O que é um cientista de dados? Salário, habilidades e como se tornar um

Patil afirmaram que a profissão cientista de dados era a mais sexy do século 21. Aqui você encontra conteúdos que te auxiliam no ingresso e no sucesso no ensino superior. Na ESEG, a grande vantagem é que a formação acadêmica é ampla e relaciona dados puros com aplicações do mundo real, permitindo que o engenheiro da computação atue na área de Data Science. Nos exemplos que demos, o sistema de recomendações poderia se basear em buscas e compras anteriores e a organização do transporte poderia ser otimizada por meio de dados de GPS. A edição anterior da FCD já tinha algumas ferramentas No-Code e agora traremos novas ferramentas baseadas em IA.

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. Dessa forma, um data scientist é o profissional responsável por identificar oportunidades relevantes de negócios através do manuseio, extração e qualificação de dados, contribuindo com informações úteis para a empresa. O profissional dessa área é responsável por manejar grandes quantidades de dados, analisá-los de maneira estratégica e transformá-los em insights valiosos para ajudar empresas a tomarem decisões mais assertivas de negócios. Na área de Data Science, você de fato pode seguir diversos rumos e profissões diferentes. Contudo, todas elas precisam de uma base fundamental de conceitos e tecnologias.

Como se tornar um Cientista de Dados

Faça projetos pensando em problemas comuns das empresas, como segmentação de clientes, recomendação de produtos, detecção de fraudes e previsão de vendas. Para implementar esses projetos, use as bases de dados que estão disponíveis no Kaggle. Coloque seus projetos em um portfólio público, como o Github ou em um blog pessoal. Se você não tem experiência na área, um bom portfólio de projetos pode ser a sua chave para entrar no mercado de trabalho. Estudar e construir projetos de ciência de dados pode ser uma tarefa bastante desafiadora. Sendo assim, qualquer pessoa pode se beneficiar de uma ajudinha de alguém que já passou por isso.

Se apresentar profissionalmente como cientista de dados é um passo importante para começar na área. Isso inclui a criação e organização de um portfólio com projetos pessoais e feitos incríveis que possam ser mostrados em uma entrevista. Envolve também a própria postura na entrevista, como uma boa capacidade de comunicação e de entendimento dos aspectos que vão além do conhecimento Como escolher um curso para trabalhar com desenvolvimento web? técnico. Observando os diferentes tipos de cientistas de dados, percebemos que a atuação de profissionais dessa área pode ganhar diversas particularidades, dependendo do contexto. Por isso, tanto para quem se candidata às vagas de data scientist quanto para quem contrata, é necessário primeiro compreender quais skills são realmente importantes para ocupar determinado posto.

Fundamentos do Big Data: Técnicas e Conceitos

Em outras palavras, esse profissional precisa ser capaz de interpretar os dados e fazer com que eles se comuniquem entre si, fazendo com que múltiplas informações ganhem valor e possam ser usadas pelas empresas. Com a expansão do mercado e a necessidade de gerenciar cada vez mais dados, muitos profissionais se perguntam https://www.bcnoticias.com.br/como-se-tornar-um-analista-de-dados/. Continue aperfeiçoando-se e esteja aberto a novas oportunidades, e você estará no caminho certo para uma carreira de sucesso como cientista de dados. Comece com o aprendizado supervisionado, pois é mais fácil de entender e mais amplamente aplicável.

Pessoas que atuam nessa área se tornam responsáveis por garantir que modelos de Machine Learning funcionem de forma otimizada e possam ser escalados para dar conta de um grande volume de dados. Isso permite que esses tipos de cientistas de dados entreguem maior valor ao negócio e, caso ganhem domínio em uma área específica, como finanças ou marketing, podem se tornar grandes referências. Assim, pessoas que conseguem entender o todo se tornam profissionais de alta performance, com capacidade de fazer contribuições relevantes para o avanço do negócio. Esse tipo de cientista de dados costuma ser o mais procurado pelas empresas brasileiras, principalmente porque a maioria delas ainda não tem um time de dados muito grande. A vantagem desse perfil é sua versatilidade, que permite uma adaptação a todos os mercados, inclusive menos maduros, como no Brasil. Os valores podem variar dependendo da maturidade de dados da empresa, do tamanho da equipe e das responsabilidades como data scientist.

Técnicas de machine learning

No entanto, se você está no início da jornada em Ciência de Dados, recomendamos a escolha de apenas uma linguagem e dedicação total a ela, ao invés de tentar aprender as duas ao mesmo tempo. Se você deseja seguir essa carreira promissora, é essencial desenvolver habilidades em programação, estatística, machine learning e storytelling de dados. É importante ressaltar que a remuneração pode variar de acordo com a experiência, senioridade e localidade do profissional. Portanto, investir em formação e aprimorar habilidades é fundamental para se destacar nesse campo. Saber desenvolver negócios é imprescindível para quem trabalha em uma equipe de tecnologia.