Essa é uma boa pergunta Sergio, mas a resposta depende dos objetivos profissionais da pessoa e também do perfil de empresa em que ele pretende trabalhar. Em grandes empresas, onde a área de Data Science reporta diretamente para os tomadores de decisão nas áreas de negócio, as habilidades interpessoais são fundamentais. Outras empresas, terão um líder responsável por reportar os resultados e uma equipe com perfil mais técnico para a execução do trabalho. Mas independente de qualquer coisa, o conhecimento técnico deve ser adquirido. Para que você vai coletar montanhas de dados e aplicar modelos de análise? As empresas não vão iniciar um projeto de Data Science, se isso não for relevante para o negócio.
Para alcançar o sucesso, os cientistas de dados devem ser versáteis e ter muita vontade de aprender. Na ESEG, a grande vantagem é que a formação acadêmica é ampla e relaciona dados puros com aplicações do mundo real, permitindo que o engenheiro da computação atue na área de Data Science. Existem alguns caminhos para se tornar um profissional da área de ciência de dados Desenvolvimento Web: Tendências que vão moldar o setor de sucesso. Além da constante demanda por especialistas na área, o salário médio de um cientista de dados é de R$ 7.500,00, de acordo com o site Glassdoor, podendo chegar a mais de R$ 13.000,00. Usar Data Science é inevitável e já é uma fonte essencial de concorrência e crescimento. Afinal, tomar decisões com base em dados é muito relevante em qualquer tipo de empresa.
Manter-se atualizado e em constante aprendizado
Esse tipo de cientista de dados, provavelmente, está no mercado há muitos anos e já passou por várias etapas de desenvolvimento. Além disso, o profissional compreende que precisa estar em constante atualização. No mercado brasileiro, as lendas são pessoas que trabalhavam com ciência de dados, antes mesmo da área receber esse nome. À medida que avança em sua jornada de aprendizado, lembre-se de que a ciência de dados é um campo dinâmico e em constante evolução. Novas técnicas, ferramentas e melhores práticas estão sendo constantemente introduzidas, então é importante manter-se atualizado. Participe de workshops e conferências, siga blogs e podcasts de ciência de dados, e aprenda com outros cientistas de dados para continuar aprimorando suas habilidades.
O conhecimento em algoritmos de Machine Learning e Data Mining é essencial. O cientista de dados deve dominar essas áreas e ser capaz de lidar com os dados para extrair informações de valor. Ter boa intuição significa perceber padrões nos dados, mesmo que outras pessoas não consigam identificá-los. Com isso, é possível localizar informações valiosas e tornar o seu trabalho mais eficiente.
Aprofundamento em Machine Learning
Aprenda, faça, erre, faça novamente e quando você menos esperar, você vai ser capaz de analisar dados e contribuir para a empresa onde trabalha ou para seu próprio negócio. Conhecimentos de Estatística e Matemática fazem parte do pacote essencial para quem pretende trabalhar como Cientista de Dados. Apesar dessas áreas permitirem uma compreensão mais abrangente, é possível aprender estes conceitos e aplicá-los, ao longo da sua jornada de aprendizagem em Data Science.
- Se você quer saber como se tornar um data scientist e não sabe por onde começar, essa lista pode te ajudar a definir os campos de estudo mais importantes para se tornar um cientista de dados.
- Durante a graduação, é importante aproveitar as oportunidades para realizar projetos e estágios relacionados à análise de dados, aprimorando assim as habilidades técnicas necessárias.
- Nada substitui uma graduação em Estatística ou Matemática claro, mas você pode aprender os conceitos que serão usados no seu dia a dia em Data Science, aplicando estes conceitos através de uma linguagem de programação.
Como, por exemplo, os hábitos de consumo ou acontecimentos recentes na vida de seu cliente. Há algum tempo era suficiente para uma companhia processar seus próprios dados e obter as informações desejadas para a tomada de decisão. Afinal, o mundo dos dados vem sofrendo uma grande transformação https://www.pensarcontemporaneo.com/o-papel-da-ciencia-dos-dados-na-era-da-informacao/ nos últimos anos e essa mudança diz respeito, principalmente, à quantidade, variedade e formato dos dados com que temos que lidar. De acordo com o levantamento da Robert Half que mencionamos no início, o salário de um cientista de dados sênior pode chegar a R$ 26,7 mil.