O campo em evolução da ciência de dados durante e após o COVID-19

Estamos vivendo em tempos sem precedentes agora. Nunca esta geração enfrentou uma pandemia semelhante antes. A incerteza está no ar, e isso pode ser visto em todos os aspectos de nossas vidas. Indústrias como viagens e turismo, alimentação e educação sofreram um golpe pernicioso. Ninguém está disposto a investir no atual clima financeiro. Mas essa falta de investimento pode causar ainda mais danos. Tornou-se essencial gastar com sabedoria no mercado atual. É por isso que se tornou importante examinar cada pedaço de informação. É aí que a ciência de dados entra na briga. A ciência de dados após o COVID tornou-se essencial para todos os setores, e um curso de ciência de dados abrangente e atualizado, abrangendo aspectos contemporâneos da ciência de dados, é crucial aqui.

Por meio da ciência de dados, uma empresa pode manter os níveis de produtividade mesmo em um ambiente instável. Por meio deste artigo, você conhecerá os benefícios de adotar a ciência de dados após o COVID. Mas primeiro, teremos que examinar a utilidade e eficácia do curso de ciência de dados para capacitar empresas e profissionais curiosos sobre o mercado de dados após o COVID.

Ciência de dados durante o COVID

A ciência de dados é um processo no qual cientistas de dados treinados dividem os dados treinando modelos de aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina é obtido executando os dados repetidamente em modelos de aprendizado de máquina. Esses dados são então compreendidos e implementados pelo cientista de dados para obter os melhores resultados.

O problema que a atual safra de cientistas de dados enfrenta é o problema da incerteza.

Como os dados em tempo real são dinâmicos, a pandemia trouxe uma mudança na forma como os dados são processados.

Os cientistas de dados incorporam técnicas para determinar o futuro, mas neste momento, o futuro tornou-se incerto, o que levou os cientistas de dados a mudar a forma como olham para os dados.

Efeitos adversos do COVID na ciência de dados

1) Aumento da concorrência

Como o trabalho em casa se tornou o novo normal no clima atual. As empresas não são obrigadas a contratar funcionários de uma região geográfica específica.

Essa mudança na ciência de dados após o COVID e a estratégia de contratação criaram concorrência para cientistas de dados em todo o mundo. Os indivíduos estão dispostos a trabalhar mais horas com um salário mais baixo, o que permitiu que as empresas reduzissem custos ao contratar esses indivíduos.

Agora, os cientistas de dados não apenas precisam competir com indivíduos em sua vizinhança, mas também precisam competir com os melhores cientistas de dados de todo o mundo.

2) Dificuldades em aprender sentado em casa

Desenvolver suas habilidades atuais e atualizar suas habilidades são cruciais para avançar em qualquer setor. À medida que o conjunto de habilidades se torna melhor, torna-se mais monetizável.

Portanto, é essencial que qualquer pessoa na força de trabalho continue constantemente trabalhando em seu conjunto de habilidades. O conjunto de habilidades só pode ser aprimorado em um ambiente que facilite o crescimento, onde o funcionário é pressionado todos os dias. Mas no clima atual, é impossível criar tal ambiente.

Os funcionários precisam trabalhar em casa; eles não podem participar de programas de treinamento e workshops presenciais para aprimorar suas habilidades. O COVID tirou a oportunidade de aprender novas habilidades de forma eficaz.

3) Cooperar com outros membros da equipe se torna difícil

A cooperação é vital para o funcionamento de qualquer negócio e organização.

Sem cooperação, é impossível atingir os objetivos. Devido à pandemia do COVID, os funcionários precisam se comunicar por meio de canais ineficazes. Tornou-se extremamente difícil obter um ponto de vista geral.

Não apenas isso, qualquer pessoa que tenha uma pergunta sobre o projeto acha difícil se comunicar com a fonte de informação certa. Muitos funcionários acham difícil entender as diretrizes, a menos que sejam explicados pessoalmente o que deve ser feito.

Ciência de dados após o COVID

É importante aqui criar novos conjuntos de dados. Esses conjuntos de dados devem ter em mente várias mudanças pelas quais a sociedade está passando durante essa pandemia. Conceitos como distanciamento social e confinamento tornaram-se uma parte essencial do comportamento humano.

É por isso que é necessário criar novos conjuntos de dados mantendo esses novos conceitos em mente. Precisamos de novas soluções para combater esta situação sem precedentes; a implementação de técnicas antigas não trará resultados satisfatórios.

Neste momento, muitos dados estão sendo coletados pelas empresas. Mas algumas empresas não conseguem minerar e utilizar esses dados. Os cientistas de dados tornaram-se uma mercadoria necessária para todas as empresas que desejam processar dados.

Fazer um curso de ciência de dados fornecerá todas as ferramentas necessárias para processar dados complexos.

Papel do curso de ciência de dados após o COVID

Temos que nos conformar com essa nova realidade. O distanciamento social e os bloqueios se tornaram uma norma após o COVID.

Os cientistas de dados precisam olhar para os dados de uma perspectiva diferente agora. Os cientistas de dados precisam analisar novos dados e, com base neles, elaborar a melhor estratégia para ajudar seus empregadores.

A mudança de comportamento do consumidor precisa ser compreendida; ter essas informações permitirá que você adote a abordagem correta. Aspirantes a cientistas de dados também devem levar em consideração a possibilidade de outra onda de COVID.

