Guia de contratação de desenvolvedores de ciência de dados

Ciência de dados é a prática de extrair valor dos dados por meio de inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina e estatísticas. Usando ferramentas de ciência de dados, as empresas podem gerar insights valiosos que podem ser usados ​​para tomar melhores decisões e otimizar produtos e serviços existentes.

O processo de ciência de dados tem muitos componentes: mineração de dados, limpeza de dados, exploração, modelagem preditiva, análise e visualização de dados. Os cientistas de dados usam diferentes linguagens e ferramentas, como Python, Java, R e SQL, para criar os pipelines de projeto que melhor atendem aos requisitos. As empresas também usam Apache Spark para big data e Tableau/Datapine para business intelligence e visualização.

Muitas organizações usam ferramentas de automação para capturar e vasculhar grandes conjuntos de dados. Ferramentas de controle de versão são usadas para marcar alterações no projeto e acompanhar os dados modificados. Finalmente, os dados são enviados para engenheiros/cientistas de dados que limpam e pré-processam os dados. Eles removem entradas duplicadas ou irrelevantes e filtram valores discrepantes. Eles também podem precisar lidar com dados ausentes.

Guia de contratação

Após o processamento adequado, os cientistas de dados realizam testes de hipóteses e modelagem preditiva por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. Para compreender completamente os dados e gerar insights, eles também podem precisar incluir estatísticas e probabilidades. Os algoritmos utilizados nesta fase incluem árvores de decisão, regressão linear e logística, classificação e XGBoost.

Eles também podem precisar usar consultas SQL para unir os dados por meio de bancos de dados como MySQL e PostgreSQL. A última etapa é a apresentação dos dados. Isso é feito por meio de gráficos e relatórios. Os engenheiros usam ferramentas de visualização de dados, como Tableau e R Studio, para criar painéis e produzir relatórios

Ciência de dados no mercado atual

Hoje em dia, a ciência de dados é parte integrante do processo de tomada de decisão das organizações. Sua popularidade cresceu ao longo dos anos, com diversas empresas financiando e implementando projetos de ciência de dados. Mesmo durante o bloqueio da COVID-19, quando a maioria das empresas foi afetada, empresas investiram pesadamente em dados e ciências da decisão.

Os projetos de ciência de dados melhoram a eficácia dos aplicativos existentes, gerando um conjunto diversificado de insights sobre clientes, mercados e negócios. Eles podem ser usados ​​para criar recomendações e detectar fraudes. Além disso, a ciência de dados também auxilia as iniciativas de branding e marketing das empresas, segregando grupos de consumidores altamente específicos para campanhas de precisão laser.

Problemas que as empresas enfrentam ao contratar engenheiros de ciência de dados

Embora a ciência de dados seja um campo próspero, as empresas ainda têm dificuldade em contratar engenheiros/cientistas de ciência de dados. Existe uma enorme lacuna de competências na indústria. Uma razão para isso é a quantidade de trabalho necessária apenas para permanecer no campo. A ciência de dados exige muita qualificação e especialização, e muitos engenheiros não conseguem acompanhar o treinamento constante.

Outro grande problema que as empresas enfrentam ao contratar cientistas de dados é a inexperiência na limpeza de dados. Os cientistas de dados gastam muito tempo limpando e pré-processando dados. Significa limpar entradas imprecisas, duplicadas, incompletas e inconsistentes. Isso requer muita paciência e experiência, além de conhecimento de negócios, que falta a muitos candidatos.

Como selecionar o engenheiro de ciência de dados perfeito?

Embora selecionar um cientista de dados possa parecer difícil, há certas coisas que você pode verificar antes de contratar cientistas de dados. Os possíveis candidatos devem possuir conhecimentos estatísticos e de probabilidade e ter experiência com aprendizado de máquina.

Eles também devem ter experiência em engenharia de dados e ferramentas de visualização. Eles devem ser bem versados ​​em SQL e tratamento de consultas. Candidatos com conhecimento de ferramentas de big data, como Apache Spark, devem ser preferidos.

Finalmente, a visualização de dados é uma parte importante dos projetos de ciência de dados. Escolha o candidato que tenha experiência em Tableau e R. Ele deve ser capaz de gerar boxplots e scatterplots, juntamente com mapas de calor e árvores.

Questões de entrevista

Qual é o objetivo dos testes A/B?

O teste A/B é um teste randomizado que compara 2 variáveis ​​e observa seu efeito no produto geral. Este teste permite que uma empresa colete e estude dados, registre resultados e altere seus processos atuais. A maioria das indústrias o utiliza para determinar a direção que seu produto deve tomar.

