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Que assuntos são necessários para a ciência dos dados?

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What subjects are needed for data science?

What subjects are needed for data science?

Que assuntos são necessários para a ciência dos dados?

Um cientista de dados é responsável pela coleta e análise de grandes conjuntos de dados estruturados e não estruturados. Eles combinam matemática, estatística e habilidades em informática para organizar grandes dados e obter insights que ajudam a inteligência empresarial. A ciência de dados requer um domínio de linguagens de programação cruciais, cálculos estatísticos e fortes habilidades de comunicação para efetivamente transmitir e comunicar os conhecimentos obtidos a partir de grandes dados.

A ciência de dados é uma abordagem multidisciplinar que inclui mineração de dados, previsão, aprendizado de máquinas, análise preditiva, estatística e análise de texto. As organizações contam com cientistas de dados para aproveitar os grandes dados, detectar padrões e tendências e ajudar a explorar questões internas. Os cientistas de dados são responsáveis por entender um problema comercial, coletar e integrar dados brutos, limpar e preparar dados, selecionar o modelo de dados apropriado, implantar o modelo e monitorar e governar o modelo.

Matemática e Estatística

Há várias habilidades importantes que as pessoas precisam para se tornar cientistas de dados. Uma base sólida construída sobre matemática e estatística é essencial. Espera-se que um cientista de dados entenda as diferentes abordagens das estatísticas para fazer recomendações e tomar decisões. Cálculo e álgebra linear também são habilidades essenciais que são necessárias para a construção de algoritmos de aprendizagem de máquinas.

Analítica e Modelagem

A análise de dados é uma tarefa chave de um cientista de dados. Você deve ter fortes habilidades de pensamento crítico e comunicação para analisar dados, executar testes e criar modelos de dados. A análise de dados é essencial para fazer previsões e fazer previsões de resultados.

Programação

São necessárias habilidades de programação para transformar dados em aplicações práticas. Espera-se que os modernos cientistas de dados sejam proficientes em programação Python e R, na plataforma Hadoop, e em bancos de dados SQL. Outras habilidades de programação incluem programação orientada a objetos, sintaxe básica, instruções de controle de fluxo e bibliotecas e documentação.

Aprendizagem de Máquina e Inteligência Artificial

Os cientistas de dados com proficiência em aprendizagem de máquinas (ML) são muito procurados. O ML automatiza o processo de análise de grandes conjuntos de dados através do uso de algoritmos e modelos orientados por dados. Isto ajuda a racionalizar tarefas como limpeza de dados. Um especialista em dados está familiarizado com técnicas de aprendizagem de máquinas incluindo aprendizagem de máquinas supervisionada e não supervisionada, árvores de decisão e regressão logística. Aqueles que são proficientes em processamento de linguagem natural, detecção de aberturas e motores de recomendação são ainda mais solicitados.

Visualização de dados

A shabilidades de visualização de dados são necessárias para comunicar efetivamente as percepções de dados e criar uma solução acionável. Um cientista de dados precisa saber como decompor grandes dados em pedaços menores, mais fáceis de entender e que possam ser compreendidos pelos usuários comerciais. Isto inclui o uso de auxílios visuais, como gráficos e gráficos para enfatizar pontos-chave.

Além das habilidades técnicas, um cientista de dados precisa ter certas habilidades interpessoais para fazer seu trabalho de forma eficaz. São necessárias fortes habilidades de comunicação para compreender os problemas comerciais, reunir os dados corretos e comunicar as principais percepções. Um cientista de dados precisa ser um bom contador de histórias e saber como comunicar soluções analíticas de forma clara e concisa. Os cientistas de dados colaboram com arquitetos de dados, engenheiros de dados e gerentes de dados para entender os requisitos e obter feedback sobre as soluções. As modernas técnicas de ciência de dados continuarão a crescer e evoluir. A chave para se tornar um cientista de dados bem-sucedido é continuar a aprender à medida que as tecnologias e estruturas evoluem.

A ciência de dados é utilizada em uma série de setores. O setor de energia utiliza a ciência de dados para otimizar a exploração, produção e operações, bem como para antecipar a demanda. Os setores de finanças e seguros utilizam a ciência de dados para reduzir riscos, detectar fraudes e otimizar a experiência do cliente. A ciência de dados ajuda o setor de saúde a melhorar as operações, aumentar a qualidade do atendimento e reduzir os custos. O setor farmacêutico emprega a ciência de dados para garantir a segurança do produto, qualidade e eficácia do medicamento. A ciência de dados no setor de fabricação ajuda a otimizar os processos, melhorar a qualidade e monitorar os fornecedores.

Como as organizações continuam a se voltar para a ciência de dados, a demanda por cientistas de dados altamente qualificados permanecerá.

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