Veja como se tornar um cientista de dados impressionador e torne-se uma referência no mercado de trabalho!
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Como se Tornar um Cientista de Dados – Seja uma Referência!
Na aula de hoje, eu vou te mostrar como se tornar um cientista de dados impressionador para que você se torne uma referência no mercado de trabalho!
Vou te explicar o que é ciência de dados, mostrar algumas das vagas para essa área e quais os salários médios para um cientista de dados, analista de dados e até engenheiro de dados, além da diferença entre essas 3 profissões.
Você aprenderá quais são os três pilares da ciência de dados e quais os seis passos necessários para a construção de um projeto em ciência de dados.
Para finalizar, eu vou te apresentar o Ciência de Dados Impressionador, que é o nosso curso completo de ciência de dados, onde você irá aprender tudo que precisa para se destacar no mercado de trabalho e se tornar uma referência.
O que é Ciência de Dados?
Ciência de Dados é a área que trabalha com volumes grandes de dados utilizando ferramentas e técnicas para encontrar padrões nesses dados, chegar a conclusões importantes e auxiliar na tomada de decisão.
Todas as empresas, independentemente de sua área de atuação, trabalham com dados. A partir desses dados, é possível extrair insights valiosos e essenciais que irão ajudar a empresa na tomada de decisões e, consequentemente, no seu crescimento.
O cientista de dados é capaz de dizer para a empresa, com base nos dados, o que fazer para reduzir os custos, aumentar o lucro, ganhar mais clientes e muito mais.
Ciência de Dados x Análise de Dados x Engenharia de Dados
Dentro da área de dados, é muito comum ouvirmos falar em ciência de dados, análise de dados e engenharia de dados. Muitas pessoas acreditam que se trata da mesma coisa, mas vou te explicar de forma simples e direta a diferença entre cada uma delas.
A ciência de dados envolve o trabalho com grandes bases de dados para explicar o que aconteceu e prever o que pode acontecer, tendo como base os dados coletados.
O cientista de dados cria modelos analíticos complexos para trabalhar com esses dados e ajudar as empresas a preverem e descobrirem padrões.
A análise de dados é uma área focada na interpretação e visualização dos dados para ajudar na tomada de decisões das empresas. A análise de dados é como uma parte que compõe a ciência de dados.
Já a engenharia de dados é responsável pela construção da infraestrutura dos dados, garantindo a disponibilidade e a qualidade dos dados para análise. O engenheiro de dados consolida diversas fontes desorganizadas de dados em um único local organizado.
Na prática, em uma empresa que ainda não tem seu time de dados bem estruturado e definido, é comum o profissional da área acabar exercendo um pouco das três funções.
Mercado de Trabalho e Ciência de Dados
O mercado de trabalho está passando por transformações constantes e significativas devido às novas ferramentas, linguagens de programação e o constante avanço das inteligências artificiais.
A área de dados é, sem dúvidas, uma das mais interessantes e promissoras para quem deseja se destacar no mercado de trabalho. A demanda por profissionais na área de ciência de dados está muito acima da oferta atual no mercado.
Empresas renomadas como Facebook, Google, Amazon, Nubank, entre outras, utilizam ativamente a ciência de dados e buscam por profissionais capacitados.
Essa busca crescente por profissionais qualificados em ciência de dados se reflete nos salários e nas oportunidades ofertadas para a área.
Um fator curioso e interessante é que, apesar da alta demanda por profissionais, há poucos candidatos qualificados para essas vagas, resultando em algumas vagas abertas por mais de 30 dias.
Onde está a Ciência de Dados? – Aplicações Práticas
A ciência de dados está mais presente no seu dia a dia do que você imagina. O algoritmo do Instagram é um exemplo clássico onde a ciência de dados é aplicada para recomendar conteúdo com base nas preferências dos usuários.
O mesmo ocorre em plataformas como YouTube, Netflix, entre outros serviços de streaming, onde a ciência de dados é utilizada para recomendar conteúdos personalizados aos usuários com base em seus interesses anteriores.
Todos esses sistemas de recomendação são resultados de um projeto de ciência de dados.
Outro exemplo são os carros autônomos, como os da Tesla. O sistema do carro consegue analisar as situações de forma independente e tomar decisões com base nelas.
Sempre que você se deparar com um sistema que consegue tomar decisões de forma personalizada, de acordo com cada situação, sem a necessidade de um programador definir as respostas para cada caso, esse é o resultado de um projeto em ciência de dados.
Outro exemplo próximo do nosso dia a dia é a análise de crédito dos bancos, como o Nubank. Quando você solicita uma mudança no seu limite de crédito, o sistema analisa automaticamente o seu histórico transacional para decidir se o limite pode ser concedido ou não, e de quanto será.
Esses são apenas alguns exemplos onde a ciência de dados é aplicada. Mas ela está presente em diferentes áreas como aprovação de crédito, sugestão de produtos, análises de fraude, definição de rotas, análise de sentimentos, entre outras.
Pilares Fundamentais da Ciência de Dados
Para se tornar um bom cientista de dados e se destacar no mercado de trabalho, é preciso que você conheça e domine os três pilares essenciais da ciência de dados: tecnologia, negócios e estatística.
Pilar 1 – Tecnologia:
O primeiro pilar de um projeto de ciência de dados é a tecnologia. Nele, temos toda a parte de ferramentas e linguagens de programação necessárias para desenvolver e executar um projeto de ciência de dados.
São diversas as possibilidades de linguagens e ferramentas utilizadas nessa área, mas atualmente, a linguagem de programação mais utilizada é o Python.
Pilar 2 – Negócios:
O segundo pilar diz respeito aos negócios. Ciência de dados não é apenas escrever códigos.
Um bom cientista de dados precisa ser capaz de olhar para a empresa em que trabalha e a área em que ela atua, analisar e construir a melhor solução para os desafios que a empresa enfrenta.
É essencial compreender os negócios da empresa para embasar quais decisões você deve tomar ao longo do projeto, como essas decisões vão impactar a empresa e como elas podem ser alinhadas às necessidades da organização.
Pilar 3 – Estatística:
O terceiro e último pilar é a estatística. Ela é responsável por prever o que vai acontecer e entender quais padrões encontrados nas bases de dados da empresa fazem sentido e quais não fazem.
É com a estatística que você identificará os outliers, eventos únicos que não devem influenciar projeções futuras, e avaliará se um projeto está gerando resultados positivos ou negativos, entre outras análises.
Dominar essa parte de matemática e estatística te ajudará a tomar decisões e interpretar os resultados corretamente.
Como Usar os 3 Pilares? – 6 Passos da Ciência de Dados
Agora que você já conhece os três pilares fundamentais da ciência de dados, é importante saber como aplicá-los e utilizá-los para iniciar um projeto eficaz. Para isso, podemos utilizar os seis passos da ciência de dados.
Passo 1 – Entendimento do Negócio:
O primeiro passo para a construção de um bom projeto em ciência de dados é o entendimento do negócio. Compreender o objetivo do projeto, qual problema a empresa visa solucionar e quais são as metas dessa empresa.
Essas informações são cruciais para o início do processo.
Passo 2 – Entendimento dos Dados:
Identificar quais dados são necessários para realizar previsões ou análises específicas de acordo com os objetivos do projeto.
É essencial fazer um levantamento dos dados disponíveis e considerar entre eles quais são relevantes e necessários para o desenvolvimento do projeto.
Passo 3 – Preparação dos Dados:
Após identificar os dados necessários para o seu projeto, você precisará prepará-los corretamente.
Essa é uma das etapas mais importantes e consiste em limpar erros e padronizar os dados disponíveis, garantindo qualidade e eficiência nas análises que serão feitas.
Passo 4 – Análise e Criação dos Modelos:
No quarto passo, você começa a analisar os dados previamente preparados. A primeira etapa desse processo é a análise exploratória, em que exploramos a base de dados e buscamos compreender as informações disponíveis.
Em seguida, passamos para o pré-processamento de dados. Essa etapa é crucial para preparar os dados antes da criação do modelo de inteligência artificial que será responsável por fazer previsões personalizadas com base nos dados.
Para treinar a IA, é importante separar os dados em dados de treino e dados de teste. Os dados de treino são utilizados para que a inteligência artificial aprenda, e os dados de teste são usados como comparativo para medir sua eficácia.
Com os dados tratados e separados, você pode desenvolver seu modelo de inteligência artificial, definindo os parâmetros e características desse modelo, seja ele classificação ou regressão, e se o aprendizado será supervisionado, não supervisionado ou por reforço.
Com o melhor modelo definido e escolhido para o projeto proposto, você pode focar em otimizá-lo e partir para o próximo passo.
Passo 5 – Validação:
A validação é uma checagem do modelo criado para verificar possíveis falhas, pontos de melhoria e confirmar se o modelo está pronto para produzir resultados precisos no mundo real antes de ser colocado em operação.
Passo 6 – Preparação e Visualização:
Após passar por todas as etapas, você se depara com o último passo: a implementação ou visualização do projeto.
Quando você finalizar seu projeto, ele será um código que apenas você e os envolvidos no desenvolvimento sabem usar.
Portanto, é muito importante criar um sistema com uma interface acessível e intuitiva para que o cliente, seu chefe ou a empresa para a qual você trabalha possa utilizar o modelo de inteligência artificial criado.
Exemplo Prático – Aplicação dos 6 Passos
Para melhorar sua compreensão sobre os seis passos, vamos ver um exemplo prático da aplicação deles. A base de dados utilizada neste exemplo está disponível gratuitamente no site do Kaggle.
Contexto: Você trabalha no setor de RH em uma multinacional de 100.000 funcionários e precisa reduzir o custo de passagens aéreas gasto para as viagens da empresa.
Desafio: Criar um sistema que, de acordo com as características da passagem aérea, consiga prever o preço dela. Assim, será possível planejar a forma mais barata de comprar uma passagem solicitada por alguém da empresa.
1º Passo – Entendimento do Negócio
Nessa etapa, precisamos responder algumas perguntas para ter uma melhor compreensão do nosso desafio e um maior entendimento do negócio. Essas perguntas são:
- O preço varia com as companhias aéreas?
- Como é afetado o preço quando as passagens são compradas apenas 1 ou 2 dias antes da partida?
- O preço da passagem muda com base no horário de partida e no horário de chegada?
- Como o preço muda com a mudança de origem e de destino?
- Como varia o preço da passagem entre a classe econômica e a classe executiva?
Para responder essas perguntas, precisamos partir para o passo 2.
Passo 2 – Entendimento dos Dados:
Nessa etapa, é muito importante que você analise os dados que tem disponíveis. Entenda o que cada coluna faz e quais são suas características. Na base de dados que estamos utilizando para este exemplo, temos 11 colunas:
- Companhia Aérea: Nome da companhia aérea (categórico com 6 companhias diferentes).
- Flight: Código de voo do avião (categórico).
- Cidade de Origem: Cidade de onde parte o voo (categórico com 6 cidades únicas).
- Horário de Partida: Horário de partida (categórico com 6 rótulos de horário exclusivos).
- Paradas: Número de paradas entre as cidades de origem e destino (categórico com 3 valores distintos).
- Horário de Chegada: Horário de chegada (categórico com 6 rótulos de tempo distintos).
- Cidade de Destino: Cidade onde o voo irá pousar (categórico com 6 cidades únicas).
- Classe: Classe de assento (categórico com dois valores: business e economy).
- Duração: Tempo total necessário para viajar entre as cidades em horas (contínuo).
- Dias Restantes: Dias restantes para a data da viagem em relação à data da reserva (contínuo).
- Preço: Variável alvo que armazena a informação do preço do bilhete (contínuo).
Passo 3 – Preparação dos Dados:
Aqui, vamos limpar as linhas e colunas vazias que podem estar presentes na tabela, além de remover informações irrelevantes ou com alta cardinalidade, como a coluna com o número do voo, que não terá impacto no preço da passagem.
Passo 4 – Análise e Modelagem:
A primeira etapa deste processo é construir nossa análise exploratória. Podemos fazer isso utilizando ferramentas como a biblioteca Pandas do Python para obter uma média do preço das passagens dentro das companhias, assim como o máximo e o mínimo.
Fazendo mais análises, é possível notar que as companhias aéreas com o preço médio mais elevado são as únicas com voos na classe executiva (business).
Podemos separar a análise seguindo esse critério, compreendendo melhor a diferença entre os preços de acordo com cada companhia.
Assim é possível compreender melhor a diferença entre os preços de acordo com cada companhia.
Também podemos analisar a antecedência com que as passagens são compradas e como o preço se comporta em relação a isso.
Após a análise inicial dos dados, passamos para o pré-processamento, transformando valores textuais em numéricos para treinar adequadamente a IA.
