Para exercer sua função, o profissional dessa área precisa ter um amplo conhecimento que envolve estatística, ciência da computação, matemática, linguagens de programação e técnicas avançadas de análise de dados. As responsabilidades de cientistas de dados muitas vezes coincidem com as de analistas de dados, particularmente com análise exploratória de dados e visualização de dados. No entanto, o conjunto de skills de um cientista de dados é tipicamente mais amplo do que o de um analista de dados médio.
Mercado de trabalho
Conhecido também por data scientist, o cientista de dados é um profissional analítico. A sua principal função é extrair informações valiosas de dados armazenados de uma empresa que serão importantes para avaliar a situação atual e traçar estratégias mais assertivas para o futuro. O cientista de dados é o profissional com conhecimentos de diferentes vertentes que coleta, https://misturebas.com.br/2024/04/29/conheca-poder-inteligencia-artificial/ gerencia e transforma uma grande quantidade de dados em informações uteis e compreensíveis. Isso significa que ele terá acesso à Big Data, dados não-estruturados, e selecionará então informações relevantes. Se você deseja seguir essa carreira promissora, é essencial desenvolver habilidades em programação, estatística, machine learning e storytelling de dados.
- Em seguida, eles coletam, limpam e organizam os dados, garantindo que estejam livres de erros e prontos para análise.
- É por isso que as empresas têm investido de forma exponencial em Data Science e em profissionais qualificados da área.
- Outro fator importante a se considerar sobre o Big Data é que, quando não tratado adequadamente, esse grande volume pode confundir mais do que esclarecer.
- Como resultado, é comum para um cientista de dados se associar a engenheiros de aprendizado de máquina para escalar modelos de aprendizado de máquina.
- Esses dados são coletados por meio de ferramentas como Big Data e Business Intelligence.
Qual a diferença entre Data Science e Big Data?
Essa exigência elevada contribui para a valorização e escassez de profissionais de Ciência de Dados no mercado atual. 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. Além disso, um data scientist deve ter aptidão para resolução de problemas, a fim de extrair informações dos dados, que, por sua vez, fornecerão diretrizes para atuações estratégicas.
- Um analista de dados, por exemplo, deve entender estatísticas descritivas e inferenciais.
- Para construir modelos de aprendizado de máquina, cientistas de dados frequentemente recorrem a vários frameworks como PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib.
- Como resultado, não é surpresa que o papel do cientista de dados tenha sido apelidado de “o trabalho mais sexy do século XXI” pela Harvard Business Review (link fora de ibm.com).
- Business intelligence (BI) é tipicamente um termo guarda-chuva para a tecnologia que possibilita a preparação de dados, mineração de dados, gerenciamento de dados e visualização de dados.
- Ao longo do texto, citamos algumas habilidades que são necessárias para quem quer trabalhar na área de dados.
Qual é a diferença entre dados estruturados e não-estruturados?
Já o analista de dados, precisa ter alta capacidade analítica, além de uma boa afinidade com números e estatísticas. Neste caso, o conhecimento em linguagens de programação até pode ajudar, porém, não é o foco deste profissional. Um bom resultado de Data Science é o sucesso dos projetos em outras áreas que utilizam as informações apresentadas pelo setor. Por isso, a entrega dos resultados obtidos com o processo deve ser feita de forma precisa, gerando o suporte para tomadas de decisões mais efetivas. Trabalhar como cientista de dados foi considerado o melhor emprego de 2019 de acordo com ranking do Glassdoor, site de recrutamento profissional dos Estados Unidos. Os motivos para isso são a quantidade de vagas disponíveis, o quão satisfeitos estão os profissionais da área e a média salarial.
- Relembrando, a Data Science é uma análise criada para encontrar padrões em dados coletados.
- Entre as soft skills necessárias para atuar na área, podemos citar a fácil adaptação, mente ativa e curiosa, além da facilidade em solucionar problemas.
- Pode ser fácil confundir os termos “ciência de dados” e “business intelligence” (BI), pois ambos se relacionam com os dados de uma organização e a análise desses dados, mas eles diferem em foco.
- Um exemplo, são jornalistas que aprendem a coletar dados de serviços de streaming de música e desenvolvem matérias analisando o consumo musical nacional.
- É importante ressaltar que a remuneração pode variar de acordo com a experiência, senioridade e localidade do profissional.
Ou seja, em essência, o que a Data Science faz, é absorver o que acontece no mundo ao nosso redor e traduzir toda essa infinidade de dados em informações extremamente valiosas, que podem ser utilizadas para as mais variadas finalidades. Ter liberdade completa na escolha de linguagens de programação, ferramentas e frameworks melhora o pensamento criativo e o desenvolvimento. Experimente com modelos de base e construa modelos de aprendizado de máquina automaticamente em nosso estúdio de última geração para construtores de IA. Outros produtos e nomes de empresas aqui mencionados são de propriedade de seus respectivos proprietários. Procurar organizar e padronizar os dados, além de identificar tendências que podem ajudar no resultado financeiro e na tomada de decisões de uma empresa. Um dos objetivos do curso é que os alunos trabalhem com os dados de diferentes organizações eticamente.
Soluções
Como informamos anteriormente, não é necessário ter uma formação específica para atuar com Data Science. Para começar, é interessante que esses profissionais tenham habilidade com matemática, em especial com estatística. Em outras palavras, é o responsável por transformar os dados em informações palpáveis, que serão utilizadas de maneira estratégica em uma determinada área de aplicação ou empresa. Contudo, esses são apenas alguns exemplos simples do que um Engenheiro de Machine Learning pode fazer. De modo geral, esse tipo de profissional atua com pesquisa e desenvolvimento de algoritmos, com o objetivo de tornar máquinas/computadores em sistemas inteligentes.
Por isso, um profissional dessa área deve possuir habilidades específicas, principalmente capacidade analítica. Afinal, é necessário determinar quais dados, dentro desse grande volume, realmente são relevantes. São análises e processos mais complexos, que envolvem estatística, matemática, assim como conhecimento em tecnologias específicas. Por curso de cientista de dados isso, é importante ficar atento às habilidades requisitadas por cada processo seletivo. Atuar como cientista de dados é possuir múltiplas competências e saber se adaptar a diferentes contextos empresariais. Dados não-estruturados de clientes de uma empresa de alimentação, por exemplo, serão combinados e analisados por um cientista de dados.
