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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. Ter um volume cada vez maior de dados à nossa disposição, não torna mais fácil a apresentação da informação gerada. Existem muitas formas de aprender os conceitos de Estatística e Matemática aplicada e isso leva tempo. Para qualquer aspirante a Cientista de Dados a recomendação é aprender Estatísticas codificando, de preferência em Python, de forma que você possa aplicar imediatamente um conceito aprendido.

Você pode encontrar um emprego básico ou concluir um mestrado e doutorado. Gostar de resolver problemas, ter uma base sólida de matemática/estatística e não ter medo de experimentar. A linguagem SQL nos permite obter os dados, mas em geral não nos permite ir muito além disso.

Conheça diferentes linguagens de programação

Usualmente, as soluções de ciências de dados são construídas a partir de conceitos fundamentais encontrados na matemática e estatística. Especificamente, soluções modernas de ciência de dados têm suas bases nas disciplinas de Álgebra Linear, Cálculo, Probabilidade e Estatística. Então, para se tornar uma boa cientista de dados, é necessário ter uma ótima base teórica nessas disciplinas. Apesar de acessível, Serra destaca que é um jeito difícil, já que a pessoa não recebe orientação sobre o melhor caminho a ser seguido. Por isso, incentiva-se quem tem interesse na área que vá atrás de cursos e treinamentos formais para ser guiado, que obtenha o conhecimento necessário para o seu nível e, assim, se profissionalize.

• Se você tem os três, então você pode ter certeza de que está no caminho certo para se tornar um cientista de dados.
• E às vezes os dados querem dizer coisas diferentes, para públicos diferentes.
• Como é possível perceber, o salário de um cientista de dados pode variar bastante, já que depende de diversos fatores, como nível de experiência, senioridade do cargo, localização, empresa, atribuições do cargo, etc.
• Um cientista de dados também deve saber usufruir da comunicação efetiva para transmitir seus resultados.

O profissional que for capaz de unir as habilidades técnicas necessárias para análise de dados, com a capacidade de contar histórias, será um profissional único. Este é o verdadeiro conceito de unicórnio, atribuído aos Cientistas de Dados. 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. Isso não mudou, o que mudou foi a forma como a análise é feita, uma vez que o Big Data entrou na equação.

Cientista de dados: tudo sobre a profissão

Dessa forma, ele pode evitar vários desgastes e custos para a empresa baseado neste tipo de análise. Como o trabalho é em equipe, é preciso que todos estejam em sintonia e concordem com a forma de resolver o problema. Além disso, ao chegar na solução Bootcamp de programação: o método mais eficiente e rápido para se entrar no mercado de TI para aumentar as vendas da loja, por exemplo, o cientista precisa apresentá-la aos líderes corporativos e à área comercial. Isto é, ele pode se tornar o ponto de contato entre os setores e, por isso, precisa saber interagir com todos eles.

Portanto, você precisa ser proficiente em gerenciamento de dados, que envolve extração, transformação e carregamento de dados. Isso significa que você precisa extrair os dados de várias fontes, transformá-los no formato necessário para análise e finalmente carregá-los em um data warehouse. Para lidar com esses dados, existem várias estruturas disponíveis, como Hadoop, Spark, etc. Se você está de alguma forma conectado à indústria de tecnologia, é provável que tenha ouvido falar do Machine Learning. Basicamente, permite que as máquinas aprendam uma tarefa com a experiência sem programá-las especificamente.

Saber variadas linguagens de programação

Isso permite obter uma visão abrangente da situação atual e embasar a tomada de decisões estratégicas para o futuro. É uma carreira promissora, pois está em constante demanda no mercado de trabalho. Por fim, a programação capacita o cientista de dados a criar visualizações interativas e relatórios detalhados para comunicar os resultados de forma clara e eficaz. A capacidade de traduzir dados complexos em insights compreensíveis para stakeholders é crucial, e a habilidade em programação facilita essa tarefa, permitindo a criação de visualizações dinâmicas e relatórios personalizados. Em resumo, a programação é a espinha dorsal que possibilita a análise e a interpretação eficaz dos dados na jornada de um cientista de dados. Quanto ao Networking, o penúltimo passo, falaremos de como expandir ou mesmo iniciar a rede contatos com demais colegas cientista de dados, pois isso irá permitir o constante aprendizado e conhecimento do mercado.

• Entretanto, de forma geral, o salário de um data scientist pode variar entre R$7.000,00 e R$72.000,00 por mês, indo do nível mais básico até o nível mais avançado de experiência na área.
• Esses são processos complexos e, portanto, precisam criar visualizações de dados simples que um não estatístico possa entender para tomar decisões.
• Tudo depende dos tipos de problemas ou projetos que são trabalhados no local, o que não significa que um tipo de cientista de dados é melhor do que o outro, mas sim do que a empresa está procurando.
• É dever dessa pessoa cuidar do deploy do modelo ou algoritmo de análise para que ele seja utilizado no dia a dia, como parte de outra aplicação.

Ou seja, o conhecimento em ciência de dados oferece as ferramentas e técnicas necessárias para extrair valor dos dados e transformá-los em informações acionáveis. Os sete passos para se tornar um cientista de dados delineiam uma jornada fundamental para quem almeja ingressar nesse campo promissor e dinâmico. O segundo ponto é fundado naqueles que estão em transição de carreira para área de dados e na grande maioria das vezes já possuem um diploma de ensino https://www.tupi.fm/entretenimento/bootcamp-de-programacao-o-metodo-mais-eficiente-e-rapido-para-se-entrar-no-mercado-de-ti/ superior. Isso significa que ao fazer uma especialização, que leva menos tempo e investimento, já poderão ser vistos com bons olhos pelos recrutadores. Portanto, se você for capaz de resolver problemas de negócios e gerar insights a partir das análises, isso é o que vai importar. Mas, não sejamos levianos, pode ser que em alguma empresa, por questões culturais, você seja preterido em detrimento de um cientista de dados graduado ou mesmo tecnólogo.

Data Science Academy é o maior portal da América Latina 100% online e 100% em português, dedicado a Data Science, Big Data, Inteligência Artificial e capacitação para 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. 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.