Para começar uma carreira como cientista de dados, é necessário adquirir uma sólida formação em áreas como matemática, estatística, ciência da computação ou engenharia. Além disso, é fundamental desenvolver habilidades em programação, análise de dados, machine learning e visualização de informações. Em resumo, para começar a carreira de cientista de dados, é necessário uma formação sólida, habilidades técnicas avançadas e experiência prática. O profissional deve estar sempre atualizado sobre as tendências e ferramentas mais utilizadas no mercado, além de buscar por oportunidades de estágio e projetos práticos. Com dedicação e empenho, é possível trilhar um caminho de sucesso nessa carreira promissora. Outra estratégia importante para iniciar uma carreira como cientista de dados é buscar por oportunidades de estágio ou projetos em empresas que trabalham com análise de dados.
Cursos
Se tiver fluência em inglês, é possível ainda conseguir oportunidades de trabalho no exterior (semana passada compartilhamos em nosso Facebook um artigo sobre isso). É mandatório também conhecer os métodos para uma boa análise exploratória https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ em uma base de dados. Nesse sentido, a pessoa profissional precisa saber como encontrar padrões e tendências nos dados, a partir de manipulações de funções e recursos já existentes em bibliotecas como o Pandas e Matplotlib.
Cientista de Dados: entenda essa carreira e como ingressar na área
Esse tipo de cientista de dados costuma ser o mais procurado pelas empresas brasileiras, principalmente porque a maioria delas ainda não tem um time de dados muito grande. A vantagem desse perfil é sua versatilidade, que permite uma adaptação a todos os mercados, inclusive menos maduros, como no Brasil. 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.
Data Mining
Nesta etapa, o cientista coleta informações dos especialistas do negócio para saber como eles enxergam o problema e para obter conhecimento técnico a respeito da empresa. Na ciência de dados existem diversas maneiras de resolver um mesmo problema. Quando o setor de marketing relata que precisa melhorar a sua comunicação com o cliente, cabe ao cientista criar uma solução do zero. A depender do projeto que esteja atuando, o cientista de dados pode trabalhar com profissionais de diferentes áreas como comunicação, jurídica, recursos humanos, vendas, entre outras. Existem muitos sites onde os profissionais podem postar seu currículo e as empresas contratam por projeto, que na maioria das vezes pode ser remoto. Outra dica é criar seu portfólio de projetos e apresentar às empresas que estejam em busca de profissionais.
Passo 3: Estatística e Matemática
Um cientista ou analista de dados é um profissional analítico que possui habilidades técnicas para resolver problemas complexos e curiosidade para pensar soluções fora da caixa. A profissão de cientista de dados tem ganhado um destaque incrível em Portugal, tornando-se um dos campos mais promissores em termos de oportunidades de mercado. Com o avanço tecnológico e a crescente digitalização das empresas, a demanda por profissionais capazes de gerir e interpretar grandes volumes de dados tem aumentado substancialmente. Ciência de dados: Inteligência Artificial se une à big data para criar modelos preditivos É essencial estar atento ao mercado e às tendências de recrutamento, pois a área de ciência de dados está em constante evolução, e com isso, as oportunidades e os pacotes salariais também estão em fluxo. Portanto, quem pretende seguir esta carreira deve focar-se em atualização contínua e desenvolvimento de habilidades relevantes para se destacar no campo. A partir do momento que a pessoa obtém o conhecimento básico de um cientista de dados, é interessante que ela não deixe de colocar em prática o que aprendeu.
Desenvolvendo habilidades técnicas e analíticas
- O profissional deve estar sempre atualizado sobre as tendências e ferramentas mais utilizadas no mercado, além de buscar por oportunidades de estágio e projetos práticos.
- Torne-se um cientista de dados e aprenda a construir modelos estatísticos, resolver problemas e expandir a estratégia de negócios com base em algoritmos de Machine Learning e Big Data.
- Entre os cursos mais comuns na formação do analista de dados, podemos citar engenharia, matemática ou estatística.
- Caso você tenha vindo da estatística, a área de computação talvez seja a mais difícil”, explica.
Por exemplo, o cálculo é usado para otimizar funções de custo em algoritmos de aprendizado de máquina, enquanto a álgebra linear é usada para representar e operar em dados multidimensionais. Participar de comunidades de cientistas de dados e estar atento a eventos relacionados à ciência de dados é uma ótima maneira de obter insights valiosos. 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. O conhecimento de algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina é outro componente importante para um cientista de dados. O cientista de dados, por sua vez, analisa dados de várias fontes e os utiliza para criar modelos preditivos que possam ajudar nas decisões da empresa. Por isso, esse profissional costuma trabalhar mais próximo dos líderes de TI e stakeholders da organização.
Saber variadas linguagens de programação
- O cientista de dados deve dominar essas áreas e ser capaz de lidar com os dados para extrair informações de valor.
- De qualquer forma, você poderá instalar máquinas virtuais com outro sistema operacional.
- Existem muitas multinacionais e startups que precisam de cientistas de dados para organizar, tratar, analisar e aproveitar a enorme quantidade de dados gerada diariamente.
- Independentemente de onde você está na sua jornada, lembre-se de que a curiosidade e a perseverança serão suas aliadas mais valiosas.