Outro curso fundamental para se tornar um cientista de dados é a introdução ao aprendizado de máquinas. A disciplina tem duração em média de 3 meses e tem como pré-requisitos a introdução à ciência da computação, conhecimento de estatística inferencial e estatística descritiva. https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ Este conteúdo vai ensiná-lo a usar a capacidade da computação para processar as fontes de dados que se proliferam no ambiente empresarial. Desse modo, você vai poder esmiuçar dados e transformá-los em tendências e previsões para usá-los em estratégias de negócios.
A profissão de cientista de dados é bastante valorizada no mercado, com salários atrativos e benefícios, como plano de saúde, vale-refeição e bônus por desempenho. Os salários podem variar de acordo com a experiência do profissional, o setor de atuação e a localização geográfica. Participar de comunidades e fóruns de ciência de dados é uma ótima maneira de trocar experiências, aprender com outros profissionais da área e estar atualizado sobre as novidades. Gostou de saber mais sobre a profissão e quer informações adicionais sobre como se tornar um cientista de dados?
Data Storytelling
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. 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. Um passo importante para se tornar cientista de dados é estudar bastante e de forma consistente.
- Existem várias competições e desafios de ciência de dados disponíveis online, como o Kaggle, em que os participantes podem resolver problemas do mundo real usando dados reais.
- 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.
- 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.
- Um bom ponto de partida é a análise exploratória de dados (AED), que envolve o uso de técnicas estatísticas e visualização de dados para entender as características e padrões subjacentes aos dados.
Essas habilidades são altamente valorizadas pelas empresas, uma vez que podem resultar em vantagem competitiva e maior eficiência operacional. Se você deseja seguir essa carreira promissora, é essencial desenvolver habilidades em programação, estatística, machine learning e storytelling de dados. É importante ressaltar que a remuneração pode variar de acordo com a experiência, senioridade e localidade do profissional. Portanto, investir em formação e aprimorar habilidades é fundamental para se destacar nesse campo.
Quais são os principais desafios enfrentados pelos cientistas de dados?
Essas experiências práticas permitem que o profissional coloque em prática os conhecimentos adquiridos e desenvolva habilidades específicas, além de estabelecer contatos importantes no mercado. O cotidiano de um cientista de dados envolve a análise de dados A importância dos cientistas de dados para o desenvolvimento dos negócios brutos, a aplicação de técnicas estatísticas e a criação de modelos preditivos. Além disso, esses profissionais também devem comunicar os resultados das análises para os tomadores de decisão da empresa, auxiliando na implementação das estratégias.
No dia a dia, cientistas de dados nem sempre precisam lidar com expressões matemáticas diretamente, já que as bibliotecas automatizam grande parte das rotinas, mas é importante conhecê-las a fundo. A computação é uma área oriunda da matemática, então evidentemente é importante estudar conceitos matemáticos. Especificamente, podemos mencionar álgebra linear e cálculo como subáreas fundamentais para o trabalho em Data Science.
