A ciência de dados é um campo que está se expandindo continuamente à medida que nossas tecnologias digitalizadas produzem volumes de informações sem precedentes. Isso graças a Internet, que permitiu o compartilhamento global de informações sem atrito. No entanto, ao mesmo tempo surgiram tecnologias sofisticadas de captura de dados, como o acelerador de partículas do CERN, aumentando exponencialmente a quantidade de dados disponíveis. Entender o software de código aberto é muito importante, sobretudo para aspirantes a cientistas de dados.
Os cientistas de dados
Os cientistas de dados desempenham papéis fundamentais na coleta, agregação, interpretação e visualização de informações. Na lista dos 100 melhores empregos compilada pelo US News, o analista de segurança da informação ocupa o quinto lugar (aponta o LinuxLinks), o cientista de dados o vigésimo segundo lugar, seguido por um administrador de banco de dados e profissões de analista de pesquisa de mercado e operações.
Os cientistas de dados são bem-vindos na maioria das empresas, especialmente em grandes empresas que lidam com grandes quantidades de usuários ou dados científicos. Eles são essenciais na área da saúde, reunindo e interpretando grandes conjuntos de dados de diagnóstico.
Esses profissionais também otimizam o transporte público, exploram a web para melhorar as campanhas de marketing e trabalham em estreita colaboração com algoritmos de aprendizado de máquina.
Como você pode ver, os cientistas de dados geralmente trabalham com projetos voltados para o bem-estar público, e é aí que as tecnologias de código aberto entram em ação. Ao contrário do software proprietário, o código aberto geralmente visa resolver problemas comuns em muitos setores. Por exemplo, a biblioteca JavaScript de código aberto ReactJS do Facebook não foi desenvolvida para gerar mais receita para a empresa.
Em vez disso, fornece ferramentas para que todos possam criar interfaces de usuário interativas com mais eficiência. Simultaneamente, o Facebook tornou-se parte da comunidade de código aberto, participando do desenvolvimento da World Wide Web e atraindo talentos já familiarizados com sua tecnologia.
Software de código aberto e ciência de dados
Existem semelhanças entre ciência de dados e código aberto. Em primeiro lugar, a maioria dos softwares era de código aberto quando a Internet era chamada de ARPANET nas mãos do ministério da defesa e dos cientistas de Cambridge e Massachusetts. Como a ciência é sempre um esforço colaborativo, eles compartilharam os programas e códigos para desenvolver um sistema de rede de computadores que os militares pudessem usar.
Ao contrário do interesse corporativo, o software de código aberto geralmente não é uma força motriz de receita. Isso não significa que as empresas não possam lucrar desenvolvendo tecnologias de código aberto. No entanto, na maioria dos casos, o núcleo do serviço é de código fechado para proteger os segredos corporativos e manter uma vantagem competitiva. Os cientistas de dados se adaptam facilmente a projetos de código aberto, pois estão acostumados a métodos científicos colaborativos.
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Além disso, o acesso irrestrito às informações é essencial para a análise de dados, e não há formato melhor do que o código aberto para gerenciar conjuntos de dados disponíveis publicamente. Por exemplo, o Google e o Banco Mundial concedem acesso gratuito a vários conjuntos de dados que podem ser usados para fins de pesquisa espacial, médica ou ambiental.
Os cientistas de dados se destacam em extrair e interpretar essas informações para encontrar correlações e direcionar a pesquisa e o desenvolvimento para uma solução. Para resumir, o software de código aberto e a ciência de dados se alinham em muitas ocasiões. Certamente é possível evitar o uso de tecnologia de código aberto como cientista de dados, mas aqueles que lidam com esses projetos com sucesso agregam grande valor ao local de trabalho.
Como iniciar uma carreira de cientista de dados
Participar de um projeto de código aberto é uma das melhores maneiras de obter experiência antes de se candidatar a um emprego. É sempre melhor mostrar suas habilidades com resultados. Como um futuro cientista de dados, você pode participar de projetos que melhoram a raspagem da web, armazenamento de dados, software de aprendizado de máquina etc. emprego e altos salários.
Vale ressaltar que as habilidades de segurança cibernética estão se tornando obrigatórias para a maioria dos funcionários de TI. No ano passado, o FBI informou que as perdas por ataques cibernéticos aumentaram 64% e a principal causa de violações de dados são erros humanos. Em outras palavras, as empresas percebem a segurança cibernética como uma séria ameaça aos lucros estáveis e à longevidade dos negócios, e os cientistas de dados que possuem pelo menos conhecimento básico de segurança cibernética são a prioridade do RH. Tal conhecimento inclui:
Criptografia de dados: você deve saber como armazenar e transferir dados em um formato criptografado para evitar vazamentos de dados. O gerenciamento seguro das transferências de dados de e para o servidor em nuvem é uma vantagem significativa.
Higiene pessoal online: os hackers não devem ser capazes de usar força bruta em suas contas relacionadas ao trabalho ou invadir redes corporativas invadindo seu e-mail. Saiba como proteger contas comerciais com uma senha usando um gerenciador de senhas, identificar golpes de phishing e engenharia social e conectar-se remotamente a intranets comerciais por meio de software VPN.
Um dos pré-requisitos da ciência de dados é conhecer uma linguagem de codificação. Mais uma vez, o código aberto prova ser uma tecnologia inestimável, pois a principal linguagem de codificação para cientistas de dados é o Python, que é de código aberto. Embora você possa se especializar em outras linguagens, como SQL, Java e Matlab, os primeiros passos serão bem mais fáceis, focando em Python.
Por fim, os cientistas de dados geralmente lidam com dados on-line disponíveis publicamente. O Linux é um sistema operacional de código aberto amplamente popular. Conhecer o caminho deste sistema operacional abrirá opções lucrativas de carreira em ciência de dados.
