Conheça os pré-requisitos para se tornar um cientista de dados

Atualmente, as empresas necessitam analisar diversas fontes de dados para obter resultados que vão levá-las a definirem estratégias de negócio com o intuito de se sobressaírem na disputa do mercado. Para desenvolver esse trabalho é preciso contar com a ajuda de um cientista de dados para resolver problemas complexos.

Dessa forma, esse profissional deve compreender a importância de se qualificar, especialmente para a área de tecnologia, em que tudo muda com alguma frequência e a atualização é primordial. Isso porque as oportunidades no mercado de trabalho tendem a crescer e a média salarial é uma das melhores.

Assim, neste post, vamos apresentar os principais cursos necessários para se tornar um cientista de dados. Acompanhe!

Quem trabalha nessa área temo como objetivo realizar análise de diversos tipos de dados para a extração de conhecimento ou insigths. Com essas informações em mãos é possível tomar decisões para definir estratégias que beneficiem o negócio da empresa.

Suponhamos que 99,9% das pessoas que lêem este artigo sabem o que são dados – uma coleção de fatos, estatísticas e informações de um determinado assunto é conhecido como dado, certo?

Mas e quanto à Ciência dos Dados?

A Ciência dos Dados é um “conceito para unificar estatísticas, análise de dados e seus métodos relacionados” para “compreender e analisar fenômenos reais” com dados. Emprega técnicas e teorias extraídas de muitos campos dentro das áreas da matemática, estatística, ciência da informação e da computação.

Este campo está se tornando cada vez mais popular com o advento do machine learning. Para entender a Ciência dos Dados, devemos conhecer pelo menos uma das linguagens de programação. A boa notícia é que há muitas linguagens de programação usadas na Ciência dos Dados.



Vamos descrever os mais importantes:

Python

O Python está no topo de todas as outras linguagens e é a mais popular usada pelos cientistas de dados. O Python está ganhando apelo rapidamente na comunidade e tem se tornado uma linguagem mais prática para desenvolver produtos. O Python é uma poderosa ferramenta para processamento de dados de médio porte. A linguagem também tem a vantagem de contar com uma comunidade rica no compartilhamento de dados e dicas, oferecendo grandes quantidades de toolkits e recursos.

O Bank of America usa o Python para construir novos produtos e interfaces dentro da infraestrutura do banco e para comprimir os dados financeiros. O Python é amplo e flexível, de modo que as pessoas podem se adaptar a ele. Ainda assim, não é a linguagem de maior desempenho, e apenas ocasionalmente pode fornecer infraestruturas de core em larga escala.

R

O R está na área desde 1997 como uma alternativa livre ao software estatístico caro, como Matlab ou SAS.

Nos últimos anos, o R tornou-se o “filho pródigo” da Ciência dos Dados – agora é uma linguagem familiar não só entre estatísticos nerd, mas também entre operadores de Wall Street, biólogos e desenvolvedores do Vale do Silício. Empresas tão diversas como o Google, o Facebook, o Bank of America e o New York Times usam a linguagem R, ao passo que sua utilidade comercial só continua a aumentar.

Java

O Java e os frameworks baseados em Java são encontrados nas fundações das maiores empresas de tecnologia do Vale do Silício.

Java não fornece a mesma qualidade de visualizações que R e Python, e não é a melhor opção para modelagem estatística. Mas se você está migrando de protótipos antigos e necessita construir grandes sistemas, o Java é muitas vezes a melhor aposta. O conjunto de ferramentas para Java é bem desenvolvido – uma variedade de IDEs e recursos maduros permitem que os desenvolvedores sejam razoavelmente produtivos.

A Java Virtual Machine é muito boa para escrever código que parece idêntico em várias plataformas – e isso se adequa ao ecossistema de Big Data que, como muitas outras áreas de desenvolvimento, apresenta diversidade de plataforma.


A paisagem da Ciência dos Dados está mudando rapidamente, e as ferramentas usadas para extrair o valor dessa tecnologia também cresceram em números. As duas línguas mais populares que lutam pelo primeiro lugar disparados são o Java e o Python. Ambas são reverenciadas por entusiastas, e ambas contemplam forças e fraquezas. Mas com os gigantes da tecnologia como o Google mostrando a maneira de usar Python e com uma curva de aprendizado curta e fácil, falta pouco para ele se tornar a linguagem mais popular no mundo da ciência dos dados.


Fonte: DZone.com

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