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

Eles não estão apenas analisando dados; eles estão transformando esses dados em conhecimento que pode ser a chave para o sucesso em um mundo cada vez mais orientado por dados. O sucesso de um projeto de Data Science é, basicamente, como o sucesso de projetos em outras áreas. Os resultados precisam ser comunicados de forma efetiva, trazendo à empresa suporte para a tomada de decisões. Através de  diversas ferramentas, o cientista de dados pode  realizar estudos preditivos, ou seja, de apontar possíveis movimentos futuros, tendências, comportamentos e acontecimentos. O profissional de Data Science, o cientista de dados, viu um grande crescimento na demanda por seus conhecimentos, sobretudo mais recentemente.

• Assim, ter conhecimento em SQL, Postgres, entre outros, pode ser útil para a atuação como cientista de dados.
• O conhecimento computacional e de linguagens de programação pode ser adquirido em cursos de pós-graduação ou cursos livres em ciência de dados.
• Mas um cientista de dados consegue transformar tudo isso em números que podem ser importantes para diversos segmentos.
• Nesse sentido, o cientista de dados desempenha um papel de destaque no setor de Business Intelligence, uma vez que é responsável por fazer com que as informações dialoguem entre si e forneçam insights importantes.
• A Ciência de Dados é utilizada para melhorar os resultados nos motores internos de busca.

Ou seja, o conteúdo pode parecer assustador, mas na verdade é algo muito próximo da realidade. Uma pessoa cientista de dados é, sobretudo, uma pessoa com o poder de gerar mudanças significativas em seu contexto. Em caso de trabalhar em uma empresa, por exemplo, suas análises podem conduzir à otimização da receita, à eliminação de erros e a contribuições que ajudam na sustentabilidade do negócio.

Linguagens e bibliotecas de Data Science: R, Python, Pandas

Tem aquela frase ‘para quem não sabe onde vai, qualquer caminho serve’, e isso vale muito para os seus projetos na área”, afirma ele. Você pode colocar tudo o que já fez e vira um portfólio para você apresentar ao recrutador ou nas suas redes sociais para que as pessoas saibam o que você já desenvolveu”, aconselha Serra. Quanto mais problemas você consegue resolver, mais experiente você vai se tornando, independente da faculdade que fez. Por interagir com diferentes profissionais, ele tem que saber se comunicar tanto para entender as particularidades dos outros setores quanto para fazer com que os demais especialistas entendam como ele desenvolve as soluções.

Estes nada mais são do que informações que não estão organizadas de uma forma predefinida. Embora possam parecer similares, essas duas áreas têm uma diferença entre elas. A ciência de dados abrange muitos modelos e métodos científicos, matemáticos e estatísticos, além de ferramentas para analisar e manipular dados. Descobrir https://tudorondonia.com/noticias/desmistificando-a-ciencia-de-dados-o-que-esperar-dos-9-meses-de-bootcamp-intensivo-da-tripleten,119485.shtml é apenas o primeiro passo para entender a importância desse profissional para as empresas. Por isso, é importante ficar atento às habilidades requisitadas por cada processo seletivo.

Conhecimento sobre infraestrutura de dados

Na área de Data Science, você de fato pode seguir diversos rumos e profissões diferentes. Contudo, todas elas precisam de uma base fundamental de conceitos e tecnologias. A seguir, reunimos os conhecimentos e habilidades mais importantes que você deve saber para entender melhor e começar finalmente seus estudos. Observando os diferentes tipos Desmistificando a ciência de dados: o que esperar dos 9 meses de bootcamp intensivo da TripleTen? de cientistas de dados, percebemos que a atuação de profissionais dessa área pode ganhar diversas particularidades, dependendo do contexto. Por isso, tanto para quem se candidata às vagas de data scientist quanto para quem contrata, é necessário primeiro compreender quais skills são realmente importantes para ocupar determinado posto.

Nessa busca, ele pode se deparar com artigos científicos sobre o assunto e até mesmo achar alguém que já esteve diante do mesmo problema e que tenha compartilhado na internet a solução que usou. Se uma equipe de marketing precisa enviar um e-mail com cupom de desconto para os clientes, o cientista de dados pode identificar quem são as pessoas que têm mais chance de usar o cupom. Como o trabalho é em equipe, é preciso que todos estejam em sintonia e concordem com a forma de resolver o problema. 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.