Cientista de dados
comentada em 08/12/2018 11:03

é uma das áreas de tecnologia que mais estão contratando e gerando dinheiro ultimamente, mas muito mais lá na gringa do que aqui. Já vi vaga remoto e presencial de data scientist na gringa pagando mais de 300 mil reais anuais, mas pra chegar a esse nível são muitos e muitos anos de estudo e prática.

Se ele quer ser data scientist a primeira coisa que tem que fazer é dominar inglês

Alguns links sobre:

What Do Data Scientists Do? | University of Wisconsin Data Science

GitHub - leportella/datascience-pizza: ?? Repositório para juntar informações sobre materiais de estudo em análise de dados e áreas afins, empresas que trabalham com dados e dicionário de conceitos

Bastter.com - You, too, can be a data scientist

Tem que dominar inglês e aprender linguagens de programação (usa-se hoje mais Python e R). 

Roteiro pra ser data scientist:
1- Pesquisar muito se quer ser mesmo ou se não tá indo só pela modinha;
2- Gostar de estatística e matemática;
3- Dominar inglês;
4- Gostar de resolver problemas;
5- Aprender Python e/ou R.

Tem um curso online muito bom em www.udacity,com. Se seu irmão quer trabalhar na área é um bom começo. 

O foco é computação + estatística. Isso nos métodos mais tradicionais. Uma área correlata é a de Aprendizado de Máquina (Machine Learning).

Há muita coisa de graça no Coursera | Online Courses & Credentials by Top Educators. Join for Free pra quem sabe inglês. Se pagar também emitem certificados.

O www.udacity.com também tem bons cursos.

E o www.udemy.com (mas precisa saber filtrar bem).

é uma área com grande demanda em biotecnologia, para lidar com o enorme volume de dados produzidos no sequenciamento de dna e praticamente tudo que fazem nos laboratórios. Tem cursos de bioinformatica nas federais, ainda com poucos alunos 

E cada profissão nova que criam,qual universidade você estuda para ser um cientista de dados no Brasil ,nobre nome ,afinal cientista remete a genio como einsten que disse "Os juros compostos são a força mais poderosa do universo e a maior invenção da humanidade, porque permite uma confiável e sistemática acumulação de riqueza".

Primeiro ele precisa descobrir se é bom e gosta de modelagem estatística.

Depois ele parte para aprender as ferramentas, tais como: Mesos, Giraph, Hadoop

Cuidado na área de ti para não apostar sua carreira em hype bubbles. Agora tá em alta mas TI é complicado, Todo ano tem uma modinha nova.

AI, Machine Learning, Neural Network... isso já existia desde antes de 1980, as coisas são bem cíclicas, se ficar apostando no que tá na moda, vai levar ferro.

Vai nos conceitos, num aprendizado profundo e não numas bibliotecas/frameworks da moda, principio de pareto pega aqui. 

Se quiser aprender, os conceitos mesmo, vai no Coursera e procura por Machine Learning da Stanford University.

Trilha que estou seguindo:

Fiz os fundamentos 1 e 2 de DS da Udacity e vou fazer o Data Scientist em Janeiro. Fora isso tem essa lista abaixo que vou seguir porque não venho de exatas e uma serie de matérias de base eu sou fraco:

[ Before JHU
1. Get exposure to R.
I recommend these options to get some experience with R. All are free.

Try R
swirl: Learn R, in R.
Exploratory Data Analysis Using R (I created this class with Facebooks Data Science team)
Free Introduction to R Programming Online Course

2. Build up your statistics background.

Patrick Conways Statisics One [Princeton] (teaches how to do statistical tests and calculations in R)
Mine çetinkaya-Rundels Data Analysis and Statistical Inference (or DASI) [Duke] and the complementary Data Analysis and Statistical Inference course.
The two courses mentioned above are rigorous and have high quality instruction and assessment.
Udacity also offers two courses in statistics. If you have never taken Statistics or need a refresher, the two courses below are great places to start.
Intro to Descriptive Statistics: Mathematics for Understanding Data
Inferential Statistics: Learn Statistical Analysis

3. Take a Linear Algebra course. Watch Gilbert Strang's lectures on MIT OCW and solve related problems on the OCW site.

Linear Algebra helps you understand the Regression Models course.

4. (Optional) Take Andrew Ng's Machine Learning course.

Knowledge of linear algebra and calculus will help you understand the mathematics behind the algorithms and how adjusting parameters affects the algorithms at run-time and their results.

&

Medium – a place to read and write big ideas and important stories@davidventuri/i-dropped-out-of-school-to-create-my-own-data-science-master-s-here-s-my-curriculum-1b400dcee412 ]

JHU tem uma especialização de DS, da pra fazer pelo coursera:
https://www.coursera.org/specializations/jhu-data-science?action=enroll&authMode=login&errorCode=invalidCredential#pricing

Esse é um curso tb idealizado pela JHU mas gratuito e introdutório:

Welcome to Chromebook Data Science

abs

é a área da moda...mas quando pensei em estudar ela achei tão generalista que desisti...basicamente o cara tem que ser um superhomem hehehe. Mas quem sabe um dia.

