Como se tornar cientista de dados: do zero à vaga de emprego

Entenda como se tornar cientista de dados com os conceitos essenciais, tanto da parte técnica quanto das habilidades de comunicação.


Para muitas pessoas que desejam evoluir na sua carreira, a pergunta “como se tornar cientista de dados” ainda é uma pergunta misteriosa. Afinal, há muitos caminhos e muitos assuntos a aprender e habilidades a adquirir. A área de Ciência de Dados envolve uma série de conhecimentos que são basilares em ciência da computação, bem como alguns de estatística e matemática.

Além disso, trabalhar com ciência de dados é também ter uma visão de negócios e saber utilizar uma massa de conhecimento computacional e estatístico para solucionar problemas reais de pessoas reais no dia a dia concreto. Ou seja, o conteúdo pode parecer assustador, mas na verdade é algo muito próximo da realidade. 

Na área de Data Science, você de fato pode seguir diversos rumos e profissões diferentes. Contudo, todas elas precisam de uma base fundamental de conceitos e tecnologias. Neste artigo, reunimos os mais importantes que você deve saber para entender melhor e começar finalmente seus estudos

Acompanhe!

Linguagens de programação

Para entender como começar em ciência de dados, é preciso compreender as linguagens de programação. Na área, temos a proeminência de Python, por ser uma linguagem orientada a objetos, versátil, extremamente limpa e apresentar uma série de bibliotecas já implementadas. 

Além disso, outra vantagem de Python é dispor de um conjunto de elementos já configurados, como ambientes de desenvolvimento. Eles ajudam muito a lidar com as instalações de bibliotecas necessárias e a preparar a máquina para gerenciar os dados nas tarefas do cotidiano. Desse modo, você só precisa importar de forma simples quando precisar de alguma função. 

Como opções que você deve conhecer, citamos o Anaconda e as ferramentas de notebook, que preparam toda a estrutura para o desenvolvimento na nuvem. É fundamental também dominar o github e seus controles de versionamento para organizar a codificação e ter uma boa visão na programação em grupo. 

Modelagem de banco de dados

Na Ciência dos dados, a modelagem de banco de dados, evidentemente, cumpre um papel muito importante. Nesse sentido, a pessoa cientista deve entender muito bem o padrão SQL e dominar as ferramentas que implementam seus conceitos em Python, como as bibliotecas SQlite e PostGreSQL. É importante ter a capacidade de desenvolver modelos para estruturar a relação entre os dados e implementá-los com uma linguagem.

Da mesma forma, é necessário aprender a manipular os dados em estruturas relacionais, de modo a efetuar consultas, filtragens e alterações nas bases. Também é interessante conhecer ferramentas para dados não estruturados, como as tecnologias e o movimento NoSQL. 

Resolução de problemas complexos

A pessoa cientista de dados deverá se deparar com problemas complexos e reais que afetam as pessoas. Por isso, é importante ser analítico e saber dividir os problemas para chegar à solução de maneira ágil. Nesse ponto, os conhecimentos do negócio são úteis também.

Estatística descritiva

Outro importante campo é a estatística descritiva. É fundamental compreender os métodos de análise para descrever os dados e buscar informações imediatas acerca deles, como médias, medianas, tabelas de frequências e gráficos. Isso é fundamental, por exemplo, para comparar dados em bases diferentes e estabelecer uma visão de como cada uma delas está caracterizada.

Além disso, a probabilidade e as distribuições ajudam a compreender e embasar outros conceitos relevantes, principalmente na modelagem estatística. São conceitos que devem estar solidificados na mente da pessoa que trabalha com dados. 

Análise exploratória de dados

É mandatório também conhecer os métodos para uma boa análise exploratória em uma base de dados. Nesse sentido, a pessoa profissional precisa saber como encontrar padrões e tendências nos dados, a partir de manipulações de funções e recursos já existentes em bibliotecas como o Pandas e Matplotlib. 

Inclusive, essa parte ajuda na criação de hipóteses que podem ser confirmadas ou negadas posteriormente. É uma forma de estudar as bases com a ajuda de elementos visuais como os gráficos e outros métodos de visualização de dados.  

