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Cientista de Dados: o que faz, salário e como se tornar

A Ciência de Dados é utilizada para melhorar os resultados nos motores internos de busca. Sites que comparam preços de produtos variados, de locação de imóveis, de carros, entre outros, usam o Data Science para oferecer ao consumidor as informações que ele procura. No dia a dia, sempre que precisamos Como escolher um bootcamp de programação? saber algo, recorremos aos principais motores de busca. A diferença principal é que o Data Science tem como responsabilidade prever uma série de perguntas e cenários, adiantando previsões. O grande desafio é coletar, tratar, analisar e armazenar tudo isso de forma inovadora e organizada.

Quem sabe como extrair informações das planilhas eletrônicas para tomar decisões já desenvolve uma capacidade analítica importante para ocupar o cargo de cientista de dados. Ainda no Rio de Janeiro, a Fundação Getúlio Vargas (FGV) lançou o curso superior em Ciência de Dados. Nessa graduação, os estudantes adquirem conhecimentos sobre aprendizado de máquina, Big Data, estatística aplicada, econometria, criptomoeda, entre outros tópicos relevantes. O curso tem duração de quatro anos e o valor da mensalidade é de R$ 3.000,00.

Principais softwares usados pelo cientista de dados

O dia a dia da pessoa cientista de dados envolverá problemas dessa natureza, em que é preciso buscar a melhor maneira de dividir as bases de dados entre treinamento e teste, bem como selecionar o melhor algoritmo. Existem várias opções nesse campo, como as famosas árvores de decisão, o naive-bayes, o SVM e as redes neurais. Atualmente, existem várias “gerações” de cientistas de dados que entraram e saíram das mais variadas organizações, e que vêm com diferentes qualidades que podem se adequar a diferentes tipos de empresas. Tudo depende dos tipos de problemas ou projetos que são trabalhados no local, o que não significa que um tipo de cientista de dados é melhor do que o outro, mas sim do que a empresa está procurando.

  • Afinal, é neste momento que todo o conhecimento sobre os dados analisados é traduzido, e impactará em ações de grande importância nas empresas.
  • Além disso, ao chegar na solução para aumentar as vendas da loja, por exemplo, o cientista precisa apresentá-la aos líderes corporativos e à área comercial.
  • Nesse momento, entra a noção de machine learning e deep learning, bem como conceitos como visão computacional e processamento de linguagem natural.
  • Frequentemente, você passará esses dados ao analista, que terá uma única fonte de dados.
  • Portanto, tem de dominar conhecimentos de diversas áreas dentro do âmbito das Tecnologias de Informação, mas também da Computação.

Elas ajudam a entender eventos que ocorrem ao longo de um período, de forma sequencial, como o número de vendas em uma loja em um ano. 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. Além disso, outra vantagem de Python é dispor de um conjunto de elementos já configurados, como ambientes de desenvolvimento. Eles ajudam muito a lidar com as instalações de bibliotecas necessárias e a preparar a máquina para gerenciar os dados nas tarefas do cotidiano.

Como se tornar cientista de dados do zero

Assim, ter conhecimento em SQL, Postgres, entre outros, pode ser útil para a atuação como cientista de dados. Sendo assim, investir em uma formação aprofundada em um ou mais desses campos de conhecimento, te dará a base necessária para exercer a profissão de maneira satisfatória. 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. Por ser um cargo em crescente demanda no mercado, os cientistas de dados podem receber uma compensação salarial bastante satisfatória. No setor de saúde, por exemplo, quando um software consegue olhar para milhões de tecidos e identificar um que contém um tumor, ajudando no diagnóstico. Como já mostramos, o crescimento da geração de dados no mundo é exponencial.

De forma geral, todo cientista de dados é uma pessoa curiosa e deve usar a curiosidade a seu favor. Mas essa não é a única Soft Skill que deve ser levada em consideração ao escolher seguir essa profissão. E, caso você nunca tenha programado em sua vida, mas vive diariamente o Círculo Dourado para encarar problemas e desenvolver soluções, o Data Science já está presente em seu cotidiano.

Comunicação efetiva

Não é à toa que a carreira de Data Scientist é considerada um dos melhores empregos da América. O salário de cientista de dados varia de R$12.000 a R$22.000, segundo o levantamento de uma consultoria brasileira. Em apenas um ano, houve uma valorização de 8% da remuneração paga pelas empresas no mercado. Será que trabalhar na indústria tecnológica e de TI https://contilnetnoticias.com.br/2023/12/como-escolher-um-bootcamp-de-programacao/ como data scientist se adequaria à tua mente analítica e ao teu conhecimento de estatísticas? Então, continua a ler para descobrires quais as competências e qualificações de que precisas para prosperar na função de data scientist. Experian e as marcas Experian usadas aqui são marcas de serviço ou marcas registradas da Experian Information Solutions, Inc.

  • Por ser um cargo em crescente demanda no mercado, os cientistas de dados podem receber uma compensação salarial bastante satisfatória.
  • Os valores irão variar de acordo com a empresa contratante, funções exercidas e grau de formação profissional do contratado.
  • Com isso, cada vez mais dados entram na rede, e este volume é tão gigantesco que é quase infinito.
  • Além disso, essa é uma profissão interessante, interdisciplinar, que não se prende a uma só área do conhecimento.
  • Em muitos negócios da economia digital, a modelagem de dados é o cerne do produto.
  • Ela busca soluções por meio de uma metodologia, ou seja, alguma ferramenta de análise de dados.

Com isso, abre-se espaço para profissionais com especialização em Engenharia de Machine Learning. 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. Isso é passado para a pessoa responsável pela Ciência de Dados, a partir de uma comunicação entre ela e os setores necessitados. Neste texto, queremos ajudar a esclarecer essas dúvidas, dando um panorama da área para que você entenda como começar como cientista de dados.

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