Vale ressaltar que você não sairá pronto para ser um cientista de dados só lendo essas informações. Terá que estudar bastante e correr atrás para que isso aconteça, mas espero que essa série te ajude a fazer isso de forma mais objetiva. Os Analistas de Dados examinam e exploram os dados e procuram identificar tendências, padrões e possíveis erros.
O que faz um cientista de dados e por que esta profissão está em alta?
Você, como profissional, precisa avaliar o momento atual da sua carreira e como pretende estar em 5 ou 10 anos. Se pretende seguir uma carreira em Analytics, seja como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados ou Analista, precisa compreender quais são suas habilidades atuais, onde pretende chegar, avaliar os gaps e traçar um plano de ação. A ciência de dados pode ser usada de várias maneiras diferentes, dependendo não apenas do segmento curso de cientista de dados da indústria, mas também da empresa e de seus objetivos. Além disso, a organização precisa estar comprometida em aceitar os resultados apresentados pelo especialista, e tomar decisões orientadas a dados. Não adianta investir tempo e dinheiro sendo que o parecer técnico do cientista será simplesmente ignorado. A razão pela qual uma empresa precisa de um cientista de dados é a sua capacidade de processar e interpretar informações.
Como o profissional pode atuar
- Outro importante fator a considerar na carreira é o aprendizado de técnicas de machine learning (ML) para analisar um efeito temporal.
- Cada área de negócio tem as suas particularidades e uma compreensão ampla disso, vai permitir um trabalho que realmente gere valor.
- No mesmo sentido, crescem também as ofertas de cursos na área, como o oferecido pela Estácio.
- Existem muitos sites onde os profissionais podem postar seu currículo e as empresas contratam por projeto, que na maioria das vezes pode ser remoto.
Também é interessante conhecer ferramentas para dados não estruturados, como as tecnologias e o movimento NoSQL. Se você chegou até aqui, provavelmente tem um interesse genuíno em se tornar cientista de dados. Para muitas pessoas que desejam evoluir na carreira, o percurso para isso ainda é desconhecido. Afinal, há muitos caminhos https://www.ubirataonline.com.br/2024/04/30/ciencia-de-dados-como-a-inteligencia-artificial-afeta-o-futuro-da-profissao/ e muitos assuntos a aprender e habilidades a adquirir. Como exemplo, ele menciona profissionais da Engenharia de Software ou mesmo de Product Management, que podem atuar de forma associada ao time de dados. Dessa forma, esses tipos de cientistas de dados precisam entender a linguagem usada e as possibilidades de execução.
- Empreendedor serial, teve a oportunidade de participar de empreendimentos em diversos segmentos.
- Além de identificar, os analistas de dados também precisam comunicar, a partir de apresentações, gráficos ou relatórios, o que esses dados revelam.
- Isso não mudou, o que mudou foi a forma como a análise é feita, uma vez que o Big Data entrou na equação.
- Se apresentar profissionalmente como cientista de dados é um passo importante para começar na área.
- Por isso mesmo que pessoas desse nível precisam de instruções sucintas e diretas, com palavras-chave fáceis de serem entendidas.
Os 10 principais Conhecimentos de um Cientista de Dados
Em suma, desenvolver a técnica é importante, mas o pensamento estratégico de negócios não pode ser ignorado, pois ele é fundamental para o dia a dia de trabalho de um cientista de dados. Só assim é possível criar insights capazes de ajudar na estratégia de negócio de uma empresa de forma inteligente e fundamentada. A formação do cientista de dados combina Estatística e Ciência da Computação. Até pouco tempo atrás, a carreira era muito autodidata ou amparada em cursos livres.
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Assim, gestres de times de diferentes tipos de cientistas de dados se ocupam com a qualidade das entregas, com a gestão da produção de modelos, com a produtividade e, claro, com os resultados que a equipe está entregando para o negócio. Estes tipos de cientistas de dados são sofisticados, costumam ter PhDs e são mais caros. Por essa razão, ficam indisponíveis rapidamente, já que essas “lendas” frequentemente são procuradas pelas grandes empresas de times de dados, como Facebook e Google.
O que faz o profissional nas empresas
Além de conhecer e dominar as dimensões matemáticas, estatísticas e computacionais, a pessoa cientista de dados também precisa de uma compreensão ética acerca de sua profissão e das implicações dela para a sociedade. Nesse sentido, é preciso compreender bem a diferença entre os dois tipos de aprendizado para saber quais problemas se encaixam melhor em cada um. Uma visão analítica também ajuda na hora de filtrar as conclusões que o algoritmo fornece, de modo a eliminar alguns ruídos e informações não relevantes e gerar uma visão mais precisa para aquele negócio. Toda a área do Deep Learning supervisionado entra nessa categoria, aliás. Da mesma forma, é necessário aprender a manipular os dados em estruturas relacionais, de modo a efetuar consultas, filtragens e alterações nas bases.