O que é um cientista de dados? Salário, habilidades e como se tornar um

O github.com é uma excelente ferramenta para organizar portfólios de projetos de ciência de dados e dar visibilidade a esses projetos para o mundo. A ciência de dados é uma disciplina bastante abrangente, podendo ser aplicada em qualquer área da vida humana, incluindo Recursos Humanos, Finanças, Transportes, Engenharias, Biologia, Física, Entretenimento, Direito e muito mais. No entanto, cada área tem suas especificidades e uma mesma solução de ciência de dados pode funcionar em um domínio, mas em outro não. Portanto, é fundamental para a pessoa cientista de dados desenvolver a capacidade de transformar problemas de negócio em problemas de ciência de dados. Além disso, a valorização do networking, a criação de um portfólio consistente e um currículo detalhado complementam a formação, facilitando a entrada e o destaque no mercado de trabalho.

O terceiro passo é sobre o conhecimento em estatística e matemática, também um dos que assombram os interessados na área de dados, por ter tido experiências ruins na escola quanto ao aprendizado da matemática. No entanto, é importante perceber que não seremos matemáticos e apenas usaremos algumas teorias e equações que nos ajudarão. A profissão de cientista de dados (data scientist) foi chamada Bootcamp de programação: o método mais eficiente e rápido para se entrar no mercado de TI de “a mais sexy deste século” pela Harvard Business Review. 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. 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.

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

Portanto, você deve poder apresentar seus dados em um formato de narrativa com resultados e valores concretos para que outras pessoas possam entender o que você está dizendo. Isso porque, eventualmente, a análise dos dados é menos importante do que as idéias acionáveis ​​que https://www.tupi.fm/entretenimento/bootcamp-de-programacao-o-metodo-mais-eficiente-e-rapido-para-se-entrar-no-mercado-de-ti/ podem ser obtidas a partir dos dados que, por sua vez, levarão ao crescimento dos negócios. É importante conseguir mostrar em que tipos de problema você trabalhou e que técnicas usou. Outra linguagem de programação que merece ser mencionada é a linguagem de programação R.

Isso envolve também a criação de pipelines de desenvolvimento de ML, a manipulação de arquivos do tipo pickle, monitoramento dos modelos depois do treinamento e a adoção de soluções de conteinerização como o Docker. O objetivo é assegurar os melhores resultados nas predições e conclusões. Um exemplo prático disso é a discussão acerca de dados e privacidade no mundo contemporâneo. As pessoas geram muitos dados que são úteis para empresas e cientistas de dados em suas aplicações. Outro importante fator a considerar na carreira é o aprendizado de técnicas de machine learning (ML) para analisar um efeito temporal.

Passo 6: Conhecimento de Negócios

Em um projeto que ele esteja 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. Atualmente já existem carreiras que se concentram em ciência de dados e análise, então se você está pensando no que estudar, esta pode ser a opção.

Especificamente, podemos mencionar álgebra linear e cálculo como subáreas fundamentais para o trabalho em Data Science. 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. Nesse momento, entra a noção de machine learning e deep learning, bem como conceitos como visão computacional e processamento de linguagem natural. Cientistas de dados precisam saber exatamente onde querem chegar e, para isso, devem conhecer as limitações e as dores existentes.