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. Outros setores podem necessitar de análises de dados que chegam via streaming para decisões em tempo real. Neste texto, queremos ajudar a esclarecer essas dúvidas, dando um panorama da área para que você entenda como começar como cientista de dados. Procurar organizar e padronizar os dados, além de identificar tendências que podem ajudar no resultado financeiro e na tomada de decisões de uma empresa.
O machine learning é um aliado indispensável para a pessoa cientista de dados, que deve ter conhecimentos nesse tipo de tecnologia para uma atuação mais precisa e otimizada na área de Data Science. Seguindo esses passos essenciais, você estará preparado para iniciar sua carreira como cientista de dados e aproveitar as diversas oportunidades que esse campo oferece. Lembre-se de que a constante atualização de conhecimentos e a prática são fundamentais para se destacar nessa área em constante evolução. Na lista estão presentes habilidades paralelas à análise de dados, como a engenharia de software. Este campo envolve a realização, desenvolvimento e implementação de soluções de programas, aplicativos e plataformas.
Aprenda uma linguagem de programação
“Um Cientista de Dados representa uma evolução do papel de Analista de Negócios ou Analista de Dados. Estes profissionais possuem uma base sólida normalmente em ciência da computação, modelagem preditiva, estatísticas, matemática e análise de negócios. 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. No que diz respeito a cálculo, a pessoa cientista de dados se beneficiará muito de um curso que trate de pré-cálculo (funções, limites, etc.), cálculo I e II (derivadas, derivadas parciais e integrais). Usualmente, as soluções de ciências de dados são construídas a partir de conceitos fundamentais encontrados na matemática e estatística.
- Atuar como cientista de dados é possuir múltiplas competências e saber se adaptar a diferentes contextos empresariais.
- Um dos objetivos do curso é que os alunos trabalhem com os dados de diferentes organizações eticamente.
- 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.
- Se quiser saber mais sobre o dia a dia de diferentes profissões, acesse o nosso Guia de profissões.
- Dados não-estruturados de clientes de uma empresa de alimentação, por exemplo, serão combinados e analisados por um cientista de dados.
Até salvei esse artigo nos Favoritos, para sempre consultar os links quando necessário. Parabéns pelo trabalho de divulgar essa área no Brasil que, aparentemente, tem um promissor futuro brilhante pela frente. É importante não apenas estar familiarizado com uma ou mais ferramentas para visualizar dados, mas também os princípios por trás da codificação visual de dados e comunicação de informações. Sua capacidade de processar estatísticas de grandes volumes de dados e criar gráficos sofisticados é um diferencial. Mas a Linguagem R é mais complexa de aprender e recomendamos se dedicar a ela somente depois de estar proficiente em Linguagem Python.
Soluções
A ciência dos dados é uma área destinada a profissionais que têm habilidades e facilidade para lidar com Matemática. Nesse sentido, a estatística é ponto fundamental para que a empresa possa confiar nos resultados e nas recomendações. Cientistas de dados devem saber escrever códigos e se sentir à vontade para trabalhar com diversas tarefas de programação. O cenário atual da ciência dos dados caminha para o Python, com ramificações para o R. Além disso, muitas outras linguagens são importantes, como Java, Scala e Octave. O Cientista de Dados deve ser um contador de histórias e deve ser capaz de contar a mesma história de maneiras diferentes.
A habilidade de transformar dados em conhecimento é uma competência valiosa e altamente requisitada. Um cientista de dados precisa identificar e acessar fontes de dados relevantes para a análise, incluindo estruturados, como bancos de dados, e dados não estruturados, como textos, imagens ou vídeos. É responsabilidade desse profissional integrar dados de diversas fontes, muitas vezes em formatos diferentes, para criar um conjunto de dados abrangente e utilizável. Há muitas vagas para cientista de dados no Brasil e no mundo, mas faltam
profissionais qualificados para desenvolver esse tipo de trabalho. De acordo
com informações de uma consultoria americana, das 12 mil oportunidades abertas
nos Estados Unidos em 2015, apenas 50% foram preenchidas. O mercado de trabalho para o cientista de dados, mesmo em início de
carreira, é considerado promissor.
Big Data Analytics: conceito, benefícios e aplicações práticas
O cientista de dados também deve entender as particularidades da empresa, como fabricação de automóveis, comércio eletrônico ou saúde. Como mencionado, ter habilidades técnicas em áreas como computação, Explorando a Ciência de Dados: Habilidades essenciais e caminho para o sucesso estatística, matemática, machine learning, entre outras, é fundamental para a carreira de um cientista de dados. Outro assunto que faz parte do currículo é o aprendizado de máquina supervisionado.
Por se tratar de uma área interdisciplinar, há normalmente a tendência em querer aprender muita coisa ao mesmo tempo. Aprenda um conceito, consolide, pratique e só então https://www.didigalvao.com.br/ciencia-de-dados-conhecendo-a-area-e-suas-principais-ferramentas/ avance para outra área de estudo. O começo será mais difícil, mas à medida que aprende e adquire experiência, o aprendizado de novas ferramentas fica mais fácil.