Como funciona a rotina de um Cientista de Dados?
A rotina de trabalho de um cientista de dados pode variar dependendo da empresa ou indústria em que ele trabalha, mas geralmente inclui as seguintes etapas: coleta de dados, limpeza de dados, análise de dados, modelagem de dados e comunicação de resultados.
- Coleta de dados: O cientista de dados é responsável por identificar e coletar os dados relevantes para o projeto. Isso pode incluir dados internos da empresa, dados públicos ou dados de fontes externas. Ele deve também planejar amostras e garantir que elas sejam representativas da população.
- Limpeza de dados: Uma vez coletados, os dados precisam ser limpos e preparados para análise. Isso pode incluir a remoção de valores ausentes, outliers ou duplicatas, além de lidar com valores inconsistentes ou incorretos.
- Análise de dados: Após a limpeza dos dados, o cientista de dados deve explorar e analisar os dados. Isso pode incluir a criação de gráficos e tabelas para visualizar os dados, bem como calcular medidas de tendência central e dispersão. Ele também pode usar técnicas estatísticas para identificar padrões e tendências nos dados.
- Modelagem de dados: O cientista de dados usa técnicas de aprendizado de máquina e modelagem estatística para criar modelos que possam ser usados para prever resultados futuros. Ele deve selecionar e ajustar os modelos para garantir a melhor precisão possível.
- Comunicação de resultados: Finalmente, o cientista de dados deve comunicar seus resultados e insights de forma clara e concisa para os stakeholders da empresa. Isso pode incluir apresentações, relatórios ou dashboards interativos.
Além dessas etapas principais, um cientista de dados também pode ser responsável por manter e atualizar os modelos e sistemas de análise de dados, bem como manter-se atualizado com as últimas tendências e ferramentas em ciência de dados.
Veja um trecho da aula sobre o que é Data Science:
Ferramentas e Tecnologias
No universo da Ciência de Dados, as ferramentas e tecnologias empregadas são cruciais para o sucesso na extração de insights valiosos a partir de grandes volumes de dados. Entre as linguagens de programação, Python e R se destacam pela sua versatilidade, bibliotecas especializadas e ampla aceitação na comunidade. Python, com bibliotecas como Pandas, NumPy, SciPy, e scikit-learn, é amplamente utilizado para análise de dados, machine learning e automação. R, por sua vez, é altamente apreciado por suas capacidades estatísticas avançadas e gráficos de qualidade superior, com pacotes como ggplot2, dplyr e shiny.
No que tange às tecnologias de processamento e armazenamento de dados, Hadoop e Spark são fundamentais. Hadoop, com seu ecossistema robusto incluindo HDFS (Hadoop Distributed File System) e YARN (Yet Another Resource Negotiator), permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados. Spark, conhecido por sua velocidade e capacidade de processamento em memória, facilita a análise de dados em grande escala com eficiência superior, especialmente com suas APIs em Python, Scala, e R.
Além disso, ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho como Apache Airflow e Luigi permitem que cientistas de dados automatizem e gerenciem pipelines de dados complexos, garantindo que os processos de análise sejam reproduzíveis e escaláveis.
Gestão de Dados
A gestão de dados envolve uma série de práticas e técnicas destinadas a assegurar a integridade, precisão e acessibilidade dos dados ao longo do tempo. Para cientistas de dados, a gestão eficaz de dados começa com a limpeza de dados, que inclui a correção de erros, preenchimento de valores ausentes e remoção de duplicatas, garantindo que os dados sejam precisos e confiáveis para análise.
A integração de dados é outro componente crucial, envolvendo a combinação de dados de diferentes fontes, formatos e estruturas em um repositório unificado, facilitando análises mais abrangentes e insights mais profundos. Ferramentas como Talend, Informatica e Apache NiFi são frequentemente utilizadas para facilitar esses processos.
Para o armazenamento eficiente de dados, soluções como bancos de dados relacionais (MySQL, PostgreSQL), NoSQL (MongoDB, Cassandra) e sistemas de armazenamento em nuvem (Amazon S3, Google Cloud Storage) são essenciais. Estas tecnologias permitem o armazenamento escalável de grandes volumes de dados, oferecendo simultaneamente a flexibilidade necessária para suportar diversas cargas de trabalho de análise.
Visualização de Dados e Comunicação
A visualização de dados é uma ferramenta poderosa na comunicação de descobertas complexas de forma intuitiva e acessível. Ferramentas de visualização como Tableau e Power BI oferecem interfaces interativas e amigáveis para a criação de dashboards e relatórios detalhados, permitindo até mesmo usuários não técnicos explorar dados e extrair insights valiosos.
Para cientistas de dados que preferem programar suas visualizações, bibliotecas de Python como Matplotlib e Seaborn oferecem controle detalhado sobre os elementos gráficos, permitindo a criação de visualizações complexas e personalizadas. Estas ferramentas são essenciais para explorar dados, identificar padrões e comunicar resultados de forma eficaz.
A visualização de dados não é apenas sobre a representação gráfica, mas também sobre contar uma história com os dados, destacando conclusões importantes e facilitando a tomada de decisões baseada em evidências. A habilidade de comunicar eficazmente descobertas a partir de visualizações de dados é, portanto, um componente crucial na rotina de um cientista de dados, garantindo que o valor extraído dos dados seja plenamente reconhecido e aproveitado pelos stakeholders.
Torne-se um cientista de dados aprendendo tudo na prática!
Se você tem interesse em se tornar um cientista de dados precisa conhecer a Formação em Dados da escola DNC.
Saiba elaborar modelos estatísticos, criar algoritmos, solucionar problemas e ampliar estratégia de negócios, desenvolvendo habilidades como:
- Python Fundamentals
- Machine Learning
- SQL for Data Science
- Visualização de dados
- Metodologias Ágeis
- Big Data
- Estatística
- Manipulação e limpeza de dados
Leia também
Veja também nossos outros artigos relacionados:
