বৃহস্পতিবার, ১৩ মার্চ ২০২৫, ১১:২১ অপরাহ্ন
Isso porque o cientista de dados não estará restrito à área de Tecnologia da Informação (TI). Isso porque o seu trabalho envolve trocas com o time de Ciência de Dados, mas também com os demais setores da empresa. Se você tem vontade de ser o um cientista de dados ou quer conhecer melhor a profissão continue lendo este post.
Afinal, criar um contexto, desenvolver problemas e apresentar soluções é a base da estrutura narrativa de três atos encontrada na maioria das obras que contam histórias. As linguagens, bibliotecas e ferramentas disponíveis 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 mudam rapidamente, mas a matemática, estatística e conhecimento sobre as possibilidades de análise de dados não. Os modelos de machine learning permitem a generalização das informações a partir de uma base de dados.
Essa massa desajeitada de informações não-estruturadas não pode mais ser ignorada e esquecida. É uma mina de ouro virtual que ajuda a aumentar a receita – contanto que exista alguém que a minere e descubra insights de negócios que ninguém pensou em procurar antes. Como mencionado, ter habilidades técnicas em áreas como computação, estatística, matemática, machine learning, Trazendo o futuro para o presente: explorando a ciência de dados e machine learning entre outras, é fundamental para a carreira de um cientista de dados. Se você se interessa por análise de dados e gosta de resolver problemas complexos, a carreira de Cientista de Dados pode ser uma excelente escolha para você. Com a demanda por profissionais qualificados nessa área em constante crescimento, as oportunidades são muitas e as possibilidades são infinitas.
Tem aquela frase ‘para quem não sabe onde vai, qualquer caminho serve’, e isso vale muito para os seus projetos na área”, afirma ele. Ao mesmo tempo, é fácil encontrar no mercado de trabalho cientistas de dados que vieram das mais diversas áreas. “Tem agrônomos, educadores físicos e até pessoas que não possuem curso superior que são ótimos cientistas de dados”, afirma Serrajordia. O cientista de dados também precisa ter algumas habilidades e competências comportamentais como boa comunicação, liderança e capacidade de resolver problemas.
Isso, combinado com o rápido desenvolvimento de tecnologias de armazenamento e processamento, como bancos de dados e algoritmos de aprendizado de máquina, proporcionou um terreno fértil para o crescimento da Ciência de Dados. Apesar de ser um termo novo, a Ciência de Dados tem raízes bem estabelecidas em décadas de evolução nas áreas de estatística, matemática, informática e análise de dados. Além disso, de acordo com pesquisa feita pela Intera, a faixa salarial média de um cientista de dados no país pode ir de R$ 7.416 a R$ 22 mil, a depender do nível de conhecimento do profissional. De acordo com Serrajordia, o primeiro passo é identificar se você gosta da ciência de dados e ver se você se encaixa nesse perfil curioso e investigativo que o cientista precisa ter.
Especificamente, podemos mencionar álgebra linear e cálculo como subáreas fundamentais para o trabalho em Data Science. Então, a pessoa coleta os dados, a partir de bases históricas internas ou bases externas. Logo depois, grande parte do trabalho de Data Science envolve a limpeza e o pré-processamento desses dados para que seja possível padronizá-los e gerenciá-los de alguma forma. Neste texto, queremos ajudar a esclarecer essas dúvidas, dando um panorama da área para que você entenda como começar como cientista de dados. A carreira de Cientista de Dados já deixou de ser uma novidade para se tornar consolidada e em ascensão no mercado global, ocupando a primeira posição na lista de profissões em alta demanda para os próximos anos, segundo o World Economic Forum.
Uma boa plataforma alivia muitos dos desafios da implementação de ciência de dados e ajuda as empresas a transformar seus dados em informações de maneira mais rápida e eficiente. Se apresentar profissionalmente como cientista de dados é um passo importante para começar na área. Isso inclui a criação e organização de um portfólio com projetos pessoais e feitos incríveis que possam ser mostrados em uma entrevista. Envolve também a própria postura na entrevista, como uma boa capacidade de comunicação e de entendimento dos aspectos que vão além do conhecimento técnico. Na área de Data Science, você de fato pode seguir diversos rumos e profissões diferentes.
