Conheça neste artigo as principais atribuições de um cientista de dados, a média salarial desse profissional, as habilidades indispensáveis para atuar na área e como se tornar um data scientist. O cientista de dados também precisa ter algumas habilidades e competências comportamentais como boa comunicação, liderança e capacidade de resolver problemas. Já faz alguns anos que a profissão de cientista de dados – ou data scientist, em inglês – aparece em listas de empregos em alta no Brasil e no mundo. Em pesquisa recente feita pelo LinkedIn, por exemplo, ela aparece entre os 25 cargos com demanda crescente no país para 2022. Por fim, lembre-se de que a jornada para se tornar um cientista de dados é única para cada pessoa. Pode demorar mais tempo para algumas pessoas aprenderem certos conceitos ou habilidades, e isso é completamente normal.
Além de ser uma das profissões com mais oportunidades de emprego, o cientista de dados é um dos profissionais mais bem pagos do mercado, com salários girando em torno de R$13 mil reais. Esses especialistas são essenciais para transformar dados em insights acionáveis, orientando as decisões de negócios e estratégias de mercado. À medida que as empresas continuam a acumular grandes volumes bootcamp de programação de dados, a demanda por profissionais de Data Science aumenta constantemente. Se você já se perguntou como ingressar nessa profissão empolgante ou está considerando uma mudança de carreira, este artigo é para você! Vamos falar sobre os passos essenciais, as habilidades necessárias e as oportunidades emocionantes que aguardam aqueles que desejam se tornar Cientistas de Dados de sucesso.
Diferença entre um analista de dados e um cientista de dados
A ciência de dados é um campo interdisciplinar que utiliza métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e insights de dados em várias formas, tanto estruturadas quanto não estruturadas. Nossos especialistas MOOC dedicados realizam pesquisas durante semanas – só então eles podem dizer que suas avaliações para diferentes aspectos são finais e completas. Mesmo que leve muito tempo, esta é a única maneira de garantir que todos os recursos essenciais das plataformas de aprendizagem online são experimentados e testados, e o veredicto é baseado em dados reais. Se há uma coisa a se tirar, deste tutorial sobre como se tornar um cientista de dados, é que essa carreira requer trabalho duro e dedicação.
Ele encontra a linguagem e as referências que o executivo tem e evita usar nomes e termos técnicos. Ele vai mostrar o processo, do início até o fim, e explicar as decisões que tomou. A partir desses questionamentos, o profissional cria modelos estatísticos e matemáticos para tentar determinar quem são os clientes que vão clicar no e-mail e quais não vão. Ele começa a avaliar, por exemplo, quais as características dos e-mails os tornam mais atraentes e qual tipo de e-mail não chama atenção do público. Depois, é o momento de começar a olhar os dados e fazer uma triagem para ver se o que as pessoas estão falando a respeito do problema é verdadeiro. Nesse setor, ele pode ser responsável por avaliar o perfil de um novo cliente e ser decisivo no momento de ajustar o limite do cartão de crédito dessa pessoa, por exemplo.
Jornada do usuário: como utilizar o poder dos dados para impulsionar resultados?
Eles também estão frequentemente na vanguarda da colaboração interdisciplinar, trabalhando lado a lado com outros especialistas para cruzar fronteiras e criar sinergias entre diferentes áreas do saber. Para se tornar um cientista de dados, é geralmente necessário ter uma formação em campos relacionados como estatística, matemática ou ciência da computação. Muitas universidades agora oferecem cursos específicos de ciência de dados. Um Data Science ou Cientista de Dados é um profissional altamente qualificado que se dedica a analisar dados complexos para extrair informações valiosas e insights.
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. Ambas as linguagens permitem a manipulação de dados complexos, exploração https://www.varginhaonline.com.br/206522/curso-de-desenvolvimento-web-voce-preparado-para-o-mercado-de-trabalho.html de dados, análises, construção de modelos e testes estatísticos. No entanto, se você está no início da jornada em Ciência de Dados, recomendamos a escolha de apenas uma linguagem e dedicação total a ela, ao invés de tentar aprender as duas ao mesmo tempo.