Como se tornar um cientista de dados: atuação e carreira

Ser um cientista de dados significa possuir habilidades avançadas de programação, essenciais para aplicar conhecimentos na resolução de problemas reais. O domínio de ferramentas e técnicas de programação é fundamental para escrever e manipular código, utilizar softwares especializados e aplicar modelos analíticos. Isso significa que você deve estar familiarizado com pelo menos o básico da análise estatística, incluindo testes estatísticos, distribuições, regressão linear, teoria das probabilidades, estimadores de probabilidade máxima, etc. Embora seja importante entender quais técnicas estatísticas são uma abordagem válida para um determinado problema de dados, é ainda mais importante entender quais não são. Além disso, existem muitas ferramentas analíticas que são imensamente úteis na análise estatística como cientista de dados.

Segundo João Serrajordia, é importante ter esse conhecimento de programação porque isso te permite ter uma flexibilidade na hora de acessar, explorar e tratar os dados. Com esse conhecimento, o cientista de dados consegue propor uma solução mais assertiva e que faça sentido para o negócio. Para propor soluções eficientes a uma empresa, é preciso que o profissional saiba as particularidades da área em que ela está inserida. Para o cientista de dados, aplicar matemática e estatística avançada faz parte das suas funções. Assim como você, outras pessoas também assistiram aos filmes A, B e C, mas também viram o D.

Conhecimento em linguagens de programação

Em primeiro lugar, a estatística oferece as bases para compreender a aleatoriedade, a variabilidade e a incerteza nos dados. Isso permite ao cientista de dados realizar inferências significativas, testar hipóteses e tomar decisões embasadas em dados, fundamental para o desenvolvimento de modelos preditivos robustos e confiáveis. Outro assunto que faz parte do currículo é o aprendizado de máquina supervisionado. O dia a dia da pessoa cientista de dados envolverá problemas dessa natureza, em que é preciso buscar a melhor maneira de dividir as bases de dados entre treinamento e teste, bem como selecionar o melhor algoritmo. Existem várias opções nesse campo, como as famosas árvores de decisão, o naive-bayes, o SVM e as redes neurais. A modelagem estatística é outra parte integral do currículo de quem quer saber Bootcamp de programação: o método mais eficiente e rápido para se entrar no mercado de TI.

Um cientista de dados geralmente trabalha em conjunto com os setores de tecnologia e negócios. Por isso, tente ao máximo se envolver em projetos, buscar experiências na área e conciliar seu aprendizado teórico com a prática. Apesar do campo teórico ser de extrema importância para se tornar uma pessoa cientista de dados, a prática também é essencial no caminho da profissionalização. Sendo assim, investir em uma formação aprofundada em um ou mais desses campos de conhecimento, te dará a base necessária para exercer a profissão de maneira satisfatória. Nesse contexto, não basta focar na quantidade dos dados coletados para conseguir transformá-los em estratégias.

Saiba como se tornar um cientista de dados de sucesso

Pode ser frustrante durante seu processo e aprendizagem, não ter o equipamento ideal para instalar softwares ou executar operações que requerem poder computacional. Quem quiser saber mais a respeito, pode ver todos os detalhes, conhecer o programa completo e verificar o currículo de excelência do corpo docente no site do curso de pós em Data Science e Decisão do Insper. Destas, 260 são de aulas, 120 horas de experiências práticas, realizadas em laboratório, e 44 horas dedicadas a oficinas e workshops.

• Ademais de se debruçarem sobre estatísticas avançadas, eles conhecem e dominam diferentes linguagens de programação e ainda têm a visão sobre todas as áreas do negócio.
• Além disso, outra vantagem de Python é dispor de um conjunto de elementos já configurados, como ambientes de desenvolvimento.
• Na ciência de dados existem diversas maneiras de resolver um mesmo problema.
• São os conjuntos de habilidades extremamente diversas que vão do Gerenciamento de Dados ao Machine Learning.

Mas como todos os segmentos da área de tecnologia, o conhecimento que você adquire hoje não é esgotável. A era digital criou milhares de profissões que não eram possíveis no passado. A existência dos computadores e da internet demandou que as pessoas dependessem das máquinas, mas também que os dispositivos dependessem de pessoas. Embora isso possa parecer bastante arbitrário e abstrato no início, a motivação é muitas vezes o fator decisivo para você conseguir o emprego. Se você quer mergulhar na área de dados, pode contar com a Tera em sua jornada de desenvolvimento. Nosso curso de Análise de Dados tem a proposta de levar você do zero até um nível de maturidade para a conquista da sua vaga.

O que faz um Cientista de dados?

Muitas pessoas estão acostumadas a associar o termo “experiência” ao conceito de “trabalho”. Você pode ganhar experiência com cursos universitários, projetos individuais ou simplesmente treinar suas habilidades com ciência de dados todos os dias. Certamente, a maioria dos empregadores espera que você lhes forneça resultados específicos. Por isso, será bom que, enquanto você está procurando https://www.tupi.fm/entretenimento/bootcamp-de-programacao-o-metodo-mais-eficiente-e-rapido-para-se-entrar-no-mercado-de-ti/, você também gaste uma boa parte do tempo pesquisando algumas atividades que lhe forneçam certificados. Na área de Data Science, você de fato pode seguir diversos rumos e profissões diferentes.