Alguém precisa estar olhando para o futuro antes que ele chegue aqui. Esse é o papel dos Cientistas de Dados e, para fazer isso, eles precisam de muitas habilidades à sua disposição. Aqui estão 10 habilidades em demanda no universo da Ciência de Dados que ajudarão você a encontrar sua vaga no mercado de trabalho.
1- Linguagem Python
Python é a linguagem de programação padrão em Data Science e Machine Learning. A linguagem oferece uma ampla variedade de pacotes com diversos algoritmos para minerar conjuntos de dados. Com bibliotecas de código aberto como pandas, matplotlib e NLTK, os Analistas e Cientistas de Dados podem realizar seu trabalho com rapidez e eficiência sem precisar reinventar a roda várias vezes. Python também tem um ótimo suporte por meio de fóruns e listas de discussão, o que é sempre um bônus se você é novo em programação. O curso gratuito Python Fundamentos Para Análise de Dados pode ser um bom ponto de partida.
2- Linguagem R
Esta linguagem é usada para computação estatística, o que a torna perfeita para o campo de análise de dados. R possui um ótimo suporte de sua comunidade por meio de fóruns e até listas de discussão, portanto, se você tiver alguma dúvida sobre essa linguagem, sempre haverá alguém disposto a respondê-las.
3- Apache Spark
O Apache Spark foi criado para ser veloz permitindo o processamento de grandes conjuntos de dados, enquanto têm a capacidade de resolver problemas mais complexos. Possui o melhor desempenho em aplicações com uso intensivo de memória, permitindo o paralelismo em clusters com facilidade. Apache Spark é um poderoso framework para processamento de dados.
4- Arquitetura Distribuída
A arquitetura distribuída é o processo de dividir uma tarefa computacional em vários servidores, cada um com seus próprios processadores. Os Cientistas de Dados precisam ser capazes de tirar proveito desses tipos de arquiteturas sempre que possível. É importante ainda que os Engenheiros de Dados tenham algum conhecimento de como os sistemas distribuídos são executados a fim de acelerar a implementação e execução dos pipelines de dados.
5- Apache Hadoop
O Apache Hadoop permite que Cientistas e Engenheiros de Dados analisem grandes conjuntos de dados que, de outra forma, não caberiam na memória de uma única máquina e os processem em paralelo em uma rede usando modelos de programação simples. Gigantes da web como Google, Facebook e Yahoo! estão utilizando o poder do Apache Hadoop, então ele só continuará crescendo ainda mais em popularidade com o passar do tempo.
6- Bancos de Dados NoSQL
A necessidade de bancos de dados escaláveis e distribuídos que permitem aos Engenheiros de Dados armazenar e recuperar dados rapidamente a um custo relativamente baixo levou à criação de tecnologias NoSQL. Empresas como o Google utilizam essa tecnologia há anos e é por isso que ela está se tornando mais popular com o passar do tempo. É uma habilidade essencial no universo da Ciência de Dados.
7- Algoritmo de Agrupamento K-means
A análise de cluster K-means é usada para segmentar um conjunto de dados em grupos com base em similaridade. Esse tipo de algoritmo atribui cada ponto de um conjunto de dados a seu respectivo grupo por meio de refinamento iterativo. Isso significa que ele tentará minimizar a soma das distâncias (dentro dos grupos) que os pontos de cada grupo estão de seus respectivos centróides.
8- Análise de Componentes Principais (PCA)
Esse algoritmo é usado para reduzir a dimensionalidade dos dados, identificando e removendo recursos redundantes, o que pode ajudar a simplificar drasticamente diferentes tipos de problemas ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. Também é ótimo para tornar os dados não rotulados mais gerenciáveis, pois o PCA facilita a extração de recursos, o que permite trabalhar com menos dimensões, mantendo a maioria das informações contidas nos dados. Como é o caso da maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina, existem várias bibliotecas que você pode usar para implementar o PCA em sua base de código.
9- Redução de Dimensionalidade
A redução de dimensionalidade é uma forma de processamento de dados que permite transformar os recursos originais de um objeto em um número menor de novas variáveis chamadas componentes principais. Isso funciona melhor ao lidar com grandes conjuntos de dados com informações redundantes – ajuda a reduzir o ruído e preservar o sinal para que você tenha resultados gerais de alta qualidade. Os componentes principais são derivados de combinações lineares dos atributos originais, por isso é bom tanto para modelagem estatística quanto para fins de visualização. A redução de dimensionalidade é frequentemente usada em conjunto com outros algoritmos, como clustering K-Means ou PCA, para limpar conjuntos de dados antes de serem usados para fins de treinamento de modelos de Machine Learning.
10- Métodos de Bootstrapping e Reamostragem
Bootstrapping é um tipo de reamostragem em que os dados são amostrados para testar a precisão ou eficácia de um algoritmo. Isso ajuda a determinar o desempenho do modelo quando treinado em dados não vistos, além de avaliar quanta variação existe entre diferentes amostras. Existem vários tipos de métodos de bootstrap que você pode usar para esses fins, como amostragem com substituição, amostragem aleatória sem substituição e aumento de amostra que pode ser feito adicionando ruído em conjuntos de dados que não possuem nenhum. Isso ajuda a reduzir o viés que pode resultar do uso de apenas um conjunto de dados para fins de treinamento.
Conclusão
Esses 10 skills não são apenas essenciais para sua caixa de ferramentas de Ciência de Dados, mas também são muito procurados por recrutadores que desejam contratar novos talentos. Se você deseja permanecer competitivo no mercado de trabalho, é imperativo que você se familiarize com eles o mais rápido possível! Muitos deles são implementados por meio de bibliotecas de código aberto, portanto, verifique o que está disponível para qualquer linguagem que você use, incluindo R e Python. Depois de começar a praticar, os desafios se tornarão cada vez mais fáceis, então não desista de dominar essas habilidades importantes!
David Matos
Referências: