Além de serem pensadores analíticos de alto nível, os Cientistas de Dados precisam ser comunicadores, líderes e membros de equipe eficazes. Isso ocorre porque eles também existem em ambientes de negócios.
Aqui está um roteiro passo a passo para se tornar um Cientista de Dados em 2022.
Conteúdo
Roteiro de ciência de dados
Neste roteiro passo a passo para aprender ciência de dados, em cada etapa, também forneceremos recursos para ajudá-lo a aprender.
Sem mais delongas, vamos começar!
Aqui está a ordem em que você pode efetivamente começar a aprender Data Science:
Python
Se você é um novato completo sem nenhum conhecimento de programação, o Python é a melhor maneira de começar.
Conhecer o Python o levará um passo mais perto de aprender ciência de dados.
Por que aprender Python primeiro? Porque Data Science tem tudo a ver com implementação. E se você não tem conhecimento de programação, você não pode implementar nada.
Agora você pode estar pensando: “Quanto Python devo aprender nesta etapa?”
Nesta etapa, aprenda apenas o básico do Python. Para que você possa codificar em Python.
A seguir estão listados alguns recursos para aprender os fundamentos do Python para Data Science:
- Curso de Certificação Python pela Intellipaat
- Curso de Ciência de Dados com Python por Intellipaat Academy
Matemática e Estatística
Para buscar a ciência de dados, deve-se ter um bom conhecimento de matemática e estatística.
As estatísticas ajudam a determinar qual algoritmo é adequado para um problema específico.
Inclui testes estatísticos, distribuições e estimadores de máxima verossimilhança, que são essenciais em ciência de dados.
As estatísticas também ajudam a contar, normalizar, obter distribuições e descobrir a média do recurso de entrada e seu desvio padrão.
A ciência de dados requer estudo matemático porque algoritmos de aprendizado de máquina, análise e descoberta de insights de dados exigem matemática. Embora não seja o único requisito para uma carreira em ciência de dados, geralmente é um dos mais importantes.
A seguir estão os recursos para aprender estatística e matemática:
- Curso de Estatística para Ciência de Dados da Intellipaat
- Habilidades matemáticas em ciência de dados do Coursera
Bibliotecas Python
Os cientistas de dados têm para lidar com dados. O Python tem um rico conjunto de bibliotecas que ajudam na manipulação de dados, análise de dados e visualização de dados. Essas coleções de funções e objetos pré-existentes podem ser importados em um script para economizar tempo.
A seguir estão algumas das bibliotecas Python com as quais os cientistas de dados trabalham:
- Entorpecido: Ele é usado para realizar operações numéricas em dados. NumPy permite converter quaisquer dados em números. Sempre que os dados não estiverem na forma numérica, você pode usar o NumPy para convertê-los em números.
- Pandas: é uma ferramenta de manipulação e análise de dados de código aberto. Você também pode trabalhar com dataframes usando Pandas.
- matplotlib: Com matplotlib, você pode desenhar gráficos e tabelas de suas descobertas. É mais fácil entender os resultados quando eles são representados como um gráfico ou uma tabela.
- Scikit-Learn: O Scikit-Learn contém vários módulos e algoritmos de aprendizado de máquina que ajudam na validação cruzada, pré-processamento, etc.
A seguir estão os recursos para aprender bibliotecas Python:
- Tutorial Numpy por Intellipaat
- Panela Pythondas Tutoriais por Intellipaat
- Tutorial Matplotlib Python por Intellipaat
- Scikit-Learn usando Python por Intellipaat
Habilidades SQL
Aprimorar suas habilidades de SQL ajudará você a aprender como armazenar e gerenciar dados em um banco de dados.
Embora a manipulação de dados possa ser feita usando SQL e Pandas, existem algumas tarefas de manipulação de dados que podem ser executadas mais facilmente em SQL.
A seguir estão os recursos para aprender SQL:
- Curso de Treinamento e Certificação SQL pela Intellipaat Academy
- Treinamento SQL pela Intellipaat.
Algoritmos de aprendizado de máquina
Depois de aprender as bibliotecas Python, você precisa aprender os conceitos de Machine Learning.
Você precisa aprender o básico do Machine Learning junto com os diferentes tipos de algoritmos de Machine Learning – Supervisionado, Não Supervisionado, Semi-Supervisionado e Aprendizado por Reforço.
Você pode conferir os seguintes recursos para aprender Machine Learning:
- Tutorial de aprendizado de máquina por Intellipaat
- Tutorial de aprendizado de máquina por Intellipaat
- Curso de Aprendizado de Máquina pela Intellipaat
Primeiro modelo de aprendizado de máquina com Scikit-Learn
Depois de aprender análise, manipulação e visualização de dados, você precisa aprender a prever e encontrar padrões interessantes de dados. Agora, você pode começar a construir seu primeiro modelo de aprendizado de máquina.
O Scikit-learn contém muitos algoritmos úteis de Machine Learning que estão prontos para uso. Você precisa experimentar vários algoritmos de Machine Learning.
Procure um problema de Machine Learning, use dados, aplique diferentes algoritmos de Machine Learning e identifique o algoritmo que fornece os melhores resultados.
Competições de Ciência de Dados
Depois de concluir as etapas anteriores, é hora de praticar e avaliar suas habilidades de ciência de dados.
A melhor maneira de fazer isso é participando de competições. Isso ajudará você a se tornar mais proficiente em Ciência de Dados.
Kaggle é uma das plataformas mais proeminentes para Data Science. Tem várias competições de acordo com o seu nível de conhecimento.
Você pode começar com uma competição de nível básico como o Titanic. À medida que você começa a ganhar mais confiança, pode avançar para níveis mais altos.
Se você deseja expandir e solidificar seus conjuntos de habilidades com experiência prática, junte-se a um Curso de Ciência de Dados É altamente recomendável.
A seguir está uma lista de plataformas para competições de Data Science:
- Dados orientados
- CodaLabComment
- Visão de Ferro
- Topcodificador.
Conclusão
Se você seguir as etapas fornecidas acima e praticar as habilidades necessárias, poderá aprender ciência de dados com Python facilmente. A coisa importante a lembrar é continuar praticando suas habilidades.
Continue procurando novos desafios e tente resolvê-los. Esses desafios e projetos também melhorarão seu portfólio.
