Iniciantes em Data Science sempre se perguntam por onde começar.

Quais conceitos, linguagens e ferramentas devem estudar durante seus primeiros passos?

Neste artigo trago alguns insights para você, que deseja aplicar Data Science em seus processos, mas não sabe por onde começar.

Seja para utilizar Machine Learning, Business Intelligence ou comunicar seus dados, este artigo te ajudará com uma boa base de conhecimento.

Por que iniciar no Data Science?

Recentemente me deparei com um artigo muito interessante da McKinsey mostrando como empresas pioneiras estão fortalecendo suas equipes comerciais ao aplicar Data & Analytics em seus processos.

Estas aplicações têm ajudado empresas a criar um crescimento sustentável em suas receitas com valores envolvendo algo em torno de 15 a 25%.

Como sabemos que estes dados podem motivar muitas pessoas a seguirem o mesmo caminho, desenvolvemos este conteúdo para ajudar iniciantes em Data Science, ou até pessoas que não saibam absolutamente nada sobre o assunto, a entender alguns conceitos, linguagens e ferramentas fundamentais para todo iniciante em Data Science.

Para isso, dividimos o texto em 3 partes para explorar os conceitos básicos da Ciência de Dados, algumas linguagens de programação e ferramentas que poderão ajudar aqueles que ainda não conhecem nada sobre o tema se familiarizar com o Data Science.

 

Conceitos importantes para começar no Data Science

Como temos reforçado em nossas postagens, o uso de Data Science auxilia equipes das mais diversas áreas a tomarem melhores decisões, sejam elas comerciais ou não e para que isto aconteça é necessário dominar alguns conceitos básicos de matemática, estatística, cálculo, álgebra e inferências.

Mas calma, sabemos que esta informação pode assustar muita gente, mas a boa notícia é que você não precisa ter um doutorado na área para entender a diferença entre média e mediana, desvio padrão, entender sobre erros e saber reconhecer alguns conceitos da álgebra linear quando ler algo sobre gradientes, autovalores e autovetores.

Meu conselho é, antes de iniciar uma “empreitada em Data Science” dar uma lida sobre o que são os modelos, as informações necessárias e os resultados esperados.

Linguagens de Programação para iniciantes em Data Science

Você pode até não gostar da programação, mas um pouco sobre elas precisará entender!  A boa notícia é que hoje muitos dos códigos e modelos já se encontram disponíveis na web para possa replicá-los e ajustá-los com base em seus objetivos.

A principal linguagem de programação para o Data Science é a linguagem R.

Esta linguagem permite aplicar uma imensa variedade de técnicas estatísticas, de análises de dados e plotagem de gráficos.

A linguagem R é de fácil uso e bem construída para analisar e visualizar dados com qualidade utilizando símbolos e formas matemáticas.

Outra linguagem muito famosa para Data Science é a linguagem Phyton.

Deste modo tem sido amplamente aplicada em Data Science por possuir bibliotecas e funções nativas bem construídas.

Fundamental para analisar dados e construir visualizações incríveis.

Por fim, você também precisa saber um pouco de SQL.

Esta importante linguagem de programação para:

• Armazenar.
• Processar 
• Manipular dados em bancos de dados relacionais.

Ou seja, em formato de tabelas com linhas e colunas representando variáveis e suas relações.

Agora que já conhecemos um pouco alguns conceitos e linguagens importantes, vamos falar um pouco sobre as ferramentas fundamentais para o seu dia a dia.

Quais ferramentas devo conhecer para iniciar?

Primeiramente, vamos falar sobre o Rstudio.

Esta ferramenta possui um ambiente bem construído e desenvolvido para a aplicação da Linguagem R.

E por este motivo auxilia em análises estatísticas e construção de gráficos poderosos.

Assim, o interessante do Rstudio é que ele possui diversos pacotes com documentação acessível.

Por isto auxilia seus usuários desenvolverem modelos robustos facilmente, e por isso é considerada a interface de desenvolvimento open source mais confiável para Data Science.

Por exemplo, outra ferramenta que todo iniciante em Data Science precisa conhecer é o Colaboratory, ou simplesmente Colab.

Afinal, esta plataforma da Google  permite escrever e executar a linguagem Phyton diretamente do navegador.

Sendo uma plataforma de fácil acesso, o Colab tem sido muito utilizado por programadores, pois permite combinar códigos, textos, imagens, códigos HTML e Latex.

Por fim, destaco o MySQL Workbench uma poderosa ferramenta visual unificada para arquitetura e engenharia de dados.

Por exemplo, seu uso possibilita manipulação de dados e desenvolvimento SQL, assim como poderosas ferramentas de administração e configuração de servidores. 

Assim, ao longo das próximas semanas vamos explorar um pouco mais estes conteúdos.

Para isso traremos alguns conceitos e insights interessantes para que você possa aplicar cada vez mais Data Science em seus processos.

Por fim, esperamos que ao dominar estes conceitos você:

1. Venda mais
2. Tome decisões cada vez mais assertivas.

Até a próxima.