Modelagem estatística

A modelagem estatística é outra parte integral do currículo de quem lida com dados. É necessário entender como coletá-los e transformá-los para atender a um modelo, com técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Isso inclui tarefas de classificação, com algoritmos como o clássico naive-bayes, ou regressão, como a regressão linear. 

Da mesma forma, a pessoa cientista de dados precisa saber avaliar o modelo, com métricas de aprendizado e controle de viés (que define se o modelo entende os dados analisados) e variância (sensibilidade do modelo aos dados de treinamento).

Por exemplo, um viés muito alto indica que o modelo não aprendeu e não consegue, portanto, oferecer uma resposta confiável, o que chamamos de underfitting. Uma variância muito alta, por outro lado, indica que o algoritmo está muito adaptado àqueles dados específicos e não apresentará uma boa performance caso os dados mudem. Esse é o overfitting.

Uma pessoa cientista de dados precisa considerar esses fatores, pois terá que lidar com cenários complexos em que os modelos têm que estar preparados para novos dados e mudanças nas características analisadas. 

Modelos de aprendizado supervisionado

Outro assunto que faz parte do currículo é o aprendizado de máquina supervisionado. O dia a dia da pessoa cientista de dados envolverá problemas dessa natureza, em que é preciso buscar a melhor maneira de dividir as bases de dados entre treinamento e teste, bem como selecionar o melhor algoritmo. Existem várias opções nesse campo, como as famosas árvores de decisão, o naive-bayes, o SVM e as redes neurais.

Toda a área do Deep Learning supervisionado entra nessa categoria, aliás. É necessário dominar a noção de extração de características que as redes neurais ajudam a automatizar, bem como entender como usar camadas emprestadas de modelos já treinados para o caso de problemas muito complexos, como análise e reconhecimento de imagens.

Modelos de aprendizado não supervisionado

Em complemento aos modelos supervisionados, temos os modelos não supervisionados. São exemplos: algoritmos como as regras de associação, as técnicas de agrupamento e as técnicas utilizadas para sistemas de recomendação, como filtragem colaborativa e outros. 

Nesse sentido, é preciso compreender bem a diferença entre os dois tipos de aprendizado para saber quais problemas se encaixam melhor em cada um. Uma visão analítica também ajuda na hora de filtrar as conclusões que o algoritmo fornece, de modo a eliminar alguns ruídos e informações não relevantes e gerar uma visão mais precisa para aquele negócio. 

Técnicas de machine learning com efeito temporal

Outro importante fator a considerar na carreira é o aprendizado de técnicas de machine learning (ML) para analisar um efeito temporal. Ou seja, é preciso analisar os dados com a compreensão de como eles mudam ao longo do tempo, bem como buscar a identificação de possíveis padrões nessas variações. 

Um exemplo disso são as séries temporais, um importante conceito da estatística. Elas ajudam a entender eventos que ocorrem ao longo de um período, de forma sequencial, como o número de vendas em uma loja em um ano. Assim, é possível estudar o comportamento dos dados nesse momento histórico.

As séries são compostas por alguns conceitos muito relevantes, como tendências, ciclos e sazonalidade. As tendências descrevem o comportamento dos dados, como crescimento ou decaimento da curva. 

Os ciclos agrupam essas tendências em conjuntos de crescimentos e quedas em um dado período. Ao passo que a sazonalidade associa esses fenômenos com o período em que ocorrem, estudando a repetição deles por conta de interferência de outros fatores.

A pessoa cientista deve saber manipular esse tipo de série, inclusive conhecendo as funções e métodos específicos para gerenciar isso. Da mesma forma, é importante compreender as particularidades das séries e como essas particularidades ajudam a interpretar melhor os seus resultados.

Compreensão de ética em Data Science

Além de conhecer e dominar as dimensões matemáticas, estatísticas e computacionais, a pessoa cientista de dados também precisa de uma compreensão ética acerca de sua profissão e das implicações dela para a sociedade. 

Afinal, os sistemas criados por esses profissionais não existem sozinhos, eles existem em um contexto, em uma organização/uma sociedade e geram impacto na vida de pessoas em todos os âmbitos.

Nesse sentido, o ideal é aprofundar a consideração da tecnologia em serviço da sociedade, para o bem de todos, e não somente como um mero produto para um fim. É importante entender a relação entre os sistemas e as pessoas e saber como lidar com as particularidades do ser humano.

