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
- Tenha um Mentor (ajuda muito, mas não é obrigatório)
- Domine os conceitos estatísticos essenciais
- Aprenda linguagem de programação ( Python )
- Não se esqueça de suas habilidades de SQL
- Aprendizado de máquina (KNIME)
- Implantação do modelo de aprendizado de máquina mestre
- Domine um ou dois, não mais do que isso, ferramentas de visualização de dados (Tableau ou Power BI )
- Aprenda Apresentação e Storytelling.
2 – Fase PRÁTICA
Essa fase é a mais importante.
- Faça um estágio em Ciência de Dados (pago ou não )
- Participe de Hackathons ( ex: Kaggle )
- 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