Como aprender ciência de dados?

Ser um cientista de dados é uma carreira gratificante, mas aprender o campo exige uma vida inteira de devoção e trabalho duro. Você não pode se tornar um cientista de dados em um ano ou seis meses. Com a ajuda do Data Science Roadmap, as habilidades listadas abaixo são as primeiras que você deve aprender para se tornar um cientista de dados.

O curso Data Scientist oferecido pela Intellipaat será um grande benefício para você se você estiver realmente interessado em aprender ciência de dados.

Os seguintes tópicos mencionados abaixo serão agrupados neste blog:

• O que é Ciência de Dados?
• Várias maneiras de aprender Data Science
  • Escolha uma linguagem de programação
  • Estatisticas
  • Aprenda SQL
  • Limpeza de dados
  • Análise exploratória de dados
  • Aprenda algoritmos de aprendizado de máquina
  • Prática no Analytics Vidhya e Kaggle
• Conclusão

O que é Ciência de Dados?

A ciência de dados é um campo que combina habilidades científicas e tecnológicas para desenvolver e analisar soluções baseadas em dados para questões atuais. É um campo multidisciplinar que inclui princípios de estatística, ciência da computação, matemática e outros campos relacionados.

Profissionais em ciência de dados empregam estatísticas de ponta, aprendizado profundo e inteligência de máquina para apresentar análises e oferecer soluções para problemas desafiadores. À medida que as empresas tentam usar dados para superar os rivais, a ciência de dados tornou-se uma parte crucial de muitas organizações.

A ciência de dados está sendo usada pelas organizações com mais frequência para entender melhor os requisitos de seus clientes, identificar possibilidades e formular estratégias mais eficazes.

A ciência de dados foi posteriormente incorporada ao ambiente de negócios contemporâneo. A ciência de dados é essencialmente o estudo de extrair informações importantes de conjuntos de dados consideráveis. Inclui o uso de métodos analíticos avançados para filtrar dados em busca de correlações, correlações e outros insights.

Os cientistas de dados analisam e interpretam dados que usaram uma infinidade de ferramentas e métodos, incluindo aprendizado profundo, aprendizado de máquina e mineração de dados. Os cientistas de dados podem descobrir mais sobre os dados e descobrir informações ocultas para usar esses métodos.

Várias maneiras de aprender Data Science

Uma das formas mais populares de aprender ciência de dados é por meio de cursos online. Uma variedade de cursos online está disponível, desde cursos introdutórios até cursos mais avançados que abordam tópicos específicos, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo. A maioria desses cursos é individualizada, então você pode trabalhar neles quando for conveniente para você. Muitos desses cursos podem ser encontrados em plataformas como Coursera, edX e Udemy.

Outra maneira de aprender ciência de dados é participando de treinamentos. Boot camps são cursos intensivos que cobrem uma variedade de tópicos relacionados à ciência de dados em apenas alguns dias.

Além disso, você pode aprender ciência de dados inscrevendo-se em cursos em uma faculdade ou universidade próxima. Várias faculdades oferecem cursos de ciência de dados, que podem ser um método maravilhoso para dominar os fundamentos do campo. Você pode se conectar com instrutores e outros alunos inscrevendo-se nas aulas pessoalmente.

Você também pode se educar em ciência de dados se aprender de forma mais independente. Você pode aprender ciência de dados por meio de muitos recursos da Internet, incluindo tutoriais, livros e sites. Você também pode fazer perguntas a cientistas de dados experientes participando de fóruns online como Stack Overflow ou Reddit.

A maioria dos campos de treinamento é realizada pessoalmente, mas também existem algumas opções online disponíveis. Boot camps são uma ótima maneira de obter uma introdução intensiva e abrangente à ciência de dados em um curto período de tempo. Além disso, um dos famosos Bootcamps na Índia é o Intellipaat, que oferece o melhor curso de ciência de dados na Índia.

Aqui estão algumas dicas para aqueles que querem aprender ciência de dados e compreender esta área de tecnologia em rápida evolução:

PASSO 1: Escolha uma linguagem de programação (Python / R)

Aprender uma linguagem de programação é o passo inicial para iniciar a jornada da ciência de dados. Python é a linguagem de programação mais popular das duas e é empregada pela maioria dos cientistas de dados.

Ele suporta várias bibliotecas integradas como Numpy, Pandas, MatplotLib, Scipy e muito mais e é simples de operar e versátil.

PASSO 2: Estatísticas

O conhecimento de estatística e probabilidade é tão necessário para ser um cientista de dados quanto o sal nas refeições. Compreendê-los ajudará os cientistas de dados a interpretar melhor conjuntos de dados massivos, obter insights deles e analisá-los.

PASSO 3: Aprenda SQL

Para extrair dados e interagir com bancos de dados consideráveis, o SQL é empregado. Compreender os vários tipos de normalização, criar consultas aninhadas, utilizar consultas correlatas, executar operações de junção etc. nos dados e extrair em formato bruto devem ser prioridades. Os dados serão posteriormente limpos usando bibliotecas Python ou Microsoft Excel.

ETAPA 4. Limpeza de dados

A maior parte do tempo gasto em um projeto por um cientista de dados é gasta limpando o conjunto de dados, abordando valores ausentes e excluindo informações indesejadas.

Você pode conseguir isso utilizando várias bibliotecas Python integradas, como Pandas e Numpy. Além disso, deve-se ser hábil em trabalhar com dados no Microsoft Excel.

PASSO 5: Análise Exploratória de Dados

A ciência de dados só é possível quando a análise exploratória de dados é feita. Encontrar padrões de dados, avaliar dados e identificar as tendências corretas nos dados são apenas algumas das inúmeras tarefas que o cientista de dados deve concluir.

e usando diferentes técnicas gráficas e estatísticas para extrair insights úteis, etc., deles, incluindo:

1. A) Análise de dados baseada em Pandas e Numpy
2. B) Manipulação de Dados
3. C) Visualização de dados.

ETAPA 6: Aprenda o Algoritmo de Machine Learning

O Google afirma que “o aprendizado de máquina é uma técnica de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É uma divisão da inteligência artificial baseada em

A fase mais crucial do emprego de um cientista de dados seria quando eles constroem várias versões usando algoritmos de aprendizado de máquina e precisam prever e encontrar a resposta mais eficaz para qualquer situação.

Este estágio é baseado na ideia de que os sistemas podem aprender com os dados, identificar padrões e tomar decisões com pouca ou nenhuma intervenção humana.

ETAPA 7: Pratique no Analytics Vidhya e Kaggle

É hora de ganhar experiência prática em Data Science depois de aprender os fundamentos do assunto. Existem vários recursos online que podem fornecer experiências práticas, como Kaggle e Analytics Vidhya.

experiência em trabalhar com conjuntos de dados nos níveis básico e especializado. Eles podem ajudar na compreensão de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, métodos de análise etc.

Conclusão

Independente de como você decida aprender ciência de dados, é fundamental ter em mente que é um assunto complicado que exige muito empenho e esforço. No entanto, a ciência de dados pode ser uma área lucrativa que pode levar a novas possibilidades se você estiver preparado para trabalhar.