Um exemplo prático disso é a discussão acerca de dados e privacidade no mundo contemporâneo. As pessoas geram muitos dados que são úteis para empresas e cientistas de dados em suas aplicações. 

Contudo, muitos desses dados carregam aspectos da dignidade e dos direitos básicos dos seres humanos. Nesse sentido, o tratamento dos dados deve respeitar essa questão e estar alinhado a esses princípios morais e éticos.

Para isso, é fundamental estar atualizado com relação ao debate em torno da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e do foco que ela dá no consentimento para estabelecer relações comerciais justas. Uma vez que os dados representam ativos tão importantes, é necessário ter cuidado maior com eles.

Evolução das soluções de dados com MLOps

No processo de Data Science, temos diversas subáreas envolvidas. A primeira etapa, que cuida da coleta e preparação dos dados, é o que pode ser chamado de engenharia de dados. O processo de análise e modelagem é classificado geralmente de data science propriamente dito e pode até ganhar o nome de mineração de dados. 

Contudo, existe a parte que cuida do deploy de algoritmos de ML para utilização em outras aplicações, a engenharia de machine learning. Nesse sentido, o MLOps é uma tecnologia importante, pois automatiza não somente o fluxo de deploy e testes, como também o treinamento e a preparação dos dados que ocorre depois.

A pessoa que decide trabalhar com ciência de dados entende no seu dia a dia que os modelos perdem qualidade assim que terminam de ser desenvolvidos. Novas características surgem e influenciam o que chamamos de degradação do modelo. Para melhorar continuamente e garantir os melhores resultados com os testes e o treinamento, é preciso usar as técnicas de MLOps.

Isso envolve também a criação de pipelines de desenvolvimento de ML, a manipulação de arquivos do tipo pickle, monitoramento dos modelos depois do treinamento e a adoção de soluções de conteinerização como o Docker. O objetivo é assegurar os melhores resultados nas predições e conclusões.

Data Storytelling

A comunicação é outro aspecto-chave do trabalho da pessoa que gerencia dados. Afinal, não é só tratamento de dados e modelagens: o dia a dia envolve comunicar os insights encontrados de modo que eles gerem influência e cooperem com as decisões tomadas. Ou seja, é necessário traduzir uma linguagem de dados técnicos e variáveis estatísticas de desempenho para uma linguagem de negócios.

Para isso, temos o Data Storytelling. São técnicas e boas práticas que ajudam a transformar estatísticas, gráficos e relatórios complexos em histórias interessantes de entender e de acompanhar. O objetivo é ser o mais democrático possível ao espalhar o conhecimento para que todos consigam compreender, de maneira clara e precisa. 

Construção de interfaces

Aliás, outro momento essencial para a finalização do processo de Data Science é a construção de interfaces e aplicações que contêm os modelos. Em algumas organizações, esse processo é feito por desenvolvedores front-end, mas em outros casos, a pessoa cientista de dados mesmo ficará encarregada disso. Ou seja: é bom ter essa habilidade também para se destacar no mercado.

Estamos falando do uso de ferramentas, como o streamlit do Python, que ajudam a construir de forma prática uma aplicação web para abrigar um modelo e facilitar o uso por pessoas não técnicas. Também envolve a conexão com dashboards para comunicação dos resultados de forma automática para decisores, por exemplo.

Vale destacar que o steamlit utiliza como base o React, um importante framework para desenvolvimento web front-end. Então, estudar um pouco esse padrão pode ser útil.

Criação de portfólio e preparação para entrevistas

A pessoa na carreira de ciência de dados precisa saber se portar como profissional. Isso inclui a criação e organização de um portfólio com projetos pessoais e feitos incríveis que possam ser mostrados em uma entrevista. Envolve também a própria postura na entrevista, como uma boa capacidade de comunicação e de entendimento dos aspectos que vão além do conhecimento técnico.

Ou seja, se a pessoa já sabe traduzir números em negócio na entrevista, esse é um bom indício de que conseguirá transmitir bem os resultados e realmente ajudar a empresa a crescer. Os entrevistadores vão gostar muito disso.

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