A segunda onda trará novos desafios que só podem ser superados processando os dados coletados durante a primeira onda e alterando repetidamente o conjunto de dados necessário para fazer previsões e avaliações.

O Curso de Ciência de Dados atualizado após o COVID deve ser capaz de trazer todos esses novos desafios à tona.

O bem atualizado e abrangente Curso de Ciência de Dados inclui:

• Introdução às técnicas de ciência de dados e análise
• Fundamentos do Python
• Python MySQL
• Numpy
• Pandas DataFrame e análise de dados
• Fundamentos de Estatística
• Aprendizado de máquina com Python
• Regressão e Classificação
• Introdução à máquina de vetor de suporte
• Aprendizado de máquina - Introdução ao cluster
• Sistemas de recomendação
• Introdução à PNL

Papel dos cientistas de dados

A ciência de dados após o COVID apresentará uma imagem diferente. A demanda por cientistas de dados não diminuiu durante a pandemia e não há razão alguma para que isso mude depois que terminar.

As empresas estão coletando dados constantemente e precisam de alguém para entender todos esses dados coletados. Esses dados coletados não têm utilidade para a empresa, a menos que sejam simplificados o suficiente para serem implementados por uma empresa. A necessidade de decisões de negócios mais inteligentes nunca esteve tão desesperada e profundamente dependente de uma tomada de decisão perspicaz.

A indústria está constantemente procurando por líderes de pensamento que tenham as habilidades certas para realizar a tarefa em mãos. A nova geração de cientistas de dados não deve apenas se sentir confortável com a mineração de dados, mas também deve ser qualificada o suficiente para operar soluções de gerenciamento de banco de dados.

São necessários analistas visionários que sejam capazes de definir o escopo e entender os problemas. Depois de entender o problema, eles devem ser capazes de elaborar um plano econômico e fornecer os melhores resultados.

Conceitos-chave que um cientista de dados precisa conhecer -

• Ciência de dados e python
• Pipeline de Análise de Dados
• O que é extração de dados
• Tipos de dados, dados brutos e processados ​​e manipulação de dados
• Visão geral das técnicas de análise
• Analytics, Business Analytics, Business Intelligence
• Configuração do ambiente, conexão de banco de dados, criação de um novo banco de dados
• Criação de tabelas, operação de inserção, operação de leitura, operação de atualização, operação de junção
• Executando transações, array, criação de array, objetos de tipo de dados
• Tipo de dados Objeto (dtype) em NumPy, Indexação, Fatiamento Básico e Álgebra Alinear
• Classificando, pesquisando e contando
• Conjunto 1 (Introdução) Indexação avançada
• Iterando sobre array, operações binárias, função matemática, operações de string
• Criando um Pandas DataFrame, Lidando com Linhas e Colunas no Pandas DataFrame
• Indexando e Selecionando Dados com Pandas, Indexação Booleana em Pandas
• Funções de conversão no Pandas DataFrame
• Iterando sobre linhas e colunas no Pandas DataFrame
• Exibindo graficamente uma única variável
• Medidas de Localização, Medidas de Spread, Exibição de relacionamento - Dados Bivariados
• Gráfico de dispersão, Medidas de associação de duas ou mais variáveis
• Covariância e Correlação, Probabilidade, Probabilidade Conjunta e eventos independentes
• Probabilidade condicional, Teorema de Bayes, Prioridade, Probabilidade e Posterior
• Variável Aleatória Discreta, Distribuição de Probabilidade da Variável Aleatória Discreta
• Aplicações de aprendizado de máquina, aprendizado supervisionado versus aprendizado não supervisionado
• As bibliotecas Python são adequadas para Machine Learning, NLP, etc.

Oportunidades para Cientistas de Dados no mercado atual

O COVID tem sido o motivo da melancolia de muitos indivíduos. Mas deve-se olhar para o lado positivo em situações que eles não podem controlar.

Os escritórios foram fechados para conter a propagação do COVID. Os funcionários foram convidados a trabalhar em casa. Devido a essa nova cultura, os cientistas de dados podem aproveitar novas oportunidades em diferentes locais sem deixar sua humilde morada.

A ciência de dados após o COVID permite que aspirantes a cientistas de dados consigam empregos bem remunerados em todo o país e fora do país, se tiverem as qualificações e ética de trabalho corretas.

Um aspirante a cientista de dados pode fazer um curso de ciência de dados para obter uma certificação em ciência de dados. Este curso de ciência de dados fornecerá a eles as ferramentas certas para se candidatarem a um emprego em um setor em expansão; uma indústria que não foi afetada mesmo após o COVID.

Concluir

Embora a pandemia tenha atingido fortemente o mercado de trabalho, a esfera da ciência de dados ainda não foi afetada. Há muitas novas oportunidades todos os dias no mercado.

Dito isto, a nova era dos cientistas de dados enfrenta muita concorrência e outras dificuldades que surgem por causa do trabalho em casa.

Um aspirante a cientista de dados pode fazer um curso de ciência de dados para aprender o conjunto de habilidades necessário para conseguir um emprego neste campo estimado. A ciência de dados após o COVID nunca mais será a mesma. A inscrição em um curso de ciência de dados pode ajudá-lo a ser um cientista de dados de nível profissional.