Eles têm conhecimento em matemática avançada, estatística, programação e conhecimento de negócios, e conseguem usar esse conjunto de habilidades para identificar padrões e tendências que outras pessoas podem não perceber. O papel do cientista de dados é crucial para o sucesso das empresas modernas, pois eles ajudam as organizações a entender melhor seus clientes, otimizar operações e prever futuras tendências de mercado. Eles aplicam técnicas estatísticas https://www.vitrinedocariri.com.br/2024/04/22/estrategias-de-empresas-como-a-ciencia-de-dados-determina-o-planejamento-corporativo/ e algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões, tendências e relações nos dados. Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos de segmentação, além de realizar análises exploratórias para obter insights iniciais. Torne-se um cientista de dados e aprenda a construir modelos estatísticos, resolver problemas e expandir a estratégia de negócios com base em algoritmos de Machine Learning e Big Data.

• Ele também pode projetar, modelar e implementar estruturas exploratórias de dados.
• Ele usa dados para entender o que aconteceu antes para informar um curso de ação.
• No relatório de 2023 do fórum econômico mundial sobre o futuro dos empregos a área de Big-data analytics aparece como no topo das áreas com potencial de geração de empregos até 2027.
• Para Serra, é importante que as pessoas que estão começando tenham força de vontade.

Para isso, é fundamental estar atualizado com relação ao debate em torno da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e do foco que ela dá no consentimento para estabelecer relações comerciais justas. Uma vez que os dados representam ativos tão importantes, é necessário ter cuidado maior com eles. Afinal, os sistemas criados por esses profissionais não existem sozinhos, eles existem em um contexto, em uma organização/uma sociedade e geram impacto na vida de pessoas em todos os âmbitos. A pessoa cientista deve saber manipular esse tipo de série, inclusive conhecendo as funções e métodos específicos para gerenciar isso. Da mesma forma, é importante compreender as particularidades das séries e como essas particularidades ajudam a interpretar melhor os seus resultados.

Cientista de Dados: Conhece esta profissão

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. A Licenciatura em Ciência de Dados pretende reforçar o passo intermédio entre recolha de dados e a tomada de decisão baseada nos mesmos, isto é desenvolver métodos avançados de Ciência de Dados e Inteligência Artificial. O objetivo é proporcionar um conhecimento aprofundado das metodologias e conceitos fundamentais, de forma adotar o aluno da capacidade de atualização dos conhecimentos técnicos mais específicos e de acompanhar a rápida evolução deste setor.

E, se você olhar os dados, uma das coisas que você percebe é que quem visita duas vezes por semana ou mais (a plataforma), tem uma taxa de conclusão de cursos a curto, médio e longo prazo totalmente diferente de quem visita num ritmo menor. Quem atua hoje no mercado como cientista de dados, geralmente, tem formação em Engenharia, Ciências da Computação, Administração, Estatística, Economia e Física, só para citar alguns exemplos. O salário de um cientista de dados júnior é de R$ 13,1 mil, em média, dependendo do tamanho da organização. Quem deseja trabalhar como cientista de dados precisa ficar atento as habilidades comportamentais também, que já se tornaram um fator decisivo de contratação em recrutamentos.

ser data scientist é um trabalho fácil?

Além disso, essa documentação serve como base para a tomada de decisão estratégica da gestão e da equipe. De uma informação somada a outra informação, surge uma terceira que possibilita encontrar a melhor correção para determinada situação. Após a etapa da coleta, é muito comum que o Cientista também crie relatórios em que organizam os dados identificados, os problemas e suas possíveis soluções. O documento pode atuar como um marco de aprendizado para ele e para o restante da equipe, especialmente para comparar no futuro e criar uma rede de proteção de dados.

Essa carreira em dados une o conhecimento em Engenharia de Software, em Ciência de Dados e em Machine Learning. Pessoas que atuam nessa área se tornam responsáveis por garantir que modelos de Machine Learning funcionem de forma otimizada e possam ser escalados para dar conta de um grande volume de dados. Como exemplo, ele menciona profissionais da curso de desenvolvimento web Engenharia de Software ou mesmo de Product Management, que podem atuar de forma associada ao time de dados. Dessa forma, esses tipos de cientistas de dados precisam entender a linguagem usada e as possibilidades de execução. Florian Douetteau aponta que esse tipo de cientista de dados é caracterizado pela pouca profundidade em Ciência de Dados.