3- Começar por problemas muito complexos – A solução de problemas mais complexos em Data Science, requer tempo e experiência. Cientistas de Dados não estavam no radar há uma década, mas sua popularidade nos anos recentes reflete como as empresas agora pensam sobre Big Data. Essa incrível massa de dados não estruturados já não pode mais ser ignorada e esquecida. https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ É uma mina de ouro virtual que ajuda a aumentar receitas – contanto que haja alguém que escave e desenterre insights empresariais que ninguém havia pensado em procurar. Ansioso por desbravar o universo da Ciência de Dados e não sabe por onde começar? Preparamos um guia que vai ajudá-lo a compreender o que faz um Cientista de Dados e como iniciar sua preparação!
Passo 3: Estatística e Matemática
Se vai trabalhar em uma mineradora por exemplo, quais são so principais indicadores? Como técnicas de Machine Learning podem ser empregadas para melhorar o faturamento da empresa? Como a análise de dados permite oferecer um serviço melhor aos clientes? Cada área de negócio tem as suas particularidades e uma compreensão ampla disso, vai permitir um trabalho que realmente gere valor. 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.
Bibliotecas e pacotes de cientistas de dados
- Na área de Data Science, você de fato pode seguir diversos rumos e profissões diferentes.
- Também envolve a conexão com dashboards para comunicação dos resultados de forma automática para decisores, por exemplo.
- 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.
- O conhecimento desenvolvido sobre Data Science aplicado a aquele modelo de negócio molda profissionais experts em uma vertical.
1- Achar que o aprendizado é fácil e rápido – Em nenhuma profissão, o aprendizado é rápido e fácil. Adquirir conhecimento e experiência requer tempo, esforço, investimento e bastante dedicação. Comece sua preparação hoje mesmo, mas esteja ciente que adquirir conhecimento leva tempo.
- Outro conhecimento importante para ter nessa área é sobre a infraestrutura dos dados ou a engenharia de dados.
- Algumas costumam ser amplamente utilizadas na comunidade de ciência de dados devido à sua flexibilidade e robustez, como Python e R, e você não pode deixar de conhecê-las.
- Isso se reflete nas constantes oportunidades de trabalho e nos salários atrativos.
- Por outro lado, Douetteau aponta que pode ser perigoso manter o foco apenas em parte da indústria, já que isso pode criar uma limitação na hora de lidar com outros modelos de negócio.
- 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.
Mais de um milhão de pessoas já mergulharam nas Imersões da Alura!
Nessa relação, o cientista de dados precisa fazer perguntas para entender como o setor funciona, fazer análises de possibilidades e questionar sobre princípios e processos da área. 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! Por se tratar de uma área interdisciplinar, há normalmente a tendência em querer aprender muita coisa ao mesmo tempo.
À medida que você for concluindo projetos pessoais, pode ser legal reuni-los em um único lugar. O github.com é uma excelente ferramenta para organizar portfólios de projetos de ciência de dados e dar visibilidade a esses projetos para o mundo. Quando precisamos tomar decisões importantes de negócio com o uso de dados, a estatística nos traz as ferramentas necessárias para tomar as melhores decisões.
Como é o mercado de trabalho para esse 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 curso de cientista de dados prévias que evidenciam interessantes descobertas. Digamos que a equipe de vendas precisa de projeção do número de vendas para um determinado momento do ano ou ainda precisa estimar a demanda para alguns produtos.
