No mundo do espaço de dados, a era do Big Data surgiu quando as organizações lidam com petabytes e exabytes de dados. Ficou muito difícil para as indústrias de armazenamento de dados até 2010. Agora, quando as estruturas populares como Hadoop e outras resolveram o problema de armazenamento, o foco está no processamento dos dados. E aqui a Data Science desempenha um grande papel . Hoje em dia, o crescimento da ciência de dados aumentou de várias maneiras e, portanto, devemos estar prontos para o futuro aprendendo o que é ciência de dados e como podemos agregar valor a ela. 

Ciência de dados significa coisas diferentes para pessoas diferentes, mas em sua essência, a ciência de dados está usando dados para responder a perguntas. Essa definição é moderadamente ampla, e isso porque se deve dizer que a ciência de dados é um campo moderadamente amplo!

Ciência de dados é a ciência de analisar dados brutos usando estatísticas e técnicas de aprendizado de máquina com o objetivo de tirar conclusões sobre essas informações.

Pilares da Ciência de Dados

Normalmente, os cientistas de dados vêm de várias origens educacionais e de experiência de trabalho, a maioria deve ser proficiente ou, em um caso ideal, ser mestre em quatro áreas principais .

1. Conhecimento de Domínio
2. Habilidades matemáticas
3. Ciência da Computação
4. Habilidade em comunicação

Conhecimento de Domínio

A maioria das pessoas pensa que o conhecimento do domínio não é importante na ciência de dados, mas é muito importante. O principal objetivo da ciência de dados é extrair insights úteis desses dados para que possam ser lucrativos para os negócios da empresa. Se você não está ciente do lado comercial da empresa, de como funciona o modelo de negócios da empresa e de como você não pode construí-lo melhor, então você não tem utilidade para esta empresa. Você precisa saber como fazer as perguntas certas às pessoas certas para que possa obter as informações apropriadas de que precisa para obter as informações de que precisa. Existem algumas ferramentas de visualização usadas nos negócios, como o Tableau, que ajudam a exibir seus valiosos resultados ou ideias em um formato não técnico adequado, como gráficos ou gráficos de pizza que os empresários possam entender.

Habilidades matemáticas

Habilidade matemática é muito importante se você está entrando no mundo da ciência de dados. Se você for pular esta parte no início, então é garantido que você retornará a esta seção no meio do aprendizado. Porque quando você vai aplicar o algoritmo de ML complexo para construir seu modelo, você deve ter que entender a matemática por trás desse algoritmo complexo. Você deve cobrir os seguintes itens antes de se aprofundar na ciência de dados. Considere-o como o pré-requisito mais importante da ciência de dados.

• Álgebra linear, cálculo multivariável e técnica de otimização : essas três coisas são muito importantes, pois nos ajudam a compreender vários algoritmos de aprendizado de máquina que desempenham um papel importante na ciência de dados.
• Estatística e probabilidade : A compreensão da estatística é muito significativa, pois faz parte da análise de dados. A probabilidade também é significativa para as estatísticas e é considerada um pré-requisito para dominar o aprendizado de máquina.

Ciência da Computação

A ciência da computação desempenha um papel importante na ciência de dados. Se ela pode desenhar um gráfico complexo ou implementar essas aprendizado de máquina algoritmos complexos que não é possível sem uma linguagem de programação como Python e R . Para lidar com a grande quantidade de dados, você deve ter conhecimento de banco de dados relacional, linguagem de programação SQL, MongoDB, etc. Aqui está a lista de conhecimentos de ciência da computação que você deve ter.

• Conhecimento de programação : é necessário ter uma boa compreensão dos conceitos de programação, como estruturas de dados e algoritmos . As linguagens de programação utilizadas são Python, R, Java, Scala . C++ também é útil em alguns lugares onde o desempenho é muito importante.
• Bancos de dados relacionais : É preciso conhecer bancos de dados como SQL ou Oracle para que possa recuperar os dados necessários sempre que necessário.
• Bancos de dados não relacionais : Existem muitos tipos de bancos de dados não relacionais, mas os tipos mais usados ​​são Cassandra, HBase, MongoDB, CouchDB, Redis, Dynamo.
• Aprendizado de máquina : é uma das partes mais vitais da ciência de dados e o assunto mais quente de pesquisa entre os pesquisadores, portanto, a cada ano, novos avanços são feitos nisso. É preciso pelo menos entender algoritmos básicos de Aprendizagem Supervisionada e Não Supervisionada . Existem várias bibliotecas disponíveis em Python e R para implementar esses algoritmos.
• Computação distribuída : também é uma das habilidades mais importantes para lidar com uma grande quantidade de dados porque não se pode processar tantos dados em um único sistema. As ferramentas mais usadas são Apache Hadoop e Spark . As duas partes principais dessas ferramentas são HDFS (Hadoop Distributed File System), que é usado para coletar dados em um sistema de arquivos distribuído. Outra parte é a redução do mapa , pela qual manipulamos os dados. Pode-se escrever redução de mapa em programas em Java ou Python . Existem várias outras ferramentas, como PIG, HIVE , etc.

Habilidade em comunicação

Inclui comunicação escrita e verbal. O que acontece em um projeto de ciência de dados é que, depois de tirar as conclusões da análise, o projeto precisa ser  comunicado a outras pessoas . Às vezes, pode ser um relatório que você envia ao seu chefe ou equipe de trabalho. Outras vezes, pode ser uma postagem de blog. Freqüentemente, pode ser uma apresentação para um grupo de colegas. Independentemente disso, um projeto de ciência de dados sempre envolve alguma forma de comunicação das descobertas do projeto. Portanto, é necessário ter habilidades de comunicação para se tornar um cientista de dados.