Em grandes empresas, onde a área de Data Science reporta diretamente para os tomadores de decisão nas áreas de negócio, as habilidades interpessoais são fundamentais. Outras empresas, terão um líder responsável por reportar os resultados e uma equipe com perfil mais técnico para a execução do trabalho. Mas independente de qualquer coisa, o conhecimento técnico deve ser adquirido.
Portanto, você precisa ser proficiente em gerenciamento de dados, que envolve extração, transformação e carregamento de dados. Isso significa que você precisa extrair os dados de várias fontes, transformá-los no formato necessário para análise e finalmente carregá-los em um data warehouse. Para lidar com esses dados, existem várias estruturas disponíveis, como Hadoop, Spark, etc. São os conjuntos de habilidades extremamente diversas que vão do Gerenciamento de Dados ao Machine Learning. Esses mágicos com vários talentos são os principais responsáveis por converter os dados em descobertas acionáveis, usando modelos preditivos criados por si e análises personalizadas de acordo com os requisitos da empresa.
O que faz um cientista de dados e como se tornar um
Cientistas de Dados são uma nova geração de especialistas analíticos que têm as habilidades técnicas para resolver problemas complexos – e a curiosidade de explorar quais são os problemas que precisam ser resolvidos. A depender do projeto que esteja atuando, o cientista de dados pode trabalhar com profissionais de diferentes áreas como comunicação, jurídica, recursos humanos, vendas, entre outras. É bem interessante entender o que acontece em cada uma das intersecções parciais — aprendizado de máquina, área perigosa e pesquisa tradicional. Mas para o propósito deste artigo, vamos nos ater apenas à intersecção entre as três áreas de conhecimento. Para mais detalhes sobre as outras intersecções, recomendamos fortemente a leitura do artigo de Conway. As habilidades de programação são uma ferramenta necessária em seu arsenal como cientista de dados!
- Separamos aqui uma lista com as que consideramos as melhores fontes de aprendizagem em Data Science.
- Pode ser frustrante durante seu processo e aprendizagem, não ter o equipamento ideal para instalar softwares ou executar operações que requerem poder computacional.
- Vamos apenas dizer que você está competindo por uma vaga de ciência de dados com outra pessoa.
- Muitas técnicas analíticas usam como base preceitos da estatística que devem ser dominados por quem tenta a carreira nesse campo profissional.
Outra função comum no dia a dia desse tipo de profissional é a análise de exploração, em busca de insights e padrões nos dados. Nesse momento, utiliza-se um conhecimento estatístico para desenhar gráficos e estabelecer análises prévias que evidenciam interessantes descobertas. A AED é uma parte crucial de qualquer projeto de ciência de dados, pois ajuda a informar as etapas subsequentes de pré-processamento de dados e modelagem. Primeiro, eles devem entender os objetivos e requisitos do projeto, bem como identificar as fontes de dados relevantes.
Linguagens de programação
Além disso, muitas outras linguagens são importantes, como Java, Scala e Octave. Existem várias plataformas de aprendizado online que oferecem cursos especializados em ciência de dados. Cada jornada de desenvolvimento bootcamp de programação será diferente, já que precisamos considerar o estilo de aprendizagem e o nível de partida de cada pessoa. Por isso, começar a trabalhar em um Plano de Desenvolvimento Individual (PDI) é muito importante.
- Com isso, o buzz em torno da área de Data Science cresce e profissionais que buscam uma transição passam a se interessar pelas carreiras em dados.
- Quando você está procurando informações sobre como se tornar um cientista de dados, há três coisas principais que você precisa ter em mente — formação, motivação e experiência.
- Ela fornece a base para compreender como esses algoritmos funcionam, desde regressão linear até redes neurais profundas, facilitando a implementação, otimização e interpretação desses modelos.
- Lembre-se de que você precisa exibir bons resultados, desde o início de seus estudos, para poder marcar sua carreira de cientista de dados.
- O compartilhamento de ideias e experiências com outros profissionais é uma fonte valiosa de aprendizado e pode abrir portas para oportunidades.
Um profissional em início de carreira começa ganhando cerca de R$ 4.585,00 e pode aumentar conforme sua experiência, chegando em R$ 8.170,00. Se você quer mergulhar na área de dados, pode contar com a Tera em sua jornada de desenvolvimento. Nosso curso de Análise de Dados tem a proposta https://contilnetnoticias.com.br/2023/12/como-escolher-um-bootcamp-de-programacao/ de levar você do zero até um nível de maturidade para a conquista da sua vaga. Para isso, é fundamental estar atualizado com relação ao debate em torno da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e do foco que ela dá no consentimento para estabelecer relações comerciais justas.
dicas essenciais para se tornar uma pessoa cientista de dados
Assim, desenvolver skills e ter conhecimento nessas áreas deve ser uma prioridade para o profissional que deseja trabalhar no setor de Data Science. Entretanto, de forma geral, o salário de um data scientist pode variar entre R$7.000,00 e R$72.000,00 por mês, indo do nível mais básico até o nível mais avançado de experiência na área. Como é possível perceber, o salário de um cientista de dados pode variar bastante, já que depende de diversos fatores, como nível de experiência, senioridade do cargo, localização, empresa, atribuições do cargo, etc. Com esse modelo, os gestores da empresa seriam capazes de tomar decisões sobre a gestão de seus produtos baseando-se em dados reais e relevantes.
