Mês: abril 2021

Muito se fala sobre a grande procura das empresas por cientistas de dados e os excelentes salários reservados a esses profissionais. Mas quem pode receber esse título, quais habilidades tornam os cientistas de dados tão requisitados e ainda raros no mercado de trabalho?

Para conhecer quais competências você deve desenvolver para se tornar um cientista de dados, e entender que este não é um processo de apenas 6 meses, trazemos aqui a lista produzida por Daniel D. Gutierrez sobre as 10 habilidades essenciais de ciência de dados em 2021.

Gutierrez é cientista de dados, autor de quatro livros de data science, jornalista de tecnologia e professor, tendo ministrado aulas de ciência de dados, aprendizado de máquina (machine learning) e R em nível universitário.

 

1. Experiência com GPUs

Agora é a hora de entender a grande popularidade das GPUs. A maneira mais fácil de começar a usar GPUs para aprendizado de máquina  é começar com um serviço de GPU em nuvem. Aqui está uma pequena lista de opções que podem ser adequadas às suas necessidades:

 

• Colab – Google Colaboratory, ou “Colab” para abreviar, é um produto do Google Research. O Colab permite que qualquer pessoa escreva e execute código Python arbitrário por meio do navegador, e é especialmente adequado para aprendizado de máquina. Especificamente, o Colab é um serviço de nuvem gratuito hospedado pelo Google que usa o Jupyter Notebook, ou seja, que não requer instalação para uso, ao mesmo tempo que fornece acesso a recursos de computação, incluindo GPUs.
• Kaggle – Kaggle (propriedade do Google) fornece acesso gratuito às GPUs NVIDIA TESLA P100. Essas GPUs são úteis para treinar modelos de aprendizado profundo (deep learning), no entanto, não aceleram a maioria dos outros fluxos de trabalho, como bibliotecas Python, Pandas e Scikit-learn. Você pode usar um limite de cota por semana de GPU. A cota é restabelecida semanalmente e é de 30 horas ou às vezes mais, dependendo da demanda e dos recursos.
• NVIDIA NGC – O catálogo NGC ™ é um hub para software otimizado por GPU para deep learning, machine learning e computação de alto desempenho que acelera a implantação para fluxos de trabalho de desenvolvimento para que cientistas, desenvolvedores e pesquisadores possam se concentrar na construção de soluções, coleta de insights e entrega de valor comercial.
• Cloud GPUs no Google Cloud Platform – GPUs de alto desempenho no Google Cloud para aprendizado de máquina, computação científica e visualização 3D.
• Lambda GPU Cloud para Deep Learning – Lambda oferece Lambda GPU Cloud, um serviço de nuvem GPU para Deep Learning. 

 

2. Visualização de dados criativa e storytelling de dados

A visualização de dados, juntamente com o storytelling de dados, continua sendo uma habilidade importante a ser cultivada por todos os cientistas de dados. Essa etapa integra o processo de ciência de dados e é uma habilidade que diferencia os cientistas de dados de seus colegas engenheiros de dados. Os cientistas de dados assumem a importante função de interagir com os responsáveis pelo projeto ao entregar os resultados de um trabalho de data science.

Além dos tradicionais relatórios e resultados numéricos, uma visualização de dados atraente e bem pensada é a melhor maneira de mostrar os resultados provenientes de um algoritmo de aprendizado de máquina. Além disso, é também um ingrediente básico do estágio final do storytelling de dados do projeto, onde o cientista de dados se esforça para chegar a uma descrição concisa e não técnica dos resultados, onde as principais descobertas são facilmente compreendidas.

Para quem sente dificuldade nesta parte, como no trabalho com elementos mais criativos e visuais, sempre procure por novas técnicas de visualização de dados usando pacotes R recém-descobertos e bibliotecas Python para tornar o resultado mais atraente.

 

 

3. Python

Para Gutierrez, é difícil ignorar o Python, pois a maioria dos bons artigos de blog e materiais de aprendizagem usam esta linguagem. Por exemplo, a maioria dos documentos de aprendizagem profunda que aparecem no arXiv referem-se a repositórios GitHub com código Python usando estruturas como Keras, TensorFlow e Pytorch, e quase tudo que acontece no Kaggle envolve Python.

Ainda de acordo com o autor, o R costumava ter a vantagem com os 16.891 pacotes disponíveis para complementar a linguagem base, mas o Python afirma ter uma ordem de magnitude maior do que essa. Um conhecimento robusto de Python é uma habilidade de ciência de dados importante para se aprender.

 

 

4. SQL

SQL é uma ótima linguagem de consulta de dados, mas não é uma linguagem de programação de propósito geral. É fundamental que todo cientista de dados seja proficiente em SQL. Muitas vezes, seus conjuntos de dados para um projeto de ciência de dados vêm diretamente de um banco de dados relacional corporativo. Portanto, o SQL é seu canal para adquirir dados. Além disso, você pode usar SQL diretamente em R e Python como uma ótima maneira de consultar dados em um quadro de dados.

