Cabe ao profissional manter-se atualizado com as últimas tendências, técnicas e ferramentas. O campo de trabalho como cientista de dados oferece diversas oportunidades para profissionais com formações em Engenharia, Ciências da Computação, Administração, Estatística, Economia e Física, entre outras áreas. Nesse contexto, a pós-graduação pode ser considerada uma opção viável para aqueles que desejam se especializar e ingressar nesse mercado.
- Os algoritmos de Machine Learning, são baseados em conceitos matemáticos.
- Isso pode ser crucial para conseguir oportunidades de trabalho na área.
- Segundo o autor, são profissionais que não necessariamente trabalham diretamente na área, mas têm algum conhecimento e precisam dele em parte de sua rotina profissional.
- Sites como Kaggle e UCI Machine Learning Repository oferecem uma ampla variedade de conjuntos de dados que você pode usar para praticar suas habilidades e trabalhar em projetos de ciência de dados.
Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos de segmentação, além de realizar análises exploratórias para obter insights iniciais. As habilidades de programação desempenham um papel crítico na carreira de um cientista de dados para entender https://www.pragmatismopolitico.com.br/2024/01/curso-desenvolvimento-web-meses-alavancar-carreira.html. Programação é a base para coletar, limpar e analisar dados de forma eficaz.
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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. Esse tipo de cientista de dados costuma ser o mais procurado pelas empresas brasileiras, principalmente porque a maioria delas ainda não tem um time de dados muito grande. A vantagem desse perfil é sua versatilidade, que permite uma adaptação a todos os mercados, inclusive menos maduros, como no Brasil. Para quem está buscando saber como se tornar cientista de dados, é importante lembrar que é possível entrar na área sem ter todos esses conhecimentos completamente desenvolvidos.
Procure problemas que lhe interessem e que possam ser abordados com as habilidades que você adquiriu. Além disso, a matemática, especialmente o cálculo e a álgebra linear, desempenha um papel importante em muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Por exemplo, o cálculo é usado para otimizar funções de custo em algoritmos de aprendizado de máquina, enquanto a álgebra bootcamp de programação linear é usada para representar e operar em dados multidimensionais. É mandatório também conhecer os métodos para uma boa análise exploratória em uma base de dados. Nesse sentido, a pessoa profissional precisa saber como encontrar padrões e tendências nos dados, a partir de manipulações de funções e recursos já existentes em bibliotecas como o Pandas e Matplotlib.
Cientista de dados é cada vez mais cobiçado no mercado de trabalho
Os cientistas de dados podem esperar salários competitivos, amplas oportunidades de crescimento e a possibilidade de se especializarem em áreas como a aprendizagem automática. Para Serrajordia, um dos maiores desafios para o cientista de dados é traduzir o seu conhecimento técnico para outra pessoa do negócio. “É preciso ter empatia pelo outro que não tem o mesmo conhecimento técnico que você.
Python é mais fácil de aprender em comparação a outras linguagens, tem uma comunidade ativa, muita documentação disponível (inclusive em português) e pode ser usada para outras atividades além de Data Science. Cientistas de Dados não estavam no radar há uma década, mas sua popularidade nos anos recentes reflete como as empresas agora pensam sobre Big Data. Essa incrível massa de dados não estruturados já não pode mais ser ignorada e esquecida.
