Cientista de Dados Por Onde Começar em 8 Passos Data Science Academy

Afinal, há muitos caminhos e muitos assuntos a aprender e habilidades a adquirir. Outro fator que diferencia cientistas de dados e o que fazem é a visão de negócios, ou seja, ser uma pessoa que compreende perfeitamente os problemas que analisa, pois entende o domínio do negócio. Nesse sentido, se a pessoa trabalha com saúde, deve entender da área; se lida https://www.didigalvao.com.br/ciencia-de-dados-conhecendo-a-area-e-suas-principais-ferramentas/ com o setor automobilístico, também. Com isso, o buzz em torno da área de Data Science cresce e profissionais que buscam uma transição passam a se interessar pelas carreiras em dados. Por se tratar de uma trilha relativamente recente, são comuns as dúvidas sobre o que faz um(a) cientista de dados, salários desse mercado e habilidades necessárias.

• Sites como Kaggle e UCI Machine Learning Repository oferecem uma ampla variedade de conjuntos de dados que você pode usar para praticar suas habilidades e trabalhar em projetos de ciência de dados.
• Nesse sentido, o ideal é aprofundar a consideração da tecnologia em serviço da sociedade, para o bem de todos, e não somente como um mero produto para um fim.
• Matemática e estatística também fazem parte do pacote básico de como se tornar um cientista de dados.
• Para começar, vamos falar um pouco sobre a profissão de um cientista de dados.
• Como já falamos, a profissão de cientista de dados é relativamente nova, mas é uma área em constante crescimento.

De acordo com uma pesquisa realizada pela Associação Brasileira das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação (Brasscom), a demanda por profissionais de TI no Brasil será de 70 mil ao ano até 2024. O número de formados na área, em contrapartida, será de somente 46 mil. Depois de receber seu diploma de bacharel, o próximo passo, para se tornar um cientista de dados, também é bastante auto-explicativo – fazer um mestrado!

Como se tornar um cientista de dados de sucesso?

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. A ciência de dados é uma disciplina bastante abrangente, podendo ser aplicada em qualquer área da vida humana, incluindo Recursos Humanos, Finanças, Transportes, Engenharias, Biologia, Física, Entretenimento, Direito e muito mais. No entanto, cada área tem suas especificidades e uma mesma solução de ciência de dados pode funcionar em um domínio, mas em outro não. Portanto, é fundamental para a pessoa cientista de dados desenvolver a capacidade de transformar problemas de negócio em problemas de ciência de dados. Além de aspectos técnicos como domínio da linguagem de programação, uso de ferramentas com infraestrutura de big data e conceitos relacionados a internet das coisas e inteligência artificial.

As empresas não vão iniciar um projeto de Data Science, se isso não for relevante para o negócio. Portanto, o Cientista de Dados deve estar familiarizado com a área de negócio para a qual ele está iniciando um projeto, utilizando Data Science. Faça projetos pensando em problemas comuns das empresas, como segmentação de clientes, recomendação de Ciência de dados: conhecendo a área e suas principais ferramentas 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.

Especialistas em Estatística

Apesar do campo teórico ser de extrema importância para se tornar uma pessoa cientista de dados, a prática também é essencial no caminho da profissionalização. Um cientista de dados também deve saber usufruir da comunicação efetiva para transmitir seus resultados. Além disso, a pessoa cientista de dados também precisa ser curiosa e estar disposta a trabalhar no campo das hipóteses, testando e identificando novas informações com frequência. Como exemplo, podemos citar a análise preditiva como uma das atuações de um cientista de dados. O profissional nesse caso, poderia criar modelos preditivos para um e-commerce a partir de dados analisados.

Além disso, é importante ter uma curiosidade natural e vontade de aprender constantemente, visto que a área de ciência de dados está em constante evolução. Entretanto, ao usar as técnicas certas e desenvolver boas habilidades comportamentais, como comunicação eficiente, foco em resultados, priorização de tarefas e negociação, fica mais fácil superar as dificuldades do dia a dia. Machine learning é um subcampo da ciência de dados que se concentra na criação e aplicação de algoritmos que podem aprender a partir de dados e fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para fazê-lo.