Em outras palavras, esse profissional precisa ser capaz de interpretar os dados e fazer com que eles se comuniquem entre si, fazendo com que múltiplas informações ganhem valor e possam ser usadas pelas empresas. Com a expansão do mercado e a necessidade de gerenciar cada vez mais dados, muitos profissionais se perguntam como se tornar um cientista de dados. Com a explosão de dados nos últimos anos, é necessário compreender conceitos e tecnologias relacionadas a Big Data, como Hadoop e Spark. Sempre vai ter um outro profissional para te complementar e os dois, juntos, vão conseguir resolver o problema”, acrescenta Serra.
- 4- Focar apenas na programação – Data Science não é apenas programação.
- Os cientistas de dados desempenham um papel fundamental na descoberta de conhecimentos significativos, permitindo decisões informadas e uma vantagem competitiva.
- Então, para se tornar uma boa cientista de dados, é necessário ter uma ótima base teórica nessas disciplinas.
- 2- Aprender muitos conceitos ao mesmo tempo – Este é o erro mais comum.
- Ser graduado em alguma área específica não é obrigatório para se tornar um cientista de dados, mas pode facilitar bastante.
- O cientista de dados nesta área aplica algoritmos de aprendizado de máquina e estatísticas para analisar grandes volumes de dados de rede, detectando padrões anômalos ou comportamentos suspeitos.
Segundo ela, “existe um mercado enorme, demandando até mais do que as universidades conseguem oferecer”. Neste texto te contaremos melhor quais as possíveis formações para atuar como cientista de dados e as oportunidades no mercado de trabalho. Estou pensando em mudar de carreira, e investir nos estudos a médio e longo prazo, para me tornar um cientista de dados. 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. 2- Aprender muitos conceitos ao mesmo tempo – Este é o erro mais comum.
Outras tecnologias
“É preciso ter empatia pelo outro que não tem o mesmo conhecimento técnico que você. Isso é importante para conseguir comunicar o que precisa”, afirma Serrajordia. No primeiro momento, ele busca entender o problema que deverá ser solucionado. Nesta etapa, o cientista coleta informações dos especialistas do negócio para saber como eles enxergam o problema e para obter https://www.asomadetodosafetos.com/2024/04/a-importancia-dos-cientistas-de-dados-para-o-desenvolvimento-dos-negocios.html conhecimento técnico a respeito da empresa. Engenheiro é quem estudou Engenharia, médico é quem fez Medicina… e cientista de dados? Trata-se de uma profissão nova e, embora o mercado seja vasto, a demanda por esses profissionais ainda é “desorganizada”, como explicou Hedibert Freitas Lopes, Ph.D. em estatística pela Universidade Duke, em entrevista à Exame.
Durante a graduação, é importante aproveitar as oportunidades para realizar projetos e estágios relacionados à análise de dados, aprimorando assim as habilidades técnicas necessárias. Essas habilidades são altamente valorizadas pelas empresas, uma vez que podem resultar em vantagem competitiva e maior eficiência operacional. Torne-se um cientista de dados e aprenda a construir modelos estatísticos, resolver problemas e expandir a estratégia de negócios com base em algoritmos de Machine Learning e Big Data. Crie seus primeiros projetos e comece sua carreira em um dos mercados que mais cresce. Se você deseja seguir essa carreira promissora, é essencial desenvolver habilidades em programação, estatística, machine learning e storytelling de dados.
Evolução das soluções de dados com MLOps
4- Focar apenas na programação – Data Science não é apenas programação. 1- Achar que o aprendizado é fácil e rápido – Em nenhuma profissão, o aprendizado é rápido e fácil. Adquirir conhecimento e experiência requer tempo, esforço, investimento e bastante dedicação. Comece sua preparação hoje mesmo, mas esteja ciente curso de cientista de dados que adquirir conhecimento leva tempo. É preciso praticar, testar, experimentar, cometer erros, aprender com eles, testar 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.
É fundamental ter uma atualização constante, pois a cada dia novas tecnologias surgem para facilitar o trabalho relacionado à ciência de dados. Manter-se atualizado exige um grande esforço e dedicação e isso é um dos atalhos para o sucesso nesse campo de atuação. Não basta o profissional seguir scripts prontos e fazer o que todo mundo já faz. É preciso criar, inovar e ir além dos concorrentes propondo soluções que ainda não foram implementadas e que possam trazer vantagem competitiva para as organizações.