O que é aprendizagem supervisionada?

O aprendizado supervisionado é uma categoria de aprendizado de máquina em que os algoritmos são treinados com dados rotulados.

O algoritmo treina nos dados de entrada. Uma vez suficientemente treinado, o algoritmo pode prever valores para dados fora do conjunto de dados de treinamento, ou seja, novos valores. A aprendizagem supervisionada permite que um algoritmo preveja uma saída com base em dados previamente analisados ​​e processados.

Diferenças de estado entre regressão e classificação

Na ciência de dados, a classificação é a tarefa de prever um rótulo de classe específico. O algoritmo identifica a categoria de saída dos dados e os classifica nessas categorias. Isso é usado para segregar dados em valores discretos.

A regressão é a prática de especular uma quantidade contínua através de dados conhecidos. O algoritmo pega a entrada e gera valores contínuos usando a linha de melhor ajuste. Problemas de regressão com mais de uma variável de saída são chamados de problemas de regressão multivariada.

Por que Naive Bayes é chamado de ingênuo?

Naive Bayes é um algoritmo prático para modelagem preditiva. É chamado de ingênuo porque infere que cada variável de entrada é autônoma. Essa suposição geralmente está errada e não funciona para dados do mundo real, daí o rótulo de ingênuo.

O que você entende sobre o algoritmo de floresta aleatória?

Um algoritmo de floresta aleatória é um algoritmo de aprendizado de máquina baseado em árvores de decisão. Um modelo de floresta aleatório é criado combinando muitas árvores de decisão por meio de ensacamento.

A floresta aleatória é muito mais eficaz do que as árvores de decisão para gerenciar dados em massa. Ele pode resolver problemas de overfitting em árvores de decisão e gerar resultados com baixo viés e variância.

Descrição do trabalho

Procuramos profissionais de ciência de dados altamente qualificados e experientes para projetar e implementar modelos de aprendizado de máquina. Eles devem ter experiência em Python e R e ser capazes de lidar com big data por meio do Hadoop.

O candidato deve ter boas habilidades de comunicação e ser capaz de trabalhar em diferentes aspectos de projetos de ciência de dados, ou seja, pré-processamento de dados, limpeza, ETL, modelagem, visualização de dados e relatórios. Além disso, eles devem trabalhar em equipe e ser capazes de colaborar com diferentes equipes em diversos projetos.

Responsabilidades

• Projetar, desenvolver e implantar sistemas e arquitetura baseados em dados.
• Trabalhe em pipelines de processamento de dados.
• Desenvolva código para criar e implantar modelos de aprendizado de máquina/IA.
• Trabalhe nas funcionalidades do projeto e otimize os classificadores.
• Execute extração, transformação e carregamento de dados (ETL)
• Implemente casos de uso de ciência de dados no Hadoop
• Trabalhar na limpeza e padronização de dados.
• Trabalhe em modelos e algoritmos de aprendizagem profunda, como CNN e RNN.
• Trabalhar em colaboração com diferentes partes interessadas.
• Resolva bugs e aplique manutenção.
• Siga as melhores práticas e padrões do setor
• {{Adicione outras responsabilidades relevantes}}

Habilidades e qualificações

• Conhecimento de kits de ferramentas de ciência de dados, como Scikit-learn, R, Pandas, NumPy, Matplotlib.
• Experiência anterior em escrever e executar consultas complexas em SQL
• Compreensão profunda de técnicas e algoritmos de aprendizado de máquina, como classificação, regressão, floresta aleatória e árvores de decisão.
• Experiência com versionamento de código e ferramentas de colaboração.
• Alta proficiência em Python/Java/C++.
• Candidatos com experiência em visualização de dados são preferidos.
• Conhecimento das ferramentas de big data (Spark, Flume) é uma vantagem.
• {{Adicione outras estruturas ou bibliotecas relacionadas à sua pilha de desenvolvimento}}
• {{Liste o nível de escolaridade ou certificação necessária}}

Conclusão

A ciência de dados desempenha um papel fundamental na indústria atual e está em rápido crescimento. Muitos setores, como telecomunicações, saúde, varejo, comércio eletrônico, automotivo e marketing digital, utilizam a ciência de dados para melhorar seus serviços. Como proprietário de uma empresa, faz sentido investir em ciência de dados para o seu processo de tomada de decisão. Melhora a gestão de riscos e melhora em grande medida a responsabilização.