E para acompanhar dicas de processos seletivos, carreira e mercado de trabalho, nos siga no instagram @gupy.empregos. Na prática, esse processo é bastante não linear, significando que há muitas idas e vindas de uma atividade para a outra e alguns problemas demandam mais esforço em uma etapa do que em outra. Patil afirmaram que a profissão cientista de dados era a mais sexy do século 21. À medida que ganha confiança, você pode começar a explorar técnicas de aprendizado não supervisionado, como clustering e redução de dimensionalidade. Isso inclui compreender conceitos como média, mediana, desvio padrão, correlação, regressão, testes de hipóteses, intervalos de confiança, e muito mais. Aprenda a orquestrar pipelines de dados com Airflow e Kafka, escale o tratamento de dados com Spark, faça ingestão de dados em Data Lakes e Data Lakehouses, implemente projetos em object storages e nuvens como AWS e muito mais.

Conhecimentos em programação

Com os passos delineados, a estrada para se tornar um cientista de dados fica mais clara. Busque conhecimento, aprimore suas habilidades, construa um portfólio sólido e mantenha-se envolvido com a comunidade. Sua carreira como cientista de dados espera por você, e o mercado certamente reconhecerá seu talento e dedicação.

Principais tendências econômicas e insights de mercado

Os cientistas de dados precisam dominar pelo menos uma linguagem de programação para realizar suas análises. As mais utilizadas são Python e R, mas outras linguagens, como Java e Scala, também são comuns. Nos últimos anos, a profissão de cientista de dados tem ganhado cada vez mais destaque no mercado de trabalho. Isso acontece porque as empresas estão buscando profissionais capacitados para lidar com a crescente quantidade de informações geradas diariamente. Entretanto, profissionais da área também precisam interagir com banco de dados, ferramentas de análise de dados e Business Intelligence. O machine learning é um aliado indispensável para a pessoa cientista de dados, que deve ter conhecimentos nesse tipo de tecnologia para uma atuação mais precisa e otimizada na área de Data Science.

• Nos exemplos que demos, o sistema de recomendações poderia se basear em buscas e compras anteriores e a organização do transporte poderia ser otimizada por meio de dados de GPS.
• O cenário atual da ciência dos dados caminha para o Python, com ramificações para o R.
• Usualmente, as soluções de ciências de dados são construídas a partir de conceitos fundamentais encontrados na matemática e estatística.
• O Cientista de Dados é o profissional com perfil “learning mode”, ou seja, vai estar sempre aprendendo, pois a tecnologia não para de evoluir em análise de dados.
• Além disso, é fundamental desenvolver habilidades em programação, análise de dados, machine learning e visualização de informações.
• Além disso, podem se tornar consultores independentes, prestando serviços para diversas organizações.

Outras tecnologias

Para muitas pessoas que desejam evoluir na carreira, o percurso para isso ainda é desconhecido. Afinal, há muitos caminhos e muitos assuntos a aprender e habilidades a adquirir. Estes tipos de cientistas de dados são sofisticados, costumam ter PhDs e são mais caros. Por essa razão, ficam indisponíveis rapidamente, já que essas “lendas” frequentemente são procuradas pelas grandes empresas de times de dados, como Facebook e Google. Isso deve ser levado em conta na hora de contratar esse profissional, já que, talvez, ele não seja exatamente o que a sua empresa precisa. 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.

Habilidades técnicas:

Se pretende seguir uma carreira em Analytics, seja como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados ou Analista, precisa compreender quais são suas habilidades atuais, onde pretende chegar, avaliar os gaps e traçar um plano de ação. Ou seja, se a pessoa já sabe traduzir números em negócio na entrevista, esse é um bom indício de que conseguirá transmitir bem os resultados e realmente ajudar a empresa a crescer. Isso envolve também a criação de pipelines de desenvolvimento de ML, a manipulação 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 de arquivos do tipo pickle, monitoramento dos modelos depois do treinamento e a adoção de soluções de conteinerização como o Docker. A primeira etapa, que cuida da coleta e preparação dos dados, é o que pode ser chamado de engenharia de dados. O processo de análise e modelagem é classificado geralmente de data science propriamente dito e pode até ganhar o nome de mineração de dados. Um exemplo prático disso é a discussão acerca de dados e privacidade no mundo contemporâneo.

Veja as profissões de Tecnologia em alta para 2024

Estabelecer uma rede de contatos com outros profissionais da área e participar de eventos e conferências pode ajudar a se manter atualizado e a encontrar oportunidades de trabalho. Além disso, é importante criar um portfólio de projetos que demonstre suas habilidades e conhecimentos em ciência de dados. O cotidiano de um cientista de dados envolve a análise de dados brutos, a aplicação de técnicas estatísticas e a criação de modelos preditivos.

Bancos de dados e tecnologias relacionadas

Bancos de dados relacionais, Data Warehouses, bancos de dados NoSQL, Linguagem SQL. Todas estas tecnologias estão diretamente ligadas ao trabalho do Cientista de Dados e pelo menos sua compreensão será um ponto que poderá fazer diferença. Avalie se você compreende Trazendo o futuro para o presente: explorando a ciência de dados e machine learning o conceito de banco de dados, entende as diferenças entre bancos de dados relacionais e NoSQL e como utilizar Linguagem SQL para consultas. Você, como profissional, precisa avaliar o momento atual da sua carreira e como pretende estar em 5 ou 10 anos.

Confira como formação e experiência em tecnologia podem abrir portas para carreira internacional. Para aqueles que já são de outra área e querem se aprofundar, devem estudar de forma multidisciplinar as formas de reunir os dados, identificar oportunidades e traduzi-los para novas oportunidades de negócios. Como já falamos, a profissão de cientista de dados é relativamente nova, mas é uma área em constante crescimento. Pode parecer fácil, mas quando tratamos de um volume grande de dados, é preciso conhecer técnicas de apresentação e visualização que vão permitir que outros colaboradores da empresa entendam as informações. Uma das tarefas mais importantes do cientista de dados é ser capaz de transmitir o que os dados querem dizer.