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Como aprender Data Science ?

Data Science - Chamada 1
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Data Science é uma das práticas mais lucrativas para as organizações, e onde mais temos empregos emergentes com altos salários

Como um dos principais trabalhos de tecnologia com as melhores oportunidades de carreira, os cientistas de dados se tornaram um dos trabalhos mais cobiçados em todos os setores nos últimos anos.

Isso apenas tornou-se possivel com o advento da tecnologia em nuvem, tanto da Amazon Web  Services, como da Azure, e Google.

Em um lugar na lista dos melhores empregos no Linkedin, em nivel mundial nos últimos três anos, os profissionais de tecnologia estão se esforçando para conseguir essa posição de trabalho procurada.

A ciência de dados é relevante e importante para qualquer empresa que produz grandes volumes de dados.

Isso levou ao rápido crescimento da inteligência artificial (IA) e à adoção do aprendizado de máquina, ou machine learning.

Apenas para traçarmos um básico dos ramos que se beneficiam disso:

  • Serviços financeiros
  • Saúde
  • Alimentos
  • Varejo

Seja uma empresa de serviços financeiros que deseja mitigar riscos, um varejista tentando prever o comportamento de compra do cliente ou uma empresa de software tentando mitigar a rotatividade de clientes, o caso de uso de IA e aprendizado de máquina no mundo corporativo tem como base estratégia de ciência de dados

Entender a ciência de dados significa reconhecer as limitações que geralmente acompanham uma prática eficaz de ciência de dados.

O principal deles é a falta de talento especializado causada pela combinação de alto nível de complexidade da ciência de dados e a alta demanda por especialistas qualificados em ciência de dados.

Algumas das principais habilidades necessárias para os cientistas de dados incluem:

  • Codificação
  • Análise de big data
  • Estatísticas
  • Aprendizado de máquina
  • Processamento de linguagem natural
  • Manipulação de dados
  • Análise exploratória de dados

Em termos de habilidades sociais:

  • Comunicação eficaz
  • Colaboração
  • Resiliência

Sólida formação educacional também são frequentemente necessárias para ter sucesso como cientista de dados. No entanto, como tudo no mundo da tecnologia, a ciência de dados está mudando e evoluindo.

Tornar os dados acionáveis ​​para a ciência de dados

Dados mal preparados são um dos maiores obstáculos ao sucesso da ciência de dados.

Para acelerar projetos de ciência de dados e reduzir falhas, os CIOs e CDOs devem se concentrar em melhorar a qualidade dos dados e em fornecer dados às equipes de ciência de dados que sejam relevantes para os projetos em questão e sejam acionáveis

Escassez de talentos em Data Science

Embora o Data Science continue sendo uma das áreas de maior crescimento para os recém-formados, a necessidade excede em muito a oferta disponível.

A solução é continuar a acelerar a contratação, além de procurar meios alternativos de acelerar o processo de ciência de dados e democratizar o acesso à ciência de dados para outros profissionais qualificados em áreas como BI e análises. É aqui que a automação na ciência de dados pode ter o maior impacto.

 

Acelerando o “tempo para valorizar”

A ciência de dados é um processo iterativo.

Envolve criar uma “hipótese” e testá-la.

Essa abordagem envolve vários especialistas – desde cientistas de dados a especialistas no assunto e analistas de dados.

As empresas devem encontrar maneiras de acelerar o processo de ciência de dados para tornar esse processo de “tentativa, teste de repetição” mais rápido e previsível.

Transparência para usuários corporativos

Uma das maiores barreiras à adoção de aplicativos de ciência de dados é a falta de confiança por parte dos usuários corporativos.

Embora os modelos de aprendizado de máquina possam ser muito úteis, muitos usuários de negócios não confiam em processos que eles não entendem.

A ciência de dados deve encontrar maneiras de facilitar a explicação dos modelos de ML para usuários corporativos e de confiança para os usuários corporativos.

Melhorando a operacionalização

Uma das outras barreiras ao crescimento da adoção da ciência de dados é o quão difícil ela pode ser operacionalizada demais.

Os modelos que geralmente funcionam bem no laboratório não funcionam tão bem em ambientes de produção.

Mesmo quando os modelos são implantados com sucesso, o crescimento contínuo e as alterações nos dados de produção podem impactar negativamente os modelos ao longo do tempo.

Isso significa que ter uma maneira eficaz de “afinar” os modelos de ML – mesmo depois que eles estão em produção – é uma parte crítica do processo.

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