Como se tornar um Cientista de Dados by Marcos Silva Data Team Stone

Nesse sentido, a pessoa cientista de dados deve entender muito bem o padrão SQL e dominar as ferramentas que implementam seus conceitos em Python, como as bibliotecas SQlite e PostGreSQL. É importante ter a capacidade de desenvolver modelos para estruturar a relação entre os dados e implementá-los com uma linguagem. 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.

Pessoas que atuam nessa área se tornam responsáveis por garantir que modelos de Machine Learning funcionem de forma otimizada e possam ser escalados para dar conta de um grande volume de dados. Isso permite que esses tipos de cientistas de dados entreguem maior valor ao negócio e, caso ganhem domínio em uma área específica, como finanças ou marketing, podem se tornar grandes referências. 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. Segundo um estudo da IBM, 80% das pessoas cientistas de dados passam a maior parte do tempo encontrando, organizando e tratando dados, ao passo que apenas 20% delas fazem análises.

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Você consegue aprender tudo o que precisar em cursos onlines, livros e estudos de casos dos outros. 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. Por isso, o profissional da área deve saber se comunicar com todas as partes interessadas no projeto, utilizando linguagem clara e precisa. https://squareblogs.net/cancercast79/find-out-everything-you-need-to-know-about-search-engine-optimization-g9cj Apesar de acessível, Serra destaca que é um jeito difícil, já que a pessoa não recebe orientação sobre o melhor caminho a ser seguido. Por isso, incentiva-se quem tem interesse na área que vá atrás de cursos e treinamentos formais para ser guiado, que obtenha o conhecimento necessário para o seu nível e, assim, se profissionalize. Na ciência de dados existem diversas maneiras de resolver um mesmo problema.

como se tornar um cientista de dados

Mas a biblioteca que utilizamos tem vários algoritmos com essa finalidade. Por lidar com a predição de valores de aluguéis baseados em características de imóveis, temos um projeto de regressão. Não vamos assegurar, mas faremos procedimentos que trarão uma noção de quão bem performarmos https://www.hardware.com.br/comunidade/members/iliner55v.1314901?secao=informacao com dados novos. Isso significa que é necessário estar sempre se atualizando e aprendendo sobre o mercado, as tendências e as mudanças que acontecem com frequência. Mas como todos os segmentos da área de tecnologia, o conhecimento que você adquire hoje não é esgotável.

Experiência

No mercado brasileiro, as lendas são pessoas que trabalhavam com ciência de dados, antes mesmo da área receber esse nome. 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. Quando precisamos tomar decisões importantes de negócio com o uso de dados, a estatística nos traz as ferramentas necessárias para tomar as melhores decisões. Assim, conhecer distribuições de probabilidade, estatística descritiva e inferencial, escolas frequentistas e bayesiana, são conhecimentos bastante importantes de se ter. Este artigo fornecerá um guia passo a passo detalhado para se tornar um cientista de dados, cobrindo tudo desde a escolha de uma linguagem de programação até a aplicação de seus conhecimentos na prática.

  • O profissional dessa área é responsável por manejar grandes quantidades de dados, analisá-los de maneira estratégica e transformá-los em insights valiosos para ajudar empresas a tomarem decisões mais assertivas de negócios.
  • Vamos apenas dizer que você está competindo por uma vaga de ciência de dados com outra pessoa.
  • Dentre os maiores empregadores para Data Science, estão Startups e Fintechs (como a NuBank), e até mesmo empresas tradicionais como Ambev e Wallmart.
  • Conheça neste artigo as principais atribuições de um cientista de dados, a média salarial desse profissional, as habilidades indispensáveis para atuar na área e como se tornar um data scientist.

Estes tipos de cientistas de dados são sofisticados, costumam ter PhDs e são mais caros. Por essa razão, ficam indisponíveis rapidamente, já que essas “lendas” frequentemente são procuradas pelas grandes empresas de times de dados, como Facebook e Google. Isso deve ser levado em conta na hora de contratar esse profissional, já que, talvez, ele não seja exatamente o que a sua empresa precisa.

Outras tecnologias

Esta é a etapa onde você prepara seu ambiente de testes e não deve ser subestimada. Pode ser frustrante durante seu processo e aprendizagem, não ter o equipamento ideal para instalar softwares ou executar operações que requerem poder computacional. Pensamento https://anotepad.com/notes/nmia6hh4 Lógico – Cientistas de Dados usam o pensamento lógico para fazer análises. Se você já possui esta habilidade, isso vai acelerar seu aprendizado em Data Science. Os ciclos agrupam essas tendências em conjuntos de crescimentos e quedas em um dado período.

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