Conforme vai dominando os assuntos, ele descobre outras áreas do conhecimento para estudar e o trabalho, aperfeiçoar. Já faz alguns anos que a profissão de cientista de dados – ou data scientist, em inglês – aparece em listas de empregos em alta no Brasil e no mundo. Em pesquisa recente feita pelo LinkedIn, por exemplo, ela aparece entre os 25 cargos com demanda crescente no país para 2022. A carreira de Cientista de Dados exige dedicação aos estudos, aquisição de habilidades em técnicas diversas e domínio de conhecimentos interdisciplinares.
Esperamos que este guia possa ajudar você a entender um pouco melhor como se preparar e se tornar um profissional de Ciência de Dados. Faça da sua jornada de aprendizagem uma experiência prazeirosa e divertida! Data Science Academy é o maior portal da América Latina 100% online e 100% em português, dedicado a Data Science, Big Data, Inteligência Artificial e Os caminhos para se tornar um cientista de dados capacitação para Cientistas de Dados. E uma das tarefas mais importantes do trabalho do Cientista de Dados, é ser capaz de transmitir tudo aquilo que os dados querem dizer. E às vezes os dados querem dizer coisas diferentes, para públicos diferentes. Hoje temos à nossa disposição os mais variados recursos para apresentação e exatamente aí que está o desafio.
Matemática e estatística
Normalmente o mercado interpreta de forma equivocada este requerimento para a profissão de Cientista de Dados, fazendo crer que o profissional precisa ser expert em determinado segmento de negócio. Sistema Operacional – A decisão por qual sistema operacional utilizar é bastante pessoal e qualquer um dos 3 principais sistemas operacionais (Windows, MacOS e Linux) vai atender as suas necessidades. De qualquer forma, você poderá instalar máquinas virtuais com outro sistema operacional. Boa parte do framework de Data Science e Big Data, foi construída sobre plataforma Unix. Para um servidor Apache Spark (por exemplo), um servidor Linux é a melhor recomendação.
Por isso, um analista de dados deve estar familiarizado com a área de negócio para a qual ele está iniciando um projeto, utilizando Data Science. Os bancos de dados são programas projetados para tratar grandes quantidades de dados (Big Data). Julia, Scala e Java também são muito utilizadas, mas se for começar, escolha Python, R e SQL que você vai conseguir se destacar no mercado. No entanto, em geral, os cientistas de dados são bem remunerados devido à sua expertise altamente especializada e à crescente demanda por seus serviços. Mas afinal, o que faz um cientista de dados, quanto ganha e como se tornar um?
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Já a análise de dados é mais específica, pois, ao invés de procurar conexões entre dados, contam com um objetivo específico no momento em que estão ordenando os dados. Essa área envolve o penteamento de dados para encontrar nuggets de grandeza que podem ser aplicados para o sucesso da empresa de alguma maneira. É fundamental ter uma atualização constante, pois a cada dia novas tecnologias surgem para facilitar o trabalho relacionado à ciência de dados. Manter-se atualizado exige um grande esforço e dedicação e isso é um dos atalhos para o sucesso nesse campo de atuação.
Essa exigência elevada contribui para a valorização e escassez de profissionais de Ciência de Dados no mercado atual. Além disso, um cientista de dados também é responsável por visualizar os resultados de forma clara e compreensível. Eles criam gráficos, relatórios e painéis interativos para comunicar os insights derivados dos dados, facilitando a tomada de decisões estratégicas pelos stakeholders. Existem muitos https://tudorondonia.com/noticias/desmistificando-a-ciencia-de-dados-o-que-esperar-dos-9-meses-de-bootcamp-intensivo-da-tripleten,119485.shtml sites onde os profissionais podem postar seu currículo e as empresas contratam por projeto, que na maioria das vezes pode ser remoto. Outra dica é criar seu portfólio de projetos e apresentar às empresas que estejam em busca de profissionais. Se tiver fluência em inglês, é possível ainda conseguir oportunidades de trabalho no exterior (semana passada compartilhamos em nosso Facebook um artigo sobre isso).
certificações para se tornar um especialista em ciência de dados
Uma vez que você tenha uma base sólida em programação e estatística, o próximo passo é começar a estudar ciência de dados mais formalmente. A ciência de dados é um campo em rápido crescimento, amplamente impulsionado pela expansão do big data. Com cada vez mais empresas buscando entender e utilizar grandes volumes de dados para informar decisões de negócios, a demanda por cientistas de dados aumentou exponencialmente. Na área de Data Science, você de fato pode seguir diversos rumos e profissões diferentes.
- 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.
- Um cientista de dados tem que ter o domínio de programação, matemática, estatística e ter conhecimentos de negócios.
- De forma geral, o cientista de dados descobre soluções e resolve problemas de negócios utilizando dados.
- O curso tem dois professores em sala de aula e imersão em empresas parceiras para que o aluno aprenda a resolver problemas reais.
Há dois ramos populares da ciência de dados – análise de dados e engenharia de dados. Analistas de dados interpretam os dados que são apresentados na frente deles e, em seguida, trazem os resultados de volta para seus empregadores. Os engenheiros de dados fazem a mesma coisa – no entanto, eles também precisam reunir os dados E, depois de terminarem a análise, eles criam um “plano de ação” que será baseado nos resultados de sua interpretação. Participar de competições de ciência de dados, como as oferecidas pelo Kaggle, também pode ser uma maneira eficaz de ganhar experiência prática e aprender com outros cientistas de dados. Se você não tem experiência profissional, considere trabalhar em projetos pessoais ou contribuir para projetos de código aberto relacionados à ciência de dados. Isso não só ajudará a desenvolver suas habilidades, mas também demonstrará sua paixão pela ciência de dados e sua capacidade de aplicar o que aprendeu em situações práticas.