Evitar gastos e riscos financeiros, estimar o quanto ela vai vender e lucrar no próximo ano, facilitar a personalização de produtos e serviços para usuários são alguns desses impactos. O salário de um Cientista de Dados pode variar muito, especialmente por conta da sua presença em diversos tipos de setores e empresas. Segundo profissionais cadastrados dentro do site vagas.com, a média salarial deste profissional é de R$ 6.144,00.
Ferramentas de coleta de dados
- Com a crescente demanda por profissionais qualificados nessa área, investir em conhecimento e habilidades em ciência de dados pode abrir portas para uma carreira promissora.
- Você pode colocar tudo o que já fez e vira um portfólio para você apresentar ao recrutador ou nas suas redes sociais para que as pessoas saibam o que você já desenvolveu”, aconselha Serra.
- Esse tipo de cientista de dados, provavelmente, está no mercado há muitos anos e já passou por várias etapas de desenvolvimento.
- Nesse momento, entra a noção de machine learning e deep learning, bem como conceitos como visão computacional e processamento de linguagem natural.
- Ou seja, é preciso entender do negócio em que vai trabalhar, seja ele da área varejista, telecomunicações, mídia, logística, finanças, órgão público, entretenimento ou qualquer outro.
Um curso de especialização ou uma pós-graduação em Ciência de Dados pode ser uma boa solução por centralizar todo o conhecimento necessário. Esse tipo de profissional pode vir de diferentes setores de conhecimento, como Engenharia, Computação, Administração, Estatística e Economia. 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. Além dessas qualidades, é preciso ter conhecimento sólido em algumas áreas. Por isso, um analista de dados deve ser Data Driven, ou seja, entender de programação orientada por dados.
Passo 6: Conhecimento de Negócios
Siga os passos mencionados, aprimore suas habilidades e esteja sempre atualizado sobre as tendências e tecnologias em ciência de dados. Lembre-se, o caminho para se tornar um cientista de dados começa com a dedicação, a prática e a busca constante por conhecimento. Torne-se um cientista de dados e aprenda a construir modelos estatísticos, resolver problemas e expandir a estratégia de negócios com base em algoritmos de Machine Learning e Big Data. Crie seus primeiros projetos e comece sua carreira em um dos mercados que mais cresce.
- Ademais de se debruçarem sobre estatísticas avançadas, eles conhecem e dominam diferentes linguagens de programação e ainda têm a visão sobre todas as áreas do negócio.
- Se tiver fluência em inglês, é possível ainda conseguir oportunidades de trabalho no exterior (semana passada compartilhamos em nosso Facebook um artigo sobre isso).
- Para muitas pessoas que desejam evoluir na carreira, o percurso para isso ainda é desconhecido.
- Os algoritmos de Machine Learning, são baseados em conceitos matemáticos.
- Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos de segmentação, além de realizar análises exploratórias para obter insights iniciais.
- Preparamos um guia que vai ajudá-lo a compreender o que faz um Cientista de Dados e como iniciar sua preparação!
Ferramentas e tecnologias
Com a explosão de dados nos últimos anos, é necessário compreender conceitos e tecnologias relacionadas a Big Data, como Hadoop e Spark. Dominar linguagens de programação como Python, R https://www.florestanoticias.com/2024/05/07/como-a-ciencia-de-dados-e-o-aprendizado-de-maquina-estao-revolucionando-o-mundo-dos-negocios/ ou SQL é fundamental para manipular, processar e analisar dados de forma eficiente. Além disso, o profissional deve saber quando utilizar cada técnica diante dos objetivos do projeto.
- Tudo depende dos tipos de problemas ou projetos que são trabalhados no local, o que não significa que um tipo de cientista de dados é melhor do que o outro, mas sim do que a empresa está procurando.
- Compreender essas questões ajuda na compreensão de conceitos e aplicações dessas técnicas.
- Outra função comum no dia a dia desse tipo de profissional é a análise de exploração, em busca de insights e padrões nos dados.
- Um cientista de dados deve ser capaz de analisar dados de forma crítica, identificar padrões e tendências e resolver problemas complexos.
- Você provavelmente usa algoritmos de aprendizado várias vezes por dia sem saber.
O Data Science é uma ciência que estuda as informações, seu processo de captura, transformação, geração e, posteriormente, análise de dados. A maioria dos cientistas de dados já vem dos campos de estatística ou análise de dados, apesar de alguns virem de campos não-técnicos, como administração ou economia. Isso significa conhecer várias linguagens de programação, como Linguagem R, Python e SQL, além de ter uma sólida compreensão de estatística. Essa profissão não existia há uma década, mas sua rápida ascensão mostra como as empresas estão preocupadas com a análise de dados. 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 como se tornar um cientista de dados.
Avalie se você compreende o conceito de banco de dados, entende as diferenças entre bancos de dados relacionais e NoSQL e como utilizar Linguagem SQL para consultas. Para Serra, é importante curso de cientista de dados que as pessoas que estão começando tenham força de vontade. Se você não tem pessoas para te ajudar, tudo se torna mais difícil, então tem que ter força de vontade para não desistir”.
