O que um cientista de dados faz?

Se você não tem certeza do que um cientista de dados faz, não está sozinho.

Em um nível alto, um cientista de dados coleta e analisa grandes quantidades de dados para encontrar padrões e insights úteis. Eles usam ferramentas como estatísticas, codificação e visualização de dados para ajudar as empresas a tomar decisões mais inteligentes.

Neste artigo, Catherine Zhou, cientista de dados da Codecademy, fornece algumas dicas sobre o mundo da ciência de dados, fala sobre seu dia a dia e nos ajuda a responder à pergunta ilusória, “O que um cientista de dados faz?”

Mas primeiro … o que é ciência de dados?

O primeiro passo para entender o que um cientista de dados faz é para entender Que ciência de dados é. A definição a seguir vem direto de Fundações de códigouma carreira de carreira no Codecademy, projetada para fornecer uma visão geral das principais aplicações da programação.

Os dados nos fornecem informações sobre a maneira como o mundo funciona. E as informações podem ter significado – de um clique nos dizer o que alguém gosta, a toxinas na água sinalizando um problema de saúde. Mas, os dados não têm sentido, a menos que façamos algo com eles. É aí que entra a ciência de dados.

A ciência de dados nos permite pegar dados e transformá -los em informações significativas que podem nos ajudar a tomar decisões. É interdisciplinar e combina outros campos conhecidos, como probabilidade, estatística, análise e ciência da computação.

O trabalho que você pode fazer pode variar desde a redação de relatórios até a construção de modelos de aprendizado de máquina. Não importa quais sejam seus interesses, a ciência de dados é aplicável – porque hoje em dia, temos dados sobre tudo!

O que um cientista de dados faz?

Agora que sabemos o que é a ciência de dados, vamos falar mais explicitamente sobre o que um cientista de dados realmente faz.

Em nossa entrevista com Catherine, ela diz: “Há uma ampla gama de maneiras pelas quais os cientistas de dados podem trabalhar com estratégia, tomada de decisão e implementação da análise. Como você pode imaginar, o papel de um cientista de dados pode parecer muito diferente, dependendo da empresa para a qual você está trabalhando e para qual domínio de negócios está trabalhando!”

Abaixo estão apenas algumas das diferentes tarefas que um cientista de dados pode realizar:

Coleta e preparação de dados

A coleta e a preparação de dados são partes -chave do trabalho de um cientista de dados. O primeiro passo para resolver qualquer questão relacionada a dados é coletar os dados certos. Mas os dados brutos geralmente vêm com erros, peças ausentes ou formatos inconsistentes. Portanto, o próximo passo para um cientista de dados é preparar os dados, o que requer limpeza e organização. Isso pode envolver a remoção de duplicatas, a fixação de erros de digitação, a conversão de datas em um formato padrão ou a combinação de dados de diferentes fontes. Este é um processo demorado, mas essencial que todo cientista de dados deve fazer.

Aprendizado de máquina

Em vez de apenas analisar tendências passadas, os cientistas de dados usam aprendizado de máquina Para construir modelos que podem aprender com os padrões e melhorar com o tempo. Por exemplo, eles podem criar um modelo que prevê o comportamento do cliente, detecta fraude ou recomenda produtos. Para fazer isso, eles treinam algoritmos usando dados limpos e preparados e, em seguida, testam e ajustam os modelos para garantir que sejam precisos.

Modelagem de dados

A modelagem de dados é uma parte importante do trabalho de um cientista de dados, porque os ajuda a entender os relacionamentos dentro dos dados e estruturá -los de uma maneira útil. Ao criar modelos – como diagramas ou estruturas matemáticas – os cientistas de dados podem organizar informações complexas, definir como diferentes peças de dados se relacionam e preparam o terreno para uma análise mais profunda.

Visualização de dados

Visualizações de dados são como os cientistas de dados podem transformar números e padrões complexos em visuais claros e fáceis de entender. Gráficos, gráficos e painéis ajudam a contar a história por trás dos dados, facilitando as pessoas-especialmente o público não técnico-ver tendências, comparar valores e tomar decisões informadas.

Desenvolvimento de algoritmo

Algoritmos são as regras ou instruções que ajudam os computadores a processar dados de maneira eficiente, seja classificando informações, encontrando padrões ou decisões. Os cientistas de dados geralmente gastam tempo projetando e aprimorando algoritmos para melhorar a precisão, velocidade ou relevância para tarefas específicas.

Estatísticas matemáticas

Ao usar conceitos como probabilidade, distribuições e testes de hipóteses, os cientistas de dados podem medir a incerteza, testar idéias e tirar conclusões significativas dos dados. Como exemplo, um cientista de dados pode usar estatísticas para determinar se uma alteração em um website levou a mais inscrições do usuário ou se um padrão que eles vêem nos dados é apenas aleatório.

