Cientista de dados: o que faz, carreira e salário

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. “Um Cientista de Dados representa uma evolução do papel de Analista de Negócios ou Analista de Dados.

• Ao final deste ciclo você estará pronto para atuar como um analista de inteligência de mercado.
• O curso de Business Analytics vem para começar o fechamento da formação.
• Os primeiros capítulos do curso gratuito de Python Fundamentos também podem ajudar.
• Esta é a realidade da Era do Big Data, que, ao mesmo tempo que possibilita descobertas incríveis, desafia empresas de diferentes portes a depurar um grande volume de informações para saber quais são relevantes para o futuro do negócio.
• O salário de um cientista de dados júnior é de R$ 13,1 mil, em média, dependendo do tamanho da organização.

Mais recentemente, passou a dominar também a área de ciência de dados. Esperamos que este guia possa ajudar você a entender um pouco melhor como se preparar e se tornar um profissional de Ciência de Dados. Faça da sua jornada de aprendizagem uma experiência prazeirosa curso de cientista de dados e divertida! Primeiro, os profissionais de Business Intelligence sempre tiverem este requerimento, conhecer bem uma área de negócio, a fim de coletar os KPI’s (indicadores) e com isso prover soluções de BI que atendessem as necessidades do cliente.

Testes com Data Science

Python – É uma linguagem de uso geral, que tem recebido nos últimos anos mais e mais módulos e pacotes para Data Science como Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Stats Models e TensorFlow. Python é mais fácil de aprender em comparação a outras linguagens, tem uma comunidade ativa, muita documentação disponível (inclusive em português) e pode ser usada para outras atividades além de Data Science. Hoje é o padrão em Data Science, Machine Learning e IA.

Dê seu primeiro passo nas análises de dados aprendendo como utilizar o Excel e o Power BI para a criação do seu primeiro modelo preditivo. Essas são as ferramentas-base essenciais para qualquer pessoa que pretenda seguir carreira em dados. R é uma tecnologia estatística gratuita criada por Ross Ihaka e Robert Gentleman para tornar mais simples as análises de dados. Possibilitando análises estatísticas, cálculos e manipulações gráficas, a linguagem R da suporte para projetos de Big Data, Inteligência Artificial e Machine Leaning. Este curso foi cuidadosamente projetado para fornecer uma compreensão profunda das técnicas essenciais de análise multivariada e, ao mesmo tempo, oferecer uma aplicação prática em diferentes áreas de negócio.

Aulas ao vivo (EAD)

Este é o verdadeiro conceito de unicórnio, atribuído aos Cientistas de Dados. Sistema Operacional – A decisão por qual sistema operacional utilizar é bastante pessoal e qualquer um dos 3 principais sistemas operacionais (Windows, MacOS e Linux) vai atender as suas necessidades. https://leianoticias.com.br/ciencia-de-dados-ferramentas-habilidades-e-o-melhor-curso-para-voce/ 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.

Ciência de Dados não é uma disciplina puramente computacional, muito longe disso, e vai muito além de aplicar bibliotecas e conhecer ferramentas de auto ML. É preciso entender profundamente como fazer amostragem, desenhar experimentos, testar causa e efeito — testar mesmo, com técnicas matemáticas, não só feeling — , plotar correlações e interpretar os resultados com especialistas no domínio do problema. Na Gupy, também é muito importante entender sobre aplicação de Ética em Machine Learning, o que contempla técnicas de explicabilidade e princípios de transparência em IA, funções de justiça, análise de vieses, avaliação de impactos, dentre outros.

Mercado de trabalho

3- Começar por problemas muito complexos – A solução de problemas mais complexos em Data Science, requer tempo e experiência. É importante não apenas estar familiarizado com uma ou mais ferramentas para visualizar dados, mas também os princípios por trás da codificação visual de dados e comunicação de informações. Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina) é uma das tecnologias atuais mais fascinantes. Você provavelmente usa algoritmos de aprendizado várias vezes por dia sem saber. Sempre que você usa um site de busca como “Google” ou “Bing“, uma das razões para funcionarem tão bem é um algoritmo de aprendizado. Um algoritmo implementado pelo “Google” aprendeu a classificar páginas web.

Durante o curso, ainda recebi bastante conteúdo extra, adicionados para os alunos que compram as formações e que foram me ajudando a construir meu conhecimento. Mas, certamente, a coisa fica mais divertida quando começa o capítulo de Machine Learning com Python, onde você já começa a sentir o gostinho desta parte mais famosa da Ciência de Dados. Depois ainda tem os capítulos principais do curso, onde você aprende a manipular dados e aplicar machine learning em quantidades enormes de dados usando o Apache Spark, uma ferramenta que está bem em alta atualmente. O curso de Big Data com R é um dos maiores da formação, tendo 108 horas de treinamento.