Como se tornar um cientista de dados sênior: principais aspectos

Normalmente o mercado interpreta de forma equivocada este requerimento para a profissão de Cientista de Dados, fazendo crer que o profissional precisa ser expert em determinado segmento de negócio. Sistema Operacional – A decisão por qual sistema operacional utilizar é bastante pessoal e qualquer um dos 3 principais sistemas operacionais (Windows, MacOS e Linux) vai atender as suas necessidades. De qualquer forma, você poderá instalar máquinas virtuais com outro sistema operacional. Boa parte do framework de Data Science e Big Data, foi construída sobre plataforma Unix. Para um servidor Apache Spark (por exemplo), um servidor Linux é a melhor recomendação. Já para a parte de apresentação de dados, Microsoft Office e outras ferramentas de visualização podem depender de um sistema Windows.

O profissional cientista de dados é aquele que reúne competências voltadas para um perfil analítico, ou seja, capaz de interpretar e tomar decisões de forma lógica e racional. Quando falamos em dados, é comum encontrar no mercado diferentes posições para os profissionais que atuam no tratamento das informações. Mas não necessariamente são posições que desempenham a mesma função como é caso do analista curso de cientista de dados e do cientista de dados. Nossos especialistas MOOC dedicados realizam pesquisas durante semanas – só então eles podem dizer que suas avaliações para diferentes aspectos são finais e completas. Mesmo que leve muito tempo, esta é a única maneira de garantir que todos os recursos essenciais das plataformas de aprendizagem online são experimentados e testados, e o veredicto é baseado em dados reais.

O que faz um Cientista de Dados?

No dia a dia, cientistas de dados nem sempre precisam lidar com expressões matemáticas diretamente, já que as bibliotecas automatizam grande parte das rotinas, mas é importante conhecê-las a fundo. A versatilidade da ciência de dados permite que os profissionais se encontrem em uma vasta gama de indústrias, contribuindo com suas competências em cenários distintos e inovadores. Para alcançar o sucesso, os cientistas de dados devem ser versáteis e ter muita vontade de aprender.

A maioria dos cientistas de dados já vem dos campos de estatística ou análise de dados, apesar de alguns virem de campos não-técnicos, como administração ou economia. Outra coisa importante se você quer saber como se tornar um cientista de dados é entender a rotina desse profissional. A pós-graduação lato sensu em Data Science e Decisão do Insper oferece esta oportunidade para pessoas que são formadas em diversas outras áreas ganharem as habilidades necessárias para exercerem a função de um cientista de dados.

Principais assuntos

Um bom ponto de partida para ingressar nessa carreira promissora é buscar uma graduação na área de exatas, como estatística, matemática aplicada ou ciência da computação. Durante a graduação, é importante aproveitar as oportunidades para realizar projetos e https://leianoticias.com.br/ciencia-de-dados-ferramentas-habilidades-e-o-melhor-curso-para-voce/ estágios relacionados à análise de dados, aprimorando assim as habilidades técnicas necessárias. O campo da ciência de dados tem ganhado cada vez mais destaque nos últimos anos, pois a quantidade de dados gerados diariamente tem aumentado exponencialmente.

• O pensamento crítico é uma das habilidades essenciais em uma pessoa cientista de dados.
• Enquanto a teoria é importante para entender os conceitos e princípios subjacentes da ciência de dados, a prática é onde você realmente consolida seu aprendizado e desenvolve sua proficiência.
• Com esse modelo, os gestores da empresa seriam capazes de tomar decisões sobre a gestão de seus produtos baseando-se em dados reais e relevantes.
• Ou seja, o conteúdo pode parecer assustador, mas na verdade é algo muito próximo da realidade.
• Este campo envolve a realização, desenvolvimento e implementação de soluções de programas, aplicativos e plataformas.

Esse profissional é responsável por coletar, organizar e analisar grandes volumes de dados, com o objetivo de identificar padrões, tendências e informações relevantes para o negócio. Além disso, ele também é responsável por desenvolver modelos e algoritmos que possibilitam a criação de soluções inteligentes e preditivas. Por isso a pós-graduação é o caminho para quem deseja trabalhar na área.

Resolução de problemas complexos

Faça projetos pensando em problemas comuns das empresas, como segmentação de clientes, recomendação de produtos, detecção de fraudes e previsão de vendas. Para implementar esses projetos, use as bases de dados que estão disponíveis no Kaggle. Coloque seus projetos em um portfólio público, como o Github ou em um blog pessoal. Se você não tem experiência na área, um bom portfólio de projetos pode ser a sua chave para entrar no mercado de trabalho. À medida que você for concluindo projetos pessoais, pode ser legal reuni-los em um único lugar. O github.com é uma excelente ferramenta para organizar portfólios de projetos de ciência de dados e dar visibilidade a esses projetos para o mundo.