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CS

Carlos Silva30/08/2023 04:44
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Interessado(a) na Área de dados e não sabe por onde começar?

    Por ser uma área relativamente nova e em ascensão, pode até ser que você nunca tenha ouvido falar sobre a área de dados e a sua importância.

    Mas afinal, o que faz um profissional de dados?

    Um profissional de dados coleta, organiza e analisa informações para ajudar empresas a tomar decisões mais informadas. Eles exploram conjuntos de dados, identificam tendências, padrões e insights valiosos. Usam ferramentas estatísticas e de programação para criar modelos preditivos e classificatórios, contribuindo para a resolução de problemas e aprimoramento de estratégias.

    Se você está interessado(a) em seguir na área, leia alguns conselhos importantes:

    • Participe de Comunidades na Área de Dados: Quando estamos iniciando numa área, o que mais queremos é poder conversar com profissionais presentes na área e conhecer suas experiências. O envolvimento em comunidades ajuda muito a abrir sua mente, a aprender com a experiência e trajetória das outras pessoas e construir networking. Envolva-se de cabeça!
    • Aprenda a Programar: Hoje em dia, conseguimos resolver muita coisa de maneira programática. Quem trabalha com dados sabe o quanto saber programar facilita a vida, afinal, a programação ajuda a automatizar rotinas, manipular os dados, criar e dispor das soluções.
    • Conheça Python e SQL: Python, muito utilizada pelo mundo dos dados, é uma linguagem objetiva e de alto nível, o que facilita bastante no processo de aprendizado. SQL (Structured Query Language) também é uma das tecnologias mais comuns no mundo dos dados, sendo uma linguagem de programação para lidar com banco de dados relacional (baseado em tabelas).
    • Use Git e Github: Github é uma plataforma para gerenciar seu código e criar um ambiente de colaboração, utilizando o Git como sistema de controle. Ela vai facilitar o uso do Git, ferramenta essencial em quase todos os projetos realizados em equipes que geralmente trabalham em paralelo. Git é utilizado de forma tão ampla que ter conhecimento sobre ele é praticamente essencial.
    • Desenvolva seu raciocínio analítico: O pensamento analítico é muito importante para quem busca trabalhar com dados, pois é através dele que aplicamos análises mais objetivas de fatos sobre um determinado tópico ou problema antes de formular opiniões ou fazer julgamentos. Tão importante quanto ter essa skill, é aliá-la ao uso de ferramentas de visualização de dados que auxiliam nesse processo. 
    • Tenha boa comunicação: Atualmente, quase nada na tecnologia é realizado sem que haja alguma integração entre sistemas, aplicativos, dados e pessoas. Na área de dados não é diferente: ser capaz de se comunicar com várias partes interessadas usando dados é um atributo fundamental.
    • Aprenda sobre visualização de dados: Saber ‘contar histórias’ através dos dados é importante para quem trabalha nessa área. Ferramentas de visualização de dados ajudam nesse processo de entendimento e insights. O mais importante aqui, porém, é saber como passar essa informação de maneira clara e coerente, fazendo as melhores escolhas de gráficos, cores etc.
    • Saiba como funciona um pipeline de dados: Saber como é o ciclo do dado é muito importante. Entender como se extrai o dado, como tratá-lo e como disponibilizar a informação tratada é uma das skills mais pedidas
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    Comentários (2)
    Carlos Silva
    Carlos Silva - 02/09/2023 04:10

    Sim, tem algumas comunidades no próprio linkedIn, alguns grupos e páginas. o Kaggle também é muito bom, porque eles fazem competições para cientistas de dados, no stack overflow tem uma seção para cientistas também, além de data science central que eu participo. no reddit se vc pesquisar r/datascience eles compartilham materiais muito bons, e o github que nem preciso falar, ótimo também.


    tem muitas opções sim, é uma área que não é muito famosa mais tem muitas comunidades, espero ter ajudado !

    GP

    Gustavo Pereira - 30/08/2023 06:26

    Muito obrigado pelos conselhos!

    Alguma dica de como ou onde encontrar as comunidades na área de dados?