursos Recomendados:

Curso gratuito de Soft Skills (exclusivo para alunos das Formações DSA). O curso está disponível em Preparação Para carreira de Cientista de Dados e Módulos Extras de Capacitação Profissional.

8. Inteligência Artificial

Você já deve ter percebido. IA já está entre nós. Aplicações de Visão Computacional, Processamento de Linguagem Natural, previsões de crédito, classificação de spam, bots de atendimento. Isso não é futurismo. É realidade. 

Curso Recomendados:

Formação Inteligência Artificial

Formação Inteligência Artificial Aplicada à Medicina

Formação Desenvolvedor RPA

Capacite-se e esteja pronto para as muitas oportunidades que estão surgindo no mercado. Todos os cursos da DSA possuem certificado de conclusão.

Equipe DSA