Cientista de dados: como se tornar um cientista de dados

Em muitos negócios da economia digital, a modelagem de dados é o cerne do produto. Com isso, abre-se espaço para profissionais com especialização em Engenharia de Machine Learning. Um curso de especialização ou uma pós-graduação em Ciência de Dados pode ser uma boa solução por centralizar todo o conhecimento necessário. Esse tipo de profissional pode vir de diferentes setores de conhecimento, como Engenharia, Computação, Administração, Estatística e Economia. Como já falamos, a profissão de cientista de dados é relativamente nova, mas é uma área em constante crescimento.

A linguagem Python foi criada no início da década de 90 e conquistou bastante espaço no mercado de desenvolvimento de sistemas e sites web. Uma competência fundamental para a pessoa cientista de dados é a capacidade de manipular dados com um computador. Isto será necessário para multiplicar e somar dados, aplicar testes estatísticos e construir gráficos e visualizações. Cabe ao profissional manter-se atualizado com as últimas tendências, técnicas e ferramentas.

Pratique o lifelong learning

Um cientista de dados eficaz também deve ter habilidades de visualização de dados. À medida que ganha confiança, você pode começar a explorar técnicas de aprendizado curso de analista de dados não supervisionado, como clustering e redução de dimensionalidade. Em seguida, você deve se familiarizar com as técnicas de limpeza e pré-processamento de dados.

• Outras linguagens que evoluíram nos últimos anos e têm boas perspectivas de futuro já estão presentes em outras Formações, como Rust, C++ e Scala (Julia e Go estão nos cursos dos módulos extras).
• Ela é crucial para as análises que são feitas com gráficos e mapas, assim como para as modelagens com machine learning e deep learning.
• Kaggle é uma ótima fonte de conhecimento, recomendo fazer desafios mesmo com os algoritmos mais básicos.
• A seguir, reunimos os conhecimentos e habilidades mais importantes que você deve saber para entender melhor e começar finalmente seus estudos.
• Especificamente, podemos mencionar álgebra linear e cálculo como subáreas fundamentais para o trabalho em Data Science.

Nesta área, o cientista de dados é capaz de determinar qual tipo de ação é provável que um advogado ganhe ou perca. Isso porque o cientista de dados faz a coleta de dados do histórico de pagamentos e consegue ver se os clientes pagam faturas e contas no prazo correto ou não. A partir daí, ele consegue determinar qual o risco daquele cliente para o banco. Com esse foco nos clientes, a Netflix consegue entregar um produto cada vez mais prazeroso para os usuários. Quanto mais satisfeitos os clientes ficam com os títulos apresentados e com a experiência na plataforma, mais tempo eles passam na Netflix e se mantêm como assinantes do serviço.

Matemática e estatística

É bem interessante entender o que acontece em cada uma das intersecções parciais – aprendizado de máquina, área perigosa e pesquisa tradicional. Mas para o propósito deste artigo, vamos nos ater apenas à intersecção entre as três áreas de conhecimento. Para mais detalhes sobre as outras intersecções, recomendamos fortemente a leitura do artigo de Conway. A carreira de Cientista de Dados exige dedicação aos estudos, aquisição de habilidades em técnicas diversas e domínio de conhecimentos interdisciplinares. Essa exigência elevada contribui para a valorização e escassez de profissionais de Ciência de Dados no mercado atual. Gostou de saber mais sobre a profissão e quer informações adicionais sobre como se tornar um cientista de dados?

A seguir, reunimos os conhecimentos e habilidades mais importantes que você deve saber para entender melhor e começar finalmente seus estudos. O conhecimento desenvolvido sobre Data Science aplicado a aquele modelo de negócio molda profissionais experts em uma vertical. Esse perfil de data scientist se torna muito valioso no mercado, na medida em que novas empresas de um mesmo segmento surgem e passam a buscar por especialistas. Esse tipo de cientista de dados, provavelmente, está no mercado há muitos anos e já passou por várias etapas de desenvolvimento.

Interpretando Modelos de Machine Learning

Por outro lado, Douetteau aponta que pode ser perigoso manter o foco apenas em parte da indústria, já que isso pode criar uma limitação na hora de lidar com outros modelos de negócio. Por isso, experts são bem-vindos, mas são ainda melhores quando conseguem manter um olhar amplo sobre todo o mercado. Florian Douetteau aponta que esse tipo de cientista de dados é caracterizado pela pouca profundidade em Ciência de Dados.

Como cientista de dados, você precisará de uma sólida compreensão de estatística descritiva e inferencial para analisar e interpretar dados. Este artigo fornecerá um guia passo a passo detalhado para se tornar um cientista de dados, cobrindo tudo desde a escolha de uma linguagem de programação até a aplicação de seus conhecimentos na prática. Existem plataformas online, como Coursera, Udemy e DataCamp, que oferecem cursos completos sobre ciência de dados, desde o básico até o avançado.

Busca de Cursos

Participe de eventos, conferências e grupos de discussão para ampliar sua rede de contatos. Familiaridade com ferramentas como o Tableau, Excel, Power BI e outras plataformas de visualização de dados é importante para apresentar resultados de forma clara e compreensível. Dominar linguagens de programação como Python, https://www.acessa.com/tecnologia/2023/11/186143-dicas-para-escolher-o-melhor-curso-de-cientista-de-dados.html R ou SQL é fundamental para manipular, processar e analisar dados de forma eficiente. Kaggle é uma ótima fonte de conhecimento, recomendo fazer desafios mesmo com os algoritmos mais básicos. Também gosto muito dos cursos e dos conteúdos do Andrew Ng, não são fáceis de finalizar mas dão uma base muito sólida.