Roteiro de ciência de dados 2024: um guia abrangente para dominar a ciência de dados

A ciência de dados emergiu como um dos domínios mais promissores na abordagem digital. Um caminho de aprendizagem devidamente arquitetado pode ser a diferença entre apenas sobreviver e dominar todas as habilidades necessárias, especialmente à medida que continua a se tornar mais importante em vários setores. Este Roteiro de Ciência de Dados para 2024 ajudará você a perceber isso, domando a variedade, sentindo suas fontes de verdade e expandindo a profundidade e a amplitude à medida que avançamos por esta série de postagens.

1. Compreendendo os fundamentos da ciência de dados

Vamos primeiro entender os conceitos básicos antes de entrar na complexidade

• O que é ciência de dados?

Data Science está analisando e fornecendo dados para permitir a tomada de decisões. Isso é possível usando estatísticas, aprendizado de máquina e práticas de ciência da computação.

• A importância da ciência de dados em 2024

À medida que os dados continuam a aumentar exponencialmente, as empresas necessitam de reforçar os seus esforços com as estratégias ideais para gerir esses dados. A ciência de dados muda todos os setores, desde saúde e finanças até marketing e manufatura.

2. Habilidades essenciais para ciência de dados em 2024

Antes de começar a trabalhar como cientista de dados, você deve dominar as seguintes habilidades essenciais para ter uma base sólida nesta área, que são as seguintes:

A. Habilidades de programação

Sendo um cientista de dados, você precisa ser proficiente em programação para manipulação e análise de dados. Os dois principais idiomas em termos de popularidade são

• Pitão

Ótimas bibliotecas, NumPy, Scikit-learn e TensorFlow tornam-na a linguagem favorita para ciência de dados. Python é um excelente lugar para começar em outra linguagem devido à sua simplicidade e legibilidade.

• R

R – R é um produto de linguagem de computação estatística que permite aos usuários projetar suas ferramentas de visualização de dados e cálculos para análise.

B. Matemática e Estatística

Forte experiência em Álgebra Linear, Probabilidade e Estatística para desenvolver modelos e interpretar insights de dados. Tenho em mente os conceitos básicos; distribuições de probabilidade, testes de hipóteses e significância estatística.

C. Limpeza e manipulação de dados

Organização de dados – essencial para qualquer cientista de dados.

• Pandas (Python): limpar, manipular e analisar conjuntos de dados com facilidade depois de dominar os pandas
• SQL significa Structured Query Language e é usado para gerenciar bancos de dados relacionais. SQL é importante quando você precisa trabalhar em conjuntos de dados muito grandes e armazenados em um banco de dados.

D. Visualização de dados

Com a visualização de dados, você pode apresentar com eficácia os resultados de sua pesquisa. Matplotlib, Seaborn para pythonPanels para PythonTableauVisualizationsFerramentas confusas de visualização de informações, como MatplotLib, ainda dominarão essas áreas de mercado para facilitar a vida da experiência de visualização de BI em 2024 também (seg.)

E. Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é uma funcionalidade fundamental que permite que os sistemas aprendam com os dados e prevejam resultados por meio de padrões. Concentre-se nestes tópicos:

• Aprendizagem supervisionada - como regressão linear, árvores de decisão e florestas aleatórias.
• Técnicas de agrupamento: k-means e agrupamento hierárquico — agrupando objetos semelhantes.
• Limitação do aprendizado de máquina tradicional: a escala em que os dados são gerados precisaria ser tratada por redes neurais e estruturas como TensorFlow ou Keras, tornando o aprendizado profundo uma área atraente para estudos de pós-graduação em 2024.

3. Caminho de aprendizagem estruturado: um guia passo a passo

Um plano passo a passo para Data Scientist 2024

• Etapa 1: Python e SQL (mês 1-3) e

Noções básicas de Python -> Mude para bibliotecas como Pandas e NumPy para manipulação de dados. Além disso, comece a aprender SQL para gerenciar suas consultas de banco de dados.

• Etapa 2: matemática e estatística (mês 3–4)

Obtenha uma base matemática para sustentar suas habilidades em ciência de dados. Existem muitos recursos online, como Academy online ou Coursera.com, e EdX para estudar tópicos como estatística e álgebra linear de probabilidade.

• Etapa 3: Organização e exploração de dados [Mês 5–6)

Como limpar dados: com Pandas Aprenda como manipular dados com as bibliotecas Matplotlib e Seaborn.

• ETAPA 4: Algoritmos de aprendizado de máquina (meses 7 a 9)

Entre no aprendizado de máquina e aprenda algoritmos de regressão, classificação e clustering. Aprenda sobre compensações entre viés e variância, overfitting e validação cruzada. Exercício usando conjuntos de dados reais ou Kaggle, UCI Machine Learning Repository.

• Etapa 5: (Aprendizado profundo e tópicos avançados; Mês 10–12)$

Se você conhece os fundamentos do aprendizado de máquina, opte pelo aprendizado profundo e pelas redes neurais. A seguir, estude Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para dados de imagem e Redes Neurais Recorrentes (RNNs) para Rata sequencial. Aprenda TensorFlow e também TC Aprenda PyTorch e seus amigos

4. Projetos e Experiência Prática

Projetos práticos são a melhor maneira de praticar suas habilidades. Focar em:

• Competições Kaggle: Prática em desafios de aprendizado de máquina. Escreva sobre isso quando se sentir bem o suficiente!
• Colabore em projetos de ciência de dados de código aberto: Projetos de código aberto de ciência de dados para colocar suas habilidades em ação.
• Projetos pessoais – Faça um projeto de sua autoria que reflita seu interesse (por exemplo, analisando dados de mídia social, construindo um sistema de recomendação…)

5. Habilidades interpessoais e conhecimento de domínio

Habilidades interpessoais são igualmente importantes(Desenvolvedor de Blockchain e Altcoin ZeroConstructor.

• Comunicação: Os maiores insights não são nada se as partes interessadas não técnicas não conseguirem compreendê-los.
• Solução de problemas: você precisa ser capaz de tomar decisões difíceis se tiver dados confusos ou problemas ambíguos.
• Conhecimento do Domínio: Quanto melhor você conhecer o domínio de negócios onde está trabalhando (por exemplo, Saúde, Finanças, Marketing), mais ajudará a interpretar informações criteriosas dos dados.

6. Manter-se atualizado: tendências em ciência de dados para 2024

A ciência de dados é um campo em constante mudança. Em 2024

• AutoML (Aprendizado de Máquina Automatizado): Exemplos Google AutoML e H2O. Para agilizar o processo, a IA está agora ajudando a construir modelos de aprendizado de máquina com menos intervenção manual.
• Edge AI: Os modelos são movidos para dispositivos de ponta (como nossos telefones celulares), exigindo, portanto, compactação de modelo e habilidades de implantação.
• IA explicável (XAI) — Por mais complexos que os modelos atuais de aprendizado de máquina tenham se tornado, o desejo por transparência e interpretabilidade só cresceu. Isto

Conclusão

Tudo isso deve levá-lo às habilidades e à confiança exigidas por qualquer aspirante a cientista de dados no ano de 2024. Aprenda primeiro as habilidades básicas, aprenda por meio da prática de projetos e mantenha-se atualizado com as tendências emergentes. Mantenha-se dedicado e consistente e você chegará lá. E torne-se um cientista de dados!

Perguntas frequentes