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. Um cientista ou analista de dados é um profissional analítico que possui habilidades técnicas para resolver problemas complexos e curiosidade para pensar soluções fora da caixa.
Ainda que não seja uma obrigatoriedade, essas áreas de conhecimento permitem uma proximidade maior com os conhecimentos e habilidades necessários para se tornar um analista de dados. Ter conhecimento em regressão linear, regressão curso de cientista de dados múltipla, clustering, álgebra linear e outros modelos estatísticos é essencial. Por isso, ter conhecimento do básico de bancos de dados e conhecer as maiores ferramentas do mercado faz parte da rotina do cientista de dados.
Domínio de algoritmos e aprendizado de máquina
Outro assunto que faz parte do currículo é o aprendizado de máquina supervisionado. O dia a dia da pessoa cientista de dados envolverá problemas dessa natureza, em que é preciso buscar a melhor maneira de dividir as bases de dados entre treinamento e teste, bem como selecionar o melhor algoritmo. Existem várias https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ opções nesse campo, como as famosas árvores de decisão, o naive-bayes, o SVM e as redes neurais. Esse tipo de cientista de dados, provavelmente, está no mercado há muitos anos e já passou por várias etapas de desenvolvimento. Além disso, o profissional compreende que precisa estar em constante atualização.
Contudo, somente esse tipo de cruzamento de informações não satisfaz mais o mercado. 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. O principal objetivo da Ciência de Dados é resolver os problemas do negócio. 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.
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Saber programar é crucial, pois grande parte do trabalho no dia a dia será criar códigos com base em uma linguagem, como Python ou R, para chegar aos resultados. Nesse sentido, vale destacar que é necessário estar atento ao surgimento de novas tecnologias também. Com isso, o buzz em torno da área de Data Science cresce e profissionais que buscam uma transição passam a se interessar pelas carreiras em dados. Por se tratar de uma trilha relativamente recente, são comuns as dúvidas sobre o que faz um(a) cientista de dados, salários desse mercado e habilidades necessárias.
Por vezes, com dados de alta complexidade, como no trabalho envolvendo a análise de sentimentos no Twitter em relação ao isolamento social nas últimas semanas. Um programa que vai ler esses 70 mil e analisá-los é um superprograma, que requer uma técnica muito diferente”. Esse grande volume de dados é o que chamamos de “Big Data” e trabalhar com eles é uma das atribuições do cientista de dados. Esperamos que este guia possa ajudar você a entender um pouco melhor como se preparar e se tornar um profissional de Ciência de Dados. Faça da sua jornada de aprendizagem uma experiência prazeirosa e divertida!
Por que ser um Cientista de dados?
Outra linguagem de programação que merece ser mencionada é a linguagem de programação R. Diferentemente da linguagem Python, que teve suas origens na computação, a linguagem R tem suas raízes no domínio da estatística e é muito popular entre cientistas de dados oriundos dessa área. A linguagem Python foi criada no início da década de 90 e conquistou bastante espaço no mercado de desenvolvimento de sistemas e sites web. É bem interessante entender o que acontece em cada uma das intersecções parciais – aprendizado de máquina, área perigosa e pesquisa tradicional. Mas para o propósito deste artigo, vamos nos ater apenas à intersecção entre as três áreas de conhecimento.