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Profissional de Dados Full Stack – O que é? Como se tornar?

Você sabe o que significa ser um profissional de dados full stack?

Esse termo é usado para definir o profissional habilitado para compreender e operar em todas as etapas do projeto de Data Science. Desde como obter e transformar dados, fazer engenharia de recursos, criar, otimizar e implantar modelos.

Ou seja, é alguém que conhece “de ponta a ponta” um projeto de Ciência de Dados. Além disso, um senso de curiosidade sem limites impulsiona o profissional de dados full stack — não basta saber que algo funciona, ele precisa entender como e por que de cada funcionalidade.

Em contrapartida, a maioria das pessoas que atuam com Ciência de Dados aprende apenas uma parte do processo e depois luta para aumentar sua curva de aprendizado, quando vai implementar projetos de ciência de dados no mundo real.

Será que a Ciência de Dados continuará atraente nos próximos anos?

A resposta é sim!

Uma vez que a Inteligência Artificial e a Ciência de Dados estão criando inúmeras inovações em nossa sociedade – carros autônomos, sistemas de recomendação de produtos, realidade virtual e processos automatizados , a necessidade de mais profissionais  para lidar com essa grande quantidade de dados continuará a crescer. 

Cada vez mais e mais as empresas estão aproveitando os insights dos seus dados para predizer tendências, melhorar o atendimento ao cliente e gerar um aumento significativo de receita.

Por isso, os profissionais de dados que possuem as habilidades necessárias para ajudar as empresas a tirar o máximo proveito de seus dados são altamente disputados e bem remunerados. 

Embora Ciência de Dados seja uma área muito lucrativa e atraia milhares de pessoas, não são muitos os que conseguem uma boa posição nas empresas e um salário atraente. Daí a importância de você se tornar um Profissional de Dados Full Stack.

Dicas para você se tornar um Profissional de Dados Full Stack

1- Fase de APRENDIZAGEM

  1. Tenha um Mentor (ajuda muito, mas não é obrigatório)
  2. Domine os conceitos estatísticos essenciais
  3. Aprenda linguagem de programação Python )
  4. Não se esqueça de suas habilidades de SQL
  5. Aprendizado de máquina (KNIME)
  6. Implantação do modelo de aprendizado de máquina mestre
  7. Domine um ou dois, não mais do que isso, ferramentas de visualização de dados (Tableau ou Power BI )
  8. Aprenda Apresentação e Storytelling.

2 – Fase PRÁTICA

Essa fase é a mais importante.

  1. Faça um estágio em Ciência de Dados (pago ou não )
  2. Participe de Hackathons ( ex: Kaggle )
  3. Escreva sobre seus projetos no Medium, Linkedin, Blog ou em qualquer outra plataforma ( quanto mais você escreve, mais você entende os conceitos )

3 – Fase FINAL

Esta fase pode ocorrer antes ou depois de você conseguir um emprego.

Comece a dominar apenas uma área de Ciência de Dados e torne-se bom nisso (por exemplo, Processamento de Linguagem Natural (NLP), Visão Computacional (CV), etc)

A importância de conhecer Ciência de Dados, de ponta a ponta

Muitas empresas têm equipes de ciência de dados onde cada membro trabalha em diferentes aspectos do projeto. 

No entanto, para entrar nesses projetos é importante saber qual é o objetivo inicial e final de um projeto de ciência de dados. Essa clareza vai ajudar você a fazer sua parte dentro do projeto.

Por outro lado, se você se encontra em uma startup e não possui uma equipe de ciência de dados, você terá que fazer de tudo um pouco.

É por isso que conhecer um projeto de ciência de dados, de ponta a ponta é crucial.

KNIME – Ciência de Dados de ponta a ponta

Eu não sei se você conhece o KNIME Analytics Platform, que é uma plataforma para análise, manipulação e report de dados. É um software de código aberto, bem intuitivo e fácil de usar.

Além disso, a plataforma disponibiliza um grande conjunto de blocos de construção e ferramentas – são mais de 3.000 nodes, além de integrações de scripts, extensões de Big Data e Aprendizado de Máquina. Está disponível para instalação local e na nuvem (AWS e Azure).

KNIME Analytics Platform baseia-se em uma interface gráfica de usuário (GUI) onde, arrastando e soltando, você pode montar um pipeline de operações (chamado de “fluxo de trabalho”), que pode ser reutilizado a qualquer momento. Graças à sua GUI, é fácil combinar documentação e funcionalidade no mesmo projeto.

Tradução Livre do artigo de Mr Briit

https://medium.com/total-data-science/full-stack-data-scientist-in-2022-83ba24eb77e1

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