Todas estas tecnologias estão diretamente ligadas ao trabalho do Cientista de Dados e pelo menos sua compreensão será um ponto que poderá fazer diferença. Avalie se você compreende o conceito de banco de dados, entende as diferenças entre bancos de dados relacionais e NoSQL e como utilizar Linguagem SQL para consultas. A linguagem Python foi criada no início da década de 90 e conquistou bastante espaço no mercado de desenvolvimento de sistemas e sites web.

Após a coleta, a preparação dos dados consiste em limpar, organizar e transformar os dados para análise. A estatística permite que os Cientistas de Dados extraiam insights confiáveis de conjuntos de dados, avaliem a incerteza https://www.didigalvao.com.br/ciencia-de-dados-conhecendo-a-area-e-suas-principais-ferramentas/ e realizem inferências significativas. A capacidade de programar não apenas melhora a eficiência, mas também aumenta a versatilidade e a adaptabilidade do Cientista de Dados em um campo em constante evolução.

Desenvolva habilidades de programação

Um passo importante para se tornar cientista de dados é estudar bastante e de forma consistente. Com o aumento exponencial na geração de dados, a capacidade de lidar com grandes volumes de informações (big data) tornou-se uma habilidade essencial para esses profissionais. A habilidade de transformar dados em conhecimento é uma competência valiosa e altamente requisitada. É por isso que um Cientista de Dados acaba não se resumindo a uma área só. Ocupações como a de um cientista de dados pedem pessoas muito habilitadas, conectadas a novas tecnologias e ligadas às necessidades futuras.

Se você acompanha as notícias na área de tecnologia, com certeza já viu que as companhias precisam cada vez mais de pessoas que saibam transformar informações em produtos. Neste artigo, você aprendeu tudo o que é preciso saber para começar uma carreira como cientista de dados, nessa área tão promissora em empresas de tecnologia. Desenvolver habilidades nas principais linguagens de programação usadas na área de Data Science também é essencial para começar uma carreira como cientista de dados.

Modelos de aprendizado não supervisionado

Para isso, ele precisa ter curiosidade e disposição para procurar respostas. Além de conversar com os especialistas do setor, ele pode pesquisar como outros profissionais já resolveram aquele problema e, mais do que isso, é preciso que ele saiba adaptar e aplicar a solução à realidade da empresa. Ao contar com um cientista de dados na equipe, o profissional pode passar a liderar projetos que proporcionam mudanças em setores da empresa. Em um projeto que ele esteja curso de cientista de dados procurando a solução para aumentar as vendas de uma loja, por exemplo, ele pode trabalhar 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. Hoje, o cientista de dados é requisitado para atuar em diferentes áreas como a financeira, de saúde e de marketing.

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. Por mais que estatística seja uma base da Ciência de Dados, é possível se tornar especialista nessa disciplina e ganhar reconhecimento pela força nessa área. A pessoa cientista de dados com foco em estatística consegue desenvolver modelos de análise mais robustos, além de aplicar teorias e modelagens para fazer previsões. 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.

Graduação em Ciência da Computação, Estatística ou áreas relacionadas

Da mesma forma, é importante compreender as particularidades das séries e como essas particularidades ajudam a interpretar melhor os seus resultados. 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. 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. Cientistas de dados precisam saber exatamente onde querem chegar e, para isso, devem conhecer as limitações e as dores existentes.

Inclusive, dependendo do tamanho da empresa, um cientista de dados pode desempenhar a função de um engenheiro e vice-versa. Já a análise de dados é mais específica, pois, ao invés de procurar conexões entre dados, contam com um objetivo específico no momento em que estão ordenando os dados. Essa área envolve o penteamento de dados para encontrar nuggets de grandeza que podem ser aplicados para o sucesso da empresa de alguma maneira. Encontrar o perfil de cientista de dados no mercado é tarefa árdua para os recrutadores e gestores de RH. Isso porque há poucos cursos de graduação especificamente voltados para a Ciência dos Dados. Sendo assim, as ferramentas MongoFB, CouchDB, HBase, Cassandra e muitos outros devem fazer parte do rol de conhecimentos do profissional de Big Data.