Cientista de Dados: o que faz e como se tornar um profissional?

Por ser um cargo em crescente demanda no mercado, os cientistas de dados podem receber uma compensação salarial bastante satisfatória. Com esse modelo, os gestores da empresa seriam capazes de tomar decisões sobre a gestão de seus produtos baseando-se em dados reais e relevantes. O salário de um cientista de dados júnior é de R$ 13,1 mil, em média, dependendo do tamanho da organização. E você reparou que DJ Patil aborda tanto soft skills quanto hard skills?

Os cientistas de dados ajudam as empresas e os responsáveis a extrair informações do grande volume de dados coletados diariamente em seus sistemas. Essas informações são valiosas para os gestores analisarem a situação atual do negócio e prever tendências. O conhecimento em algoritmos de Machine Learning e Data Mining https://diregional.com.br/diario-do-iguacu/cotidiano/2024-03-26-explorando-a-ciencia-de-dados-habilidades-essenciais-e-caminho-para-o-sucesso é essencial. O cientista de dados deve dominar essas áreas e ser capaz de lidar com os dados para extrair informações de valor. Praticamente tudo o que está relacionado às áreas da tecnologia é realizado com integrações entre sistemas, dados, aplicativos e pessoas — e com a ciência dos dados não é diferente.

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Por esse motivo, procurar uma pessoa mentora que já tenha atuado como cientista pode ser uma alternativa interessante para te ajudar com alguns atalhos na jornada de ciência de dados. Essa pessoa deverá ser capaz de te apresentar conteúdos, ideias de como resolver problemas específicos e mentoria de carreira em geral. Um arquiteto de dados, por exemplo, pode deixar os dados separados para curso de cientista de dados análise. O cientista de dados, por sua vez, executa as questões relacionadas a programação, uso de machine learning e análises. Em seguida, um designer transformará as informações graficamente para a melhor compreensão de outros setores da empresa. O mercado de ciência de dados tem experimentado um crescimento significativo nos últimos anos e continua a ser uma área de alta demanda.

Tanto a
interpretação quando o levantamento dos dados assume papel importante na tomada
de decisão e prospecção de resultados. Se há uma coisa a se tirar, deste tutorial sobre como se tornar um cientista de dados, é que essa carreira requer trabalho duro e dedicação. Há uma enorme quantidade de pessoas que querem saber como ser um cientista de dados simplesmente porque querem ganhar o salário de um. No entanto, uma coisa é certa – não importa quanto tempo você gaste procurando como se tornar um cientista de dados, você também precisa procurar constantemente maneiras diferentes de adquirir experiência. Motivação não é apenas ser uma pessoa “feliz” que fala muito sobre sua paixão.

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Assim, é possível estudar o comportamento dos dados nesse momento histórico. Além disso, a probabilidade e as distribuições ajudam a compreender e embasar outros conceitos relevantes, principalmente na modelagem estatística. São conceitos que devem estar solidificados na mente da pessoa que trabalha com dados. Como opções que você deve conhecer, citamos o Anaconda e as ferramentas de notebook, que preparam toda a estrutura para o desenvolvimento na nuvem. É fundamental também dominar o github e seus controles de versionamento para organizar a codificação e ter uma boa visão na programação em grupo.

• Muitas pessoas estão acostumadas a associar o termo “experiência” ao conceito de “trabalho”.
• Vamos apresentar o que faz o cientista de dados, o que é preciso estudar para atuar como um e quanto é o salário oferecido no mercado de trabalho.
• Ciência de dados e BI não são mutuamente exclusivas; organizações voltadas para tecnologia usam ambas para interpretar e extrair valor de seus dados.
• Os cientistas de dados precisam colaborar com a equipe de TI para garantir que tenham acesso aos recursos de armazenamento e processamento de dados necessários para suas análises.
• 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.
• Por exemplo, habilidades na área de estatística e matemática são fundamentais para a execução de testes de hipóteses, distribuição de probabilidades, e uma compreensão dos dados mais eficaz.