Ou seja, o conteúdo pode parecer assustador, mas na verdade é algo muito próximo da realidade. Uma pessoa cientista de dados é, sobretudo, uma pessoa com o poder de gerar mudanças significativas em seu contexto. Em caso de trabalhar em uma empresa, por exemplo, suas análises podem conduzir à otimização da receita, à eliminação de erros e a contribuições que ajudam na sustentabilidade do negócio. 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.
Nesse sentido, se a pessoa trabalha com saúde, deve entender da área; se lida com o setor automobilístico, também. 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.
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O cientista de dados deve entender algumas linguagens de programação, como SAS, R, Java e Python, já que elas são utilizadas nos principais programas de Data Science. Além disso, deve dominar os conceitos de estatística, o que inclui testes e distribuições para uma análise mais aprimorada. Já faz alguns anos que a profissão de cientista de dados – ou data scientist, em inglês – aparece em listas de empregos https://diregional.com.br/diario-do-iguacu/cotidiano/2024-03-26-explorando-a-ciencia-de-dados-habilidades-essenciais-e-caminho-para-o-sucesso 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. No sentido de acompanhar essa valorização da informação, a profissão tende à expansão. Já é comum empresas que vêm captando dados para além de sua atuação, realizando troca e venda de valiosas informações sobre clientes para outros negócios.
Daqui quatro anos só vai aumentar e essa tendência acredito que siga por mais de uma década”, completa Diogenes. Seguindo essas etapas e mantendo-se dedicado ao aprendizado e ao aprimoramento contínuo, você estará no caminho certo para se tornar um cientista de dados no Brasil ou em qualquer lugar do mundo. Dados não estruturados frequentemente exigem técnicas especiais de limpeza e pré-processamento para extrair informações úteis. Por exemplo, processamento de Explorando a Ciência de Dados: Habilidades essenciais e caminho para o sucesso linguagem natural (PLN) para texto ou técnicas de visão computacional para imagens. E, caso você nunca tenha programado em sua vida, mas vive diariamente o Círculo Dourado para encarar problemas e desenvolver soluções, o Data Science já está presente em seu cotidiano. Nessa busca, ele pode se deparar com artigos científicos sobre o assunto e até mesmo achar alguém que já esteve diante do mesmo problema e que tenha compartilhado na internet a solução que usou.
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Dessa forma, pessoas com poder de decisão na empresa poderão executar soluções assertivas através dos relatórios apresentados pelo cientistas de dados. Com o mercado em expansão, o principal obstáculo é encontrar esse cientista de dados especialista, que costuma vir da área de exatas, como matemática e estatística. “Temos também absorvido profissionais de outras áreas, como comunicação, porque eles trazem um componente importante que é saber comunicar o resultado. Primeiro, eles devem entender os objetivos e requisitos do projeto, bem como identificar as fontes de dados relevantes. Em seguida, eles coletam, limpam e organizam os dados, garantindo que estejam livres de erros e prontos para análise. Por fim, para conseguir vender esses dados, é interessante entender que eles sempre contam uma história.
- A vantagem desse perfil é sua versatilidade, que permite uma adaptação a todos os mercados, inclusive menos maduros, como no Brasil.
- As habilidades técnicas são indispensáveis para uma atuação como cientista de dados, já que o dia a dia desses profissionais envolve o contato direto com linguagens de programação, interação com banco de dados, etc.
- O aluno, aqui, irá desenvolver capacidade técnica para coletar, gerenciar e transformar em modelos utilizáveis uma grande quantidade de dados estruturados ou não, para que seja possível extrair desse conjunto informações relevantes.