Para começar, vamos falar um pouco sobre a profissão de um cientista de dados. Você provavelmente já conhece as informações gerais sobre essa especialidade (já que você está procurando saber como se tornar um cientista de dados), mas um resumo rápido será de grande ajuda para você. Depois de fazermos isso, entraremos no requisito principal que você terá que conhecer para começar sua jornada rumo à carreira de cientista de dados. Finalmente, vou falar alguns dos principais motivos das pessoas quererem saber como ser um cientista de dados. Python é a linguagem de programação mais popular e fácil de aprender, ela é orientada a objetos de alto nível que é usada não apenas para ciência de dados, mas também para desenvolvimento de aplicações Web e GUI. O Python fornece suporte para um grande número de bibliotecas de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo, como Tensorflow, Keras, scikit-learn etc.
- Além da constante demanda por especialistas na área, o salário médio de um cientista de dados é de R$ 7.500,00, de acordo com o site Glassdoor, podendo chegar a mais de R$ 13.000,00.
- Mesmo profissionais já consolidados continuam estudando muito como parte do seu dia a dia.
- No entanto, independentemente disso, R é a primeira escolha para muitos estatísticos críticos.
- Como opções que você deve conhecer, citamos o Anaconda e as ferramentas de notebook, que preparam toda a estrutura para o desenvolvimento na nuvem.
A busca constante pelo conhecimento e pela prática é essencial para se tornar um cientista de dados de destaque. A leitura de livros dedicados à ciência de dados é uma maneira eficaz de aprofundar seus conhecimentos na área. Existem várias plataformas de aprendizado online que oferecem cursos especializados em ciência de dados. Ou seja, se a pessoa já sabe traduzir números em negócio na entrevista, esse é um bom indício de que conseguirá transmitir bem os resultados e realmente ajudar a empresa a crescer. A primeira etapa, que cuida da coleta e preparação dos dados, é o que pode ser chamado de engenharia de dados. O processo de análise e modelagem é classificado geralmente de data science propriamente dito e pode até ganhar o nome de mineração de dados.
Conhecimento de Domínio
Matemática e estatística também fazem parte do pacote básico de como se tornar um cientista de dados. Um cientista de dados geralmente trabalha em conjunto com os setores de tecnologia e negócios. Durante esse processo, o cientista de dados utiliza métodos de design (aplicados à ciência dos dados) na interação com os stakeholders relacionados com o problema ou a oportunidade. Por isso a importância de um profissional que consiga lapidá-los e enxergar soluções para problemas e tendências.
- Para que você vai coletar montanhas de dados e aplicar modelos de análise?
- Sua capacidade de processar estatísticas de grandes volumes de dados e criar gráficos sofisticados é um diferencial.
- Como exemplo, podemos citar a análise preditiva como uma das atuações de um cientista de dados.
- Neste caso, estamos falando de conhecimentos em linguagens de programação, machine learning, big data e, claro, estatística.
- Assim, você recebe uma seleção dos produtos mais relevantes e a loja pode aumentar as vendas.
- É importante escolher uma instituição de ensino reconhecida e com um currículo que aborde as principais técnicas e ferramentas utilizadas na análise de dados.
Eles aplicam técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões, tendências e relações nos dados. Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos de segmentação, além https://www.7segundos.com.br/arapiraca/noticias/2023/12/28/243034-democratico-bootcamp-de-programacao-e-porta-de-entrada-para-o-mercado-de-ti de realizar análises exploratórias para obter insights iniciais. Um cientista de dados é um profissional que utiliza habilidades técnicas e analíticas para extrair insights valiosos a partir de grandes volumes de dados.
Como Se Tornar um Cientista de Dados: Guia Completo de Formação
Você não tem que saber Cálculo III ou resolver na mão uma diferenciação parcial, mas precisa entender os conceitos basilares de cada algoritmo. Quando a gente fala de construir modelos de otimização e inferência, saber o básico de modelagem matemática vai te diferenciar do resto do mercado. Além disso, essa documentação serve como base para a tomada de decisão estratégica da gestão e da equipe. De uma informação somada a outra informação, surge uma terceira que possibilita encontrar a melhor correção para determinada situação. Após a etapa da coleta, é muito comum que o Cientista também crie relatórios em que organizam os dados identificados, os problemas e suas possíveis soluções. O documento pode atuar como um marco de aprendizado para ele e para o restante da equipe, especialmente para comparar no futuro e criar uma rede de proteção de dados.
Obviamente que nunca é uma regra amarrada, mas no geral eu tenho visto pela experiência que algumas habilidades e competências são BEM desejáveis para quem quiser se destacar em Ciência de Dados. Se eu tivesse que resumir o que uma única frase qual o objetivo de um data scientist, eu diria que é analisar uma massa de dados para fazer inferências (previsões). Análise de padrões e previsões podem ser feitas em qualquer coisa ou business. O que eu mais tenho visto são jornalistas usando Python para analisar dados de contas públicas (exemplo da Operação Serenata de Amor), ou automações sendo feitas em processos jurídicos por meio da IA. Ah, sem falar as capacidades de algoritmos em detectar doenças como pneumonia e câncer em imagens de ressonância magnética e raio-x. Dentre os maiores empregadores para Data Science, estão Startups e Fintechs (como a NuBank), e até mesmo empresas tradicionais como Ambev e Wallmart.
Qual é a diferença entre o analista de dados e o cientista de dados?
Quando precisamos tomar decisões importantes de negócio com o uso de dados, a estatística nos traz as ferramentas necessárias para tomar as melhores decisões. Assim, conhecer distribuições de probabilidade, estatística descritiva e inferencial, escolas frequentistas Curso de cientista de dados: porque você deve dar este passo? e bayesiana, são conhecimentos bastante importantes de se ter. Agora, a ciência de dados conta, então, com um aliado muito poderoso na rotina de trabalho. Não à toa, a gente viu um hype gigantesco recentemente sobre as profissões de tecnologia.
- Sempre vai ter um outro profissional para te complementar e os dois, juntos, vão conseguir resolver o problema”, acrescenta Serra.
- Ao investir no desenvolvimento pessoal, na aprendizagem contínua e em projectos práticos, pode melhorar os seus conhecimentos e prosperar neste domínio em rápida evolução.
- Essa rede de contatos pode ser extremamente valiosa ao longo da carreira como cientista de dados.
- Essa profissão não existia há uma década, mas sua rápida ascensão mostra como as empresas estão preocupadas com a análise de dados.
- Apesar dessas áreas permitirem uma compreensão mais abrangente, é possível aprender estes conceitos e aplicá-los, ao longo da sua jornada de aprendizagem em Data Science.