 

 

5. GBM além de Deep Learning

A IA e o aprendizado profundo continuam no topo do “hype cycle” do setor, e certamente 2021 não será diferente. O aprendizado profundo é a ferramenta perfeita para muitos domínios de problemas, como classificação de imagens, veículos autônomos, PNL e muitos outros. Mas quando se trata de dados tabulares, ou seja, dados típicos de negócios, deep learning pode não ser a escolha ideal. Em vez disso, o GBM (Gradient Boosted Machines) é o algoritmo de aprendizado de máquina que geralmente atinge a melhor precisão em dados estruturados / tabulares, superando outros algoritmos, como as tão faladas redes neurais profundas (deep learning). Alguns dos principais GBMs incluem XGBoost, LightGBM, H2O e catboost.

 

 

6. Transformação de dados

Muitas vezes, é mencionado em voz baixa quando os cientistas de dados se encontram: o processo de data munging (também conhecido como data wrangling, transformação de dados) leva a maior parte do tempo e do orçamento de custos de um determinado projeto de ciência de dados.

Transformar dados não é o trabalho mais atraente, mas acertar pode significar sucesso ou fracasso com o aprendizado de máquina. Para uma tarefa tão importante, um cientista de dados deve certificar-se de agregar à sua caixa de ferramentas de ciência de dados código que atenda a muitas necessidades comuns. Se você usa R, isso significa usar dplyr e, se você usa Python, então Pandas é sua ferramenta de escolha.

 

 

7. Matemática e estatística

Manter um conhecimento sólido dos fundamentos dos algoritmos de aprendizado de máquina requer uma base em matemática e estatística. Essas áreas são normalmente deixadas por último no esforço de aprendizado de muitos cientistas de dados, isso porque matemática / estatística podem não estar em sua lista pessoal de atualização. Mas um entendimento elementar dos fundamentos matemáticos do aprendizado de máquina é imprescindível para evitar apenas adivinhar os valores dos hiperparâmetros ao ajustar algoritmos.

As seguintes áreas da matemática são importantes: cálculo diferencial, equações diferenciais parciais, cálculo integral (curvas AUC-ROC), álgebra linear, estatística e teoria da probabilidade. Todas essas áreas são importantes para entender como funcionam os algoritmos de aprendizado de máquina.

Um objetivo de todos os cientistas de dados é ser capaz de consumir “a bíblia do aprendizado de máquina”, “Elements of Statistical Learning”, de Hastie, Tibshirani e Friedman. Esse é um daqueles livros que você nunca termina de ler.

Para atualizar sua matemática, verifique o conteúdo do OpenCourseWare do professor Gilbert Strang do MIT.

 

 

8. Realização de experimentos com os dados

Busque novos conjuntos de dados e experimente, experimente e experimente! Os cientistas de dados nunca conseguem praticar o suficiente trabalhando com fontes de dados desconhecidas. Felizmente, o mundo está cheio de dados. É apenas uma questão de combinar suas paixões (ambientais, econômicas, esportivas, estatísticas de crime, o que for) com os dados disponíveis para que você possa realizar as etapas do “processo de ciência de dados” para aprimorar suas habilidades. A experiência que você ganha com seus próprios experimentos com dados o ajudará profissionalmente no futuro.

 

 

9. Conhecimento especializado

Um consultor independente de ciência de dados pode trabalhar em todos os tipos de projetos interessantes em um amplo espectro de domínios de problemas: manufatura, sem fins lucrativos, educação, esportes, moda, imóveis, para apenas mencionar alguns.

Então, quando se tem um novo cliente de um novo setor, é fundamental aumentar rapidamente seu conhecimento na área desde o início. Falar com pessoas da organização do cliente que são especialistas no assunto, analisar as fontes de dados disponíveis, ler tudo que possa encontrar sobre o assunto, incluindo white papers, postagens em blogs, periódicos, livros, artigos de pesquisa; tudo isso em uma tentativa de começar a todo vapor.

 

 

10. Aprendizado de máquina ético

O professor Gutierrez apresenta aos seus alunos uma lista de casos em que cientistas de dados foram solicitados a usar suas habilidades para fins nefastos.

“Falo a eles sobre os cientistas de dados que desenvolvem tecnologia para criar imagens e vídeos ‘deep fake’ indetectáveis. Conto a eles a vez em que testemunhei um gerente de ciência de dados de uma grande empresa pública de jogos que disse a uma multidão em um encontro que ele e sua equipe trabalharam com psicólogos para descobrir maneiras de viciar crianças em seus jogos. E eu falo sobre Rebekah Jones, a cientista de dados do estado da Flórida que se recusou a adulterar os dados do COVID-19 para fazer a situação da saúde pública do estado parecer melhor.”

Se você deseja se tornar um profissional de ciência de dados ético, pense no futuro. Saiba desde já que em sua carreira, provavelmente, surgirão situações nas quais você precisará se posicionar contra o uso de suas habilidades para prejudicar outras pessoas. Olhando para 2021, o clima político pode estar propício para tais dilemas. 

 

Fonte: Data Science Skills for 2021: 10 Skills You Need to Get Ahead