Os cientistas de dados desempenham um papel fundamental na descoberta de conhecimentos significativos, permitindo decisões informadas e uma vantagem competitiva. Contribuem para os avanços nos sectores da saúde, finanças, marketing e outros. Para cumprir suas responsabilidades, o profissional utiliza uma combinação de conhecimentos em estatística, matemática, programação e domínio de ferramentas e técnicas específicas. Eles são proficientes em linguagens de programação, como Python e R, e têm experiência em lidar com bancos de dados e sistemas de armazenamento de dados. Procure compreender a área de negócio na qual você pretende atuar como Cientista de Dados.
Como começar uma carreira como cientista de dados
- Pode demorar mais tempo para algumas pessoas aprenderem certos conceitos ou habilidades, e isso é completamente normal.
- Nesse sentido, a estatística é ponto fundamental para que a empresa possa confiar nos resultados e nas recomendações.
- Com a combinação certa de habilidades técnicas, conhecimentos acadêmicos e recursos de estudo recomendados, você estará no caminho certo para uma carreira de sucesso como cientista de dados.
- Comece com o aprendizado supervisionado, pois é mais fácil de entender e mais amplamente aplicável.
Existem muitos recursos disponíveis para aprender Data Science e tantos recursos acabam gerando sobrecarga nos iniciantes, que podem perder o foco. Separamos aqui uma lista com as que consideramos as melhores fontes de aprendizagem em Data Science. É preciso praticar, testar, experimentar, cometer erros, aprender com eles, testar Trazendo o futuro para o presente: explorando a ciência de dados e machine learning novamente e compreender que você estará em modo permanente de aprendizado. Sua capacidade de processar estatísticas de grandes volumes de dados e criar gráficos sofisticados é um diferencial. Mas a Linguagem R é mais complexa de aprender e recomendamos se dedicar a ela somente depois de estar proficiente em Linguagem Python.
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Nesse contexto, não basta focar na quantidade dos dados coletados para conseguir transformá-los em estratégias. Pelo contrário, é preciso qualificá-los para extrair insights significativos que ajudem o negócio. Explore os impactos significativos de uma cultura data-driven nos negócios e confira https://piauinoticias.com/educa%C3%A7%C3%A3o/114012-trazendo-o-futuro-para-o-presente-explorando-a-ci%C3%AAncia-de-dados-e-machine-learning.html dicas práticas sobre o uso dos dados para o desenvolvimento e crescimento de produtos digitais. Estamos falando do uso de ferramentas, como o streamlit do Python, que ajudam a construir de forma prática uma aplicação web para abrigar um modelo e facilitar o uso por pessoas não técnicas.
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O começo será mais difícil, mas à medida que aprende e adquire experiência, o aprendizado de novas ferramentas fica mais fácil. E uma das tarefas mais importantes do trabalho do Cientista de Dados, é ser capaz de transmitir tudo aquilo que os dados querem dizer. E às vezes os dados querem dizer coisas diferentes, para públicos diferentes. Hoje temos à nossa disposição os mais variados recursos para apresentação e exatamente aí que está o desafio. Nunca foi tão fácil gerar tabelas e gráficos, com diferentes estruturas, formatos, tamanhos, cores e fontes.
De qualquer forma, você poderá instalar máquinas virtuais com outro sistema operacional. Boa parte do framework de Data Science e Big Data, foi construída sobre plataforma Unix. Para um servidor Apache Spark (por exemplo), um servidor Linux é a melhor recomendação. Já para a parte de apresentação de dados, Microsoft Office e outras ferramentas de visualização podem depender de um sistema Windows. Não há uma regra aqui, mas para usuários mais avançados, um sistema Unix é recomendado. Para aqueles que se sentem mais confortáveis com o Windows, não há problema algum.
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. De forma geral, o cientista de dados descobre soluções e resolve problemas de negócios utilizando dados. Hoje, o cientista de dados é requisitado para atuar em diferentes áreas como a financeira, de saúde e de marketing. Além disso, a remuneração para esses profissionais também costuma ser bem atraente, inclusive para cargos de nível júnior. Ainda que não seja uma obrigatoriedade, essas áreas de conhecimento permitem uma proximidade maior com os conhecimentos e habilidades necessários para se tornar um analista de dados.