Por exemplo, os horários de chegada (arrival_time) são definidos com textos, mas para treinar a IA, é necessário converter esses valores para numéricos.
Isso deve ser feito para todas as colunas textuais utilizadas em nossa análise.
Com o pré-processamento feito, dividimos a base de dados entre treino e teste. A maior parte dos dados deve ser destinada ao treino, mas é importante ter uma parte significativa para testar adequadamente.
Para decidir qual modelo de inteligência artificial usar, devemos passar por algumas etapas. Primeiro, definimos se o modelo será de Classificação ou Regressão.
O modelo de classificação é utilizado quando o objetivo é categorizar os dados, ou seja, separar as informações em grupos a partir de determinados parâmetros, em vez de prever um valor numérico.
O modelo de regressão é utilizado quando o objetivo é prever um valor específico, como no nosso caso, onde queremos prever o preço da passagem aérea.
Selecionado o tipo de modelo, precisamos definir o processo de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e por reforço.
O aprendizado supervisionado é o que utilizaremos para esse caso, em que temos uma base de dados com um grande volume de dados e um histórico que funciona como um gabarito para IA, ou seja, é possível verificar qual foi o preço da passagem aérea quando ela aconteceu.
O modelo não supervisionado é utilizado quando não há na base de dados esse gabarito para ser utilizado.
O aprendizado por reforço é o que vemos, por exemplo, na maioria dos algoritmos de recomendação como o do YouTube ou do Instagram.
A cada recomendação feita pela IA que você consome, isso dá um ponto de reforço para a inteligência artificial, e a cada conteúdo que você não consome, ela perde um ponto.
Esse processo é repetido até ela aprender e adequar o conteúdo para ganhar mais pontos do que perder.
Então, para o nosso caso utilizaremos um modelo de regressão com aprendizado supervisionado.
Tendo isso em mente, podemos levantar os diferentes tipos de modelos de aprendizado de máquina que se encaixam com essas duas condições já estabelecidas: modelo de regressão e com aprendizado supervisionado.
Por exemplo, poderíamos testar esses 6 modelos que atendem a esse critério: Regressão Linear (e variações), Regressão com Rede Neural, Árvore de Decisão, RandomForest, Regressão KNN e SVM (Support Vector Machine).
A partir disso, teremos de treinar e testar os modelos selecionados com os dados que separamos para teste e treino, avaliar suas previsões e identificar entre eles qual tem a maior precisão e menor volume de erros.
Além disso, é importante identificar dentre os erros qual a distância entre esse erro e o valor de fato, selecionando aquele que tiver os melhores resultados.
No nosso exemplo, após treinar e testar os modelos, o RandomForest foi aquele que apresentou um menor volume de erros, demonstrando maior eficácia em prever o preço das passagens.
Com isso, partimos para a última etapa desse passo, que é o processo de otimização, com o intuito de reduzir ainda mais os erros obtidos por ele.
Passo 5 – Validação:
Com o modelo treinado e otimizado, passamos para o processo de validação, comparando as previsões com os dados reais de passagens aéreas para garantir que as previsões feitas pelo modelo estão próximas da realidade esperada.
Passo 6 – Deploy e Visualização:
Com o modelo pronto e validado, podemos passar para a etapa final, que é disponibilizar esse resultado por meio de um sistema acessível para que a empresa possa utilizá-lo.
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- Projeto na Linguagem R
- Projeto de Previsão de Preço de Imóveis
- Projeto de clusterização de segmentação de clientes
- Analista de dados do IFood – Projeto do Processo Seletivo do IFood
- MNIST – Projeto de reconhecimento de imagens e escrita com Deep Learning e Redes Neurais
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Conclusão – Como se Tornar um Cientista de Dados – Seja uma Referência!
Na aula de hoje, te mostrei como se tornar um cientista de dados impressionador para que você se destaque no mercado de trabalho!
Expliquei o que é ciência de dados, a crescente demanda por profissionais dessa área e quais são os três pilares da ciência de dados. Também detalhei os seis passos necessários para a construção de um projeto.
Para finalizar, te apresentei o Ciência de Dados Impressionador, nosso curso completo de ciência de dados, onde você irá aprender tudo que precisa para se destacar no mercado de trabalho e se tornar uma referência na área.
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