Você provavelmente já conhece as informações gerais sobre essa especialidade (já que você está procurando saber como se tornar um cientista de dados), mas um resumo rápido será de grande ajuda para você. Depois de fazermos isso, entraremos no requisito principal que você terá que conhecer para começar sua jornada rumo à carreira de cientista de dados. Finalmente, vou falar alguns dos principais motivos das pessoas quererem saber como ser um cientista de dados. Se apresentar profissionalmente como cientista de dados é um passo importante para começar na área.
Para que o usuário tenha esse tipo de experiência, os cientistas de dados da Netflix utilizam o chamado sistema de recomendação que basicamente entende as necessidades do usuário e fornece sugestões de filmes e séries para ele. Em Portugal, a procura por estes profissionais tem aumentado substancialmente nos últimos anos, com toda a evolução tecnológica e seu papel no desenvolvimento do mercado de trabalho do país. No Brasil, o primeiro bacharelado em Estatística e Ciência de Dados surgiu no ano de 2019, no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), da Universidade de São Paulo, em São Carlos. Os dados precisam de alguém que tenha curiosidade criativa e seja muito bom em análise para traduzir dados em ideias. Não há uma descrição de funções definitiva quando você pensa sobre a função do cientista de dados, mas sua função principal é analisar e interpretar grandes quantidades de dados. Um curso de especialização ou uma pós-graduação em Ciência de Dados pode ser uma boa solução por centralizar todo o conhecimento necessário.
Busque oportunidades de atuação, na prática
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. Se uma equipe de marketing precisa enviar um e-mail com cupom de desconto para os clientes, o cientista de dados pode identificar quem são as pessoas que têm mais chance de usar o cupom. Por interagir com diferentes profissionais, ele tem que saber se comunicar tanto para entender as particularidades dos outros setores quanto para fazer com que os demais especialistas entendam como ele desenvolve as soluções.
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. Comece com o aprendizado supervisionado, pois é mais fácil de entender e mais amplamente aplicável. Algoritmos comuns de aprendizado supervisionado incluem regressão linear e logística, árvores de decisão, máquinas https://www.tupi.fm/entretenimento/bootcamp-de-programacao-o-metodo-mais-eficiente-e-rapido-para-se-entrar-no-mercado-de-ti/ de vetores de suporte, e redes neurais. 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. Quando estiver apto a construir um modelo preditivo, fazendo de forma adequada o trabalho de engenharia de atributos e sabendo interpretar o modelo, já estará em condições de começar a buscar oportunidades no mercado.
Quem pode trabalhar com data science?
O objetivo é ser o mais democrático possível ao espalhar o conhecimento para que todos consigam compreender, de maneira clara e precisa. Nesse sentido, é preciso compreender bem a diferença entre os dois tipos de aprendizado para saber quais problemas se encaixam melhor em cada um. Uma visão analítica também ajuda na hora de filtrar as conclusões que o algoritmo fornece, de modo a eliminar alguns ruídos e informações não relevantes e gerar uma visão mais precisa para aquele negócio. Toda a área do Deep Learning supervisionado entra nessa categoria, aliás. Um dos fatores que diferencia uma pessoa cientista de dados de profissionais de programação é justamente a sua visão analítica. Essa pessoa deve saber realizar investigações nos dados para extrair valor e conseguir responder às perguntas do negócio com análises aprofundadas e multifuncionais.
Para isso, uma dica interessante é participar de competições de ciência de dados, em que você poderá resolver problemas desafiadores e ganhar experiência prática. Considere também a possibilidade de realizar estágios Bootcamp de programação: o método mais eficiente e rápido para se entrar no mercado de TI ou projetos como freelancer. Dessa forma, você conseguirá adquirir novas habilidades e ter a oportunidade de vivenciar novas situações que podem contribuir (e muito!) para o seu processo de aprendizagem.
dicas essenciais para se tornar uma pessoa cientista de dados
Eu vi uma reportagem , na qual, me chamou atenção, para o baixo número de profissionais besta área, e me enxerguei como um possível profissional. A base Matemática você já possui, agora é necessário desenvolver as outras habilidades de um Cientista de Dados. Não deixe de fazer os cursos gratuitos em nossa plataforma, pois eles vão te dar uma boa noção de que caminho seguir. Big Data, Data Science e Inteligência Artificial são áreas em rápida expansão e as tecnologias evoluem de forma espantosa. 4- Focar apenas na programação – Data Science não é apenas programação.
- Técnicas de apresentação é um dos skills que fará a diferença na hora de contratar um Cientista de Dados, à medida que o conhecimento técnico estiver difundido.
- O Cientista de Dados cria algoritmos para extrair insights desses dados.
- Aprofundar-se nesse campo permite ao cientista de dados não apenas criar modelos, mas também compreender suas implicações e limitações, proporcionando insights relevantes para aplicações práticas e estratégicas.