CIENTISTA DE DADOS O que faz, formação, salários

Para você ter uma ideia, só em 2018, foram gerados 33 zetabytes de novos dados no mundo – cada zetabyte equivale a 1 trilhão de gigabytes. Consegue imaginar o quanto desta informação foi analisada e aproveitada pelas empresas? Ela descreve perfeitamente o mundo contemporâneo, em que o grande voluma de informações gerado todos os dias se tornaram matéria-prima para o crescimento de negócios dos mais diferentes segmentos.

• Para se tornar um cientista de dados, é preciso saber coletar, gerenciar e transformar grandes quantidades de dados não-estruturados em modelos utilizáveis, para que essas informações possam ser usadas.
• Se vai trabalhar em uma mineradora por exemplo, quais são so principais indicadores?
• Além disso, um cientista de dados também é responsável por visualizar os resultados de forma clara e compreensível.
• Ser um cientista de dados envolve um misto de conhecimentos que incluem estatística, programação, análise de dados e um entendimento acurado do negócio ao qual os dados estão relacionados.
• Isso acontece porque um profissional já identificou, por meio da programação, um padrão na base de dados de que os clientes que compram um notebook tem alta tendência a comprar também um mouse.
• O cenário atual da ciência dos dados caminha para o Python, com ramificações para o R.

Uma das atividades mais conhecidas, certamente, é a modelagem e análise com inteligência artificial. Trata-se da escolha de algoritmos específicos a fim de analisar os dados e encontrar padrões e tendências ou definir um modelo inteligente capaz de fazer previsões. Nesse momento, entra a noção de machine learning e deep learning, bem como curso de desenvolvimento web conceitos como visão computacional e processamento de linguagem natural. A ciência de dados é uma profissão que demanda estudo contínuo por conta dos diversos campos em que pode ser aplicada e também pela constante e rápida evolução da área. Mesmo profissionais já consolidados continuam estudando muito como parte do seu dia a dia.

Quais são os principais desafios enfrentados pelos cientistas de dados?

A carreira de cientista de dados oferece inúmeras possibilidades de atuação e crescimento profissional. Com a crescente demanda por profissionais capacitados, é fundamental investir em formação e habilidades específicas para se destacar no mercado de trabalho. Um bom cientista de dados precisa saber colaborar com profissionais de outras áreas, como marketing, vendas, operações, entre outros. Isso porque os insights gerados a partir da análise de dados podem ter impacto direto nas estratégias e tomada de decisões desses setores. Existem muitos 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.

Esse perfil de data scientist se torna muito valioso no mercado, na medida em que novas empresas de um mesmo segmento surgem e passam a buscar por especialistas. Por mais que estatística seja uma base da Ciência de Dados, é possível se tornar especialista nessa disciplina e ganhar reconhecimento pela força nessa área. A pessoa cientista de dados com foco em estatística consegue desenvolver modelos de análise mais robustos, além de aplicar teorias e modelagens para fazer previsões.

Áreas em alta

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. Ciência de Dados não é uma disciplina puramente computacional, https://www.pensarcontemporaneo.com/o-papel-da-ciencia-dos-dados-na-era-da-informacao/ muito longe disso, e vai muito além de aplicar bibliotecas e conhecer ferramentas de auto ML. Fazer inteligência artificial responsável é uma prioridade para nós e todos no time se envolvem nessas discussões e nos impactos arquiteturais. Por fim, probabilidade e estatística formam um bloco fundamental no dia a dia do cientista de dados.

• A partir desses questionamentos, o profissional cria modelos estatísticos e matemáticos para tentar determinar quem são os clientes que vão clicar no e-mail e quais não vão.
• O Data Science é uma ciência que estuda as informações, seu processo de captura, transformação, geração e, posteriormente, análise de dados.
• Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos de segmentação, além de realizar análises exploratórias para obter insights iniciais.

Desenvolver projetos práticos é uma excelente maneira de aplicar o conhecimento teórico e adquirir experiência prática em ciência de dados. Com os passos delineados, a estrada para se tornar um cientista de dados fica mais clara. Busque conhecimento, aprimore suas habilidades, construa um portfólio sólido e mantenha-se envolvido com a comunidade. Sua carreira como cientista de dados espera por você, e o mercado certamente reconhecerá seu talento e dedicação.