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 pessoa cientista de dados também cuida da visualização dos insights encontrados e do compartilhamento desses achados para outras pessoas em uma linguagem compreensível. É dever dessa pessoa cuidar do deploy do modelo ou algoritmo de análise para que ele seja utilizado no dia a dia, como parte de outra aplicação. 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. 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. Há uma série de cursos online disponíveis para aprender matemática e estatística.
Outro fator que diferencia cientistas de dados e o que fazem é a visão de negócios, ou seja, ser uma pessoa que compreende perfeitamente os problemas que analisa, pois entende o domínio do negócio. Nesse sentido, se a pessoa trabalha com saúde, deve entender da área; se lida com o setor automobilístico, também. Um dos fatores que diferencia uma pessoa cientista de dados de profissionais de programação é justamente a sua visão analítica.
Educação e formação para cientistas de dados
Finalmente, vou falar alguns dos principais motivos das pessoas quererem saber como ser um cientista de dados. Para se tornar um cientista de dados bem sucedido, é necessário combinar competências bootcamp de programação técnicas e pessoais. Ao investir no desenvolvimento pessoal, na aprendizagem contínua e em projectos práticos, pode melhorar os seus conhecimentos e prosperar neste domínio em rápida evolução.
- Na ciência de dados existem diversas maneiras de resolver um mesmo problema.
- Basicamente, o engenheiro de dados se concentra na construção da estrutura e alicerce do sistema.
- Por isso, o profissional da área deve saber se comunicar com todas as partes interessadas no projeto, utilizando linguagem clara e precisa.
- De forma geral, o cientista de dados descobre soluções e resolve problemas de negócios utilizando dados.
Pode parecer fácil, mas quando tratamos de um volume grande de dados, é preciso conhecer técnicas de apresentação e visualização que vão permitir que outros colaboradores da empresa entendam as informações. Matemática e estatística também fazem parte do pacote básico de como se tornar um cientista de dados. Vamos apenas dizer que você está competindo por uma vaga de ciência de dados com outra pessoa. Vocês dois têm a formação adequada e tem um nível de habilidade similar – e vocês também querem esse trabalho específico. Vamos apenas dizer que você teve uma semana difícil – seu carro quebrou, seu animal de estimação sofreu uma gripe e há impostos a serem pagos.
Diferença entre um analista de dados e um cientista de dados
A ciência de dados envolve a exploração e a interpretação dos dados, aplicando métodos estatísticos, técnicas de machine learning e análises preditivas para extrair informações valiosas e identificar padrões relevantes. Além disso, a matemática, especialmente a álgebra linear e o cálculo, é fundamental para entender muitos dos algoritmos de machine learning. Ela fornece a base para compreender como esses algoritmos funcionam, desde regressão linear até redes neurais profundas, facilitando a implementação, otimização e interpretação desses modelos. Caso você já seja um graduado, uma alternativa interessante é a já mencionada, é a especialização. Ela permite um menor tempo de conclusão, menor investimento e também vai oferecer assuntos conceituais e básicos da área de tecnologia. Como exercício prático, monte o cenário onde durante o processo seletivo você se destaca dos demais candidatos, mas por conta do diploma de ensino superior, ficou de fora.
- Possui mais de 300 horas em cursos relacionados à administração de empresas, empreendedorismo, finanças, e legislação.
- Felizmente, a maioria dos algoritmos de Aprendizado de Máquina pode ser implementada usando R ou Bibliotecas Python (mencionadas acima!) Para que você não precise ser um especialista nelas.
- O cientista de dados é um dos profissionais mais requisitados no mercado atualmente, e as perspectivas para o futuro são ainda mais promissoras.
- Além disso, outra vantagem de Python é dispor de um conjunto de elementos já configurados, como ambientes de desenvolvimento.
Além disso, existe uma ligação entre a ciência dos dados e a engenharia de software, que realça a importância das competências de codificação e desenvolvimento de software. O segundo ponto é fundado naqueles que estão em transição de carreira para área de dados e na grande maioria das vezes já possuem um diploma de ensino superior. Isso significa que ao fazer uma especialização, que leva menos tempo e investimento, já poderão ser vistos com bons olhos pelos recrutadores. Uma formação acadêmica em ciência de dados confere credibilidade e reconhecimento ao profissional.
Explorando as Aplicações Práticas da Regressão Linear na Análise de Dados
“Tem agrônomos, educadores físicos e até pessoas que não possuem curso superior que são ótimos cientistas de dados”, afirma Serrajordia. Em um projeto que ele esteja procurando a solução para aumentar as vendas de uma loja, por exemplo, ele pode trabalhar https://contilnetnoticias.com.br/2023/12/como-escolher-um-bootcamp-de-programacao/ em conjunto com o diretor comercial, gerente comercial e vendedores. Nessa relação, o cientista de dados precisa fazer perguntas para entender como o setor funciona, fazer análises de possibilidades e questionar sobre princípios e processos da área.
- Com esse conhecimento, o cientista de dados consegue propor uma solução mais assertiva e que faça sentido para o negócio.
- Muitas pessoas estão acostumadas a associar o termo “experiência” ao conceito de “trabalho”.
- Caso você já seja um graduado, uma alternativa interessante é a já mencionada, é a especialização.
- Se você está de alguma forma conectado à indústria de tecnologia, é provável que tenha ouvido falar do Machine Learning.