Programação

Com linguagens de programação como PythonAssim, Re SQLOs cientistas de dados podem automatizar tarefas repetitivas, criar modelos de aprendizado de máquina e criar ferramentas personalizadas para problemas específicos. Por exemplo, eles podem escrever código para limpar dados confusos, executar simulações ou gerar relatórios que destacam as informações importantes.

Qual é a diferença entre um cientista de dados e analista de dados?

É verdade, ambos Cientistas de dados e analistas de dados estão focados em transformar dados brutos em insights acionáveis ​​que podem informar melhores decisões de negócios. No entanto, esses papéis diferem em escopo, complexidade e foco.

Analistas de dados geralmente estão focados em procurar dados históricos para responder “o que aconteceu?” e “Por que isso aconteceu?” Seu trabalho geralmente é mais estruturado e impulsionado por consultas comerciais específicas ou métricas de desempenho.

Os cientistas de dados, por outro lado, tendem a operar em um nível mais avançado para responder a perguntas futuras, como “O que vai acontecer a seguir?”

O que é um salário médio de cientista de dados?

Olhando para De fatoOs cientistas de dados fazem um salário médio de US $ 126.833 por ano nos EUA

Mesmo com menos de um ano de experiência, os cientistas de dados ganham US $ 101.338 em média. Aqueles com três a cinco anos de experiência ganham US $ 138.080 por ano, com uma alta de US $ 201.230.

Como faço para me tornar um cientista de dados?

Existem muitos caminhos diferentes para se tornar um cientista de dados, mas veja as diferentes habilidades e diplomas universitários que ajudarão a construir uma base forte para uma futura carreira.

Diplomas universitários

Os melhores diplomas universitários para aspirantes a cientistas de dados incluem:

1. Ciência da Computação: Fornece um entendimento sólido de algoritmos, programação e estruturas de dados, todos essenciais para os modelos de manipulação, análise e aprendizado de máquina de dados.
2. Estatística: Ajuda a dominar os conceitos matemáticos e estatísticos usados ​​para analisar dados, testar hipóteses e fazer previsões, que são centrais para a ciência de dados.
3. Ciência dos dados: Muitas universidades agora oferecem diplomas especificamente na ciência de dados, que combinam elementos da ciência da computação, estatísticas e aprendizado de máquina. Este grau é adaptado para preparar os alunos diretamente para carreiras de ciência de dados.
4. Matemática: Um diploma em matemática, especialmente com foco em matemática aplicada ou matemática computacional, o equipará com as habilidades de solução de problemas e analíticas necessárias para trabalhar com conjuntos de dados complexos.
5. Engenharia: Particularmente graus de engenharia elétrica, de software program ou sistemas geralmente têm uma forte ênfase na programação, processamento de dados e métodos computacionais, todos altamente relevantes para a ciência de dados.

Habilidades

Existem vários habilidades que são compartilhados por cientistas de dados em geral. Se você está pensando em se tornar um cientista de dados, deseja criar seu conjunto de habilidades nas seguintes áreas:

• Estatística descritiva e inferencial
• Probabilidade
• Programação (especificamente SQLe Python ou R)
• Uma paixão por mergulhar profundamente nos dados do campo específico em que você planeja trabalhar

Obviamente, há muito a aprender em cada uma dessas áreas. Mas Catherine explica que você não deve sentir que precisa aprender tudo:

“Sempre fico humilhado com o quanto mais tenho que aprender. Originalmente, quando invadi o campo, senti -me realmente sobrecarregado e senti muita síndrome de impostor por ter que aprender muito. Mas percebi que quando você trabalha em análise de dados ou estatísticas que acaba se especializando em uma parte dela.

“Você pode se especializar em análise preditiva; pode se especializar em relatórios; pode se especializar em aprendizado de máquina ou inteligência synthetic. Existem tantos subconjuntos – geralmente os cientistas de dados se concentram em uma coisa e ficam muito bons nisso.”

Confira o nosso cursos de ciência de dados Para começar a criar as habilidades, você precisará iniciar sua carreira.

A ciência de dados é certa para você?

Quando perguntada se ela sempre quis ser cientista de dados, Catherine compartilhou: “Isso pode ser estranho, mas eu também estava realmente em pensamento probabilístico e costumava pensar em como se aplicava às minhas decisões diárias. Eu tentaria calcular coisas como: Se eu perder esse semáforo, quais são as possibilities das duas luzes seguintes? Por mais tempo, o tempo de tempo de trabalho?”

Se você se encontrou tentando fazer cálculos semelhantes, está curioso para saber a análise do comportamento humano ou se empolgue com o uso de dados para descobrir informações interessantes ou surpreendentes, uma carreira na ciência de dados pode estar no seu futuro!

Nosso Cientista de dados: Carreira Especialista em Aprendizado de Máquinas foi projetado para fornecer todas as habilidades necessárias para se tornar um analista de dados, cientista de dados ou engenheiro de aprendizado de máquina.

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Este weblog foi publicado originalmente em abril de 2021 e foi atualizado para incluir salários atualizados e novos recursos.

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