O que vejo muito são economistas e estatísticos aprendendo a programação e saindo na frente pois hj em dia as linguagens e bibliotecas mastigam MT o trabalho de programação. 

@rushmore
Estou no mesmo esquema que vc! Estou acabando o fundamentos DS 2 e em janeiro começo o Data Scientist.

Particulamente acheis os cursos de fundamento muito bons para quem quer começar a aprender sobre a área. Eu tive muitas dificuldades com estatística, e como ela é fundamental, vou acabar fazendo cursos mais específicos para aprofundar mais. Na próprias udacity há um curso gratuito de estatística inferencial.

@pruu eu tive a mesma impressão, até por isso segui toda a trilha... mas to como você, sinto  que me falta conhecimentos de base. Não sei de onde você é, mas em SP tem o curso Prandiano que parece muito interessante pra parte matemática.

Eu era programador back-end até o ano passado e migrei para a área de Ciência de Dados. Em uma frase, o objetivo da Ciência de Dados é desenvolver e aplicar técnicas para gerar valor a partir de dados.

Pode ser aplicado em praticamente qualquer área. é usado em sistemas de tradução, diagnóstico em exames de imagem, veículos autônomos, detecção de fraudes, análise de crédito, projeção de vendas, marketing, recomendação de produtos e por aí vai.

Está muito longe de ser só hype, mas é o que disseram, se não gostar de Estatística, esquece. Tem que estar ciente também de que hoje emprego na área dentro do Brasil praticamente só existe em SP. Se não estiver disposto a mudar de cidade ou empreender, também esquece.

Sobre aonde começar a aprender, o melhor curso disparado é esse: The Analytics Edge

Não se aprofunda muito nas técnicas, mas possui dá um overview completo do que faz um cientista de dados e tem um número bem generoso de exercícios. Se fizer junto com a turma, ao final do curso tem uma competição de Machine Learning. Aprendi muito mais sobre ML nessa competição do que em qualquer desses MOOCs de ML, inclusive o do Andrew Ng, que por sinal é excelente.

Não conhecia esse curso, @caiotaniguchi  
Favoritei aqui pra ver depois
Tou estudando um pouquinho de pandas em paralelo com parte mais teórica de Python ainda vendo web com javascript e jquery e ainda inglês  queria ter mais tempo pra ver tudo.

Na linha desse curso tem as competições do Kaggle também. Kaggle: Your Home for Data Science

@TDV, nesse curso que eu linkei acima a competição usava a plataforma do Kaggle inclusive.

Kaggle é bacana se encarar como uma competição de Machine Learning, e não de Data Science como gostam de promover (tá até no título do link). Recomendo participar de pelo menos uma que esteja dentro da área que se deseja trabalhar. Aprende-se muito de feature engineering, técnicas de ML e validação de modelos.

Para quem estiver interessado na área recomendo muito participar de alguma competição do Kaggle, aprendizado é enorme.

https://www.kaggle.com/

Galera, é possível aprender Python sem nem saber outras tecnologias, linguagens, sei lá o que? Gostaria de saber se compensa pra alguém que não é da área aprender isso do zero, se já tem material suficiente para aprender sozinho.

@Transtornado Introdução à Ciência da Computação com Python Parte 1 | Coursera
#VaiLaeFaz

E sim, é possível aprender sem saber nada (eu aprendi e aprendo todo dia e sou da área de saúde). Se tem interesse na área dá pra aprender lógica já com Python. E lá pra frente definir o que quer fazer com esse conhecimento.

Vi a ementa desse curso hoje por coincidência e achei interessante pra quem não sabe nada. 

Por outro lado tem esse também que é "from scratch" e pega muito a parte de lógica, que é necessário saber antes de avançar:

Vi o pessoal falando que seria bom saber algoritmo antes de começar a estudar algo pra programar ... gostaria de saber indicam algum curso dentro dessas plataformas pra iniciantes

@rushmore
Interessante esse curso de matemática voltada para Big Data. Sou de SP, sim. Provavelmente esse curso vai entrar pro meu roteiro de capacitação. Valeu pela dica!!

Obrigado, pessoal. ótimas dicas. Já estou passando pra ele e estou interessado em aprender também .

Pra quem acha que é modinha, vai ali no Google e pesquisa uma geladeira...

@fsigor  
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galera, o pessoal de um blog chamado Minerando Dados está fazendo uma espécie de mentoria gratuita pra galera que tá iniciando em programação com ênfase em Ciência de Dados. é muito legal. Dá pra se inscrever em

Mentoria Evolution #1

o blog tbm é muito bacana, cheio de cases práticos pra colocar a mão na massa e ir aprendendo junto com a linguagem de programação

segue o link

Aprenda Data Science e Alavanque a sua Carreira - Minerando Dados

tem esse curso gratuito de python voltado pra analise de dados tbm que é bem legal

Python Fundamentos para Análise de Dados

são bons materiais em português pra começar...