Fazer uma carreira em ciência de dados para calouros é como marcar as caixas certas
Data Science é uma das áreas em ascensão no mercado de trabalho com imenso potencial para absorver uma grande parcela de calouros talentosos e treinados. O Bureau of Labor Statistics dos EUA estima o crescimento do emprego em ciência de dados em 28% até 2026, o que equivale aproximadamente a 11,5 milhões de novos empregos. E, portanto, seguir uma carreira em ciência de dados não deve ser motivo de preocupação exatamente por isso. Ou você pensa assim? De fato, os trabalhos de ciência de dados e os de tecnologias adjuntas, como inteligência artificial e aprendizado de máquina, são bastante procurados, mas aqui está a ressalva. A ciência de dados quase se tornou uma disciplina e vários cursos de institutos de renome estão fora do alcance de muitos alunos. IITs, IIMs e Universidades Centrais estão introduzindo rapidamente cursos bem estruturados, resultando em uma enorme concorrência no mercado por um novato para iniciar uma carreira em ciência de dados. Isso significa que não há espaço para um bacharel ou um diplomado fazer uma carreira em ciência de dados como calouro? Um relatório da McKinsey publicado em 2011 prevê que apenas os EUA terão uma escassez de cerca de 190.000 cientistas de dados e 1,5 milhão de gerentes. Para aproveitar esta oportunidade, não há nada melhor do que uma fórmula para empilhar o conjunto de habilidades.
Os cientistas de dados são trituradores de números?
Bem, sim ou talvez não. As tarefas diárias dos Cientistas de Dados envolvem a análise de grandes blocos de dados e a busca de insights que orientem as empresas a melhorar suas principais métricas. O processo de análise de dados nem sempre envolve necessariamente apenas a observação de números. Encontrar padrões e reconhecer outliers para fazer uma observação única constitui a maior parte das funcionalidades de um cientista de dados. Eles trabalham com as principais partes interessadas das empresas para encontrar soluções para seus problemas de negócios atuais e futuros. Em outras palavras, um desafio de negócios se torna a declaração do problema de um cientista de dados. Os trabalhos de ciência de dados se enquadram em um espectro típico com uma ampla gama de empregos, incluindo cientista de dados júnior, engenheiro de dados, analista de dados, administrador de banco de dados, engenheiro de aprendizado de máquina, arquiteto de dados, analista de negócios, gerente de dados e análises, etc. os graduados em ciência de dados começam como cientistas de dados juniores, cujas responsabilidades envolvem processamento de dados e construção de modelos e algoritmos de dados, com o tempo eles desenvolvem habilidades avançadas na construção de sistemas analíticos e modelos preditivos, aproveitando o processamento de linguagem natural, análise de regressão, aprendizado profundo e pensamento analítico .
Prática == Habilidades
Agora que está claro o que um Cientista de Dados ou um Engenheiro de Dados faria, aqui vem a parte importante: Como chegar ao ponto em que ninguém pode rejeitá-lo? Ter um diploma é definitivamente necessário. E igualmente necessário é conseguir um bom emprego. As certificações, com certeza, não serão suficientes para garantir que você tenha uma transição suave da fase de aprendizado para a fase de ganhos. A maioria das empresas, embora procure candidatos com perfis completos, prefere pessoas que possam demonstrar habilidades excepcionais em análise de dados e construção de modelos. Por exemplo, aprender linguagens de programação como Python e R é uma coisa, e a maneira como elas devem ser abordadas para projetos de ciência de dados, outra bem diferente. A programação necessária aqui será intensiva em matemática e dados, ao contrário da programação convencional destinada a um único usuário. Juntar-se a comunidades de programação como GitHub ou Bootcamps oferecidos por empresas de ciência de dados ajudará bastante. Isso o motivará a aceitar novos desafios e aprender as nuances da programação.
Invista tempo em projetos de construção
Isso pode ser alcançado de duas maneiras. Junte-se a um estágio ou comece a trabalhar em seus próprios projetos. Felizmente, algumas das maiores empresas como Google e Microsoft estão oferecendo estágios de ciência de dados, onde os estagiários estão envolvidos em projetos significativos e adquirem conhecimento em todos os tipos de processos. Mesmo que você não tenha a oportunidade de trabalhar como estagiário, não há motivo para desânimo. Construir projetos individualmente também é uma possibilidade, desde que você consiga os recursos certos. Alguns dos repositórios de dados gratuitos incluem Google Cloud Public Datasets, Amazon Web Services Open Data Registry, Kaggle e UCI Machine Learning Repository.
Participe de competições de ciência de dados
Quando o estudo e a prática terminarem, é hora de travar chifres. Sim, participar de competições é uma parte importante não apenas para calouros, mas também para profissionais experientes em ciência de dados. Eles os expõem a redes totalmente diferentes e a novas oportunidades de emprego e acabam ensinando as melhores práticas que anos de experiência não podem absorver. A razão é que você obtém feedback instantâneo enquanto compete e coopera na solução de problemas de ciência de dados do mundo real.
source – www.analyticsinsight.net
