Cientista de Dados: o que faz, salário e como se tornar

Conforme vai dominando os assuntos, ele descobre outras áreas do conhecimento para estudar e o trabalho, aperfeiçoar. De forma geral, o cientista de dados descobre soluções e resolve problemas de negócios utilizando dados. Já faz alguns anos que a profissão de cientista de dados – ou data scientist, em inglês – aparece em listas de empregos em alta no Brasil e no mundo. Em pesquisa recente https://piauinoticias.com/educa%C3%A7%C3%A3o/114012-trazendo-o-futuro-para-o-presente-explorando-a-ci%C3%AAncia-de-dados-e-machine-learning.html feita pelo LinkedIn, por exemplo, ela aparece entre os 25 cargos com demanda crescente no país para 2022. As empresas procuram as instituições de ensino e selecionam os alunos de cursos como Estatística e Matemática, já no primeiro ano da graduação. Esses jovens participam de um programa de estágio de cientista de dados e são preparados para analisar e interpretar bancos de dados.

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Ser graduado em alguma área específica não é obrigatório para se tornar um cientista de dados, mas pode facilitar bastante. Pessoas que possuem curso superior em estatística ou engenharia da computação, por exemplo, podem ainda não saber tudo o que um cientista de dados precisa, mas já têm habilidades e conhecimentos importantes para se tornar um profissional da área. Muitos cientistas de dados começaram suas carreiras como estatísticos ou analistas de dados. Mas, à medida que o big data (e as tecnologias de armazenamento e processamento de big data, como o Hadoop) começaram a crescer e evoluir, esses papéis também evoluíram. Eles são uma informação fundamental que requer análise, curiosidade criativa e habilidade para traduzir ideias de alta tecnologia em novas maneiras de gerar lucro. O conjunto de habilidades necessário para exercer a profissão pode ser desenvolvido por cursos de graduação como matemática, física, engenharia, ciência da computação, estatística, economia e administração.

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Essas previsões de dados dariam à empresa de reservas de voos mais confiança para tomar suas decisões de marketing. Então isso é uma fase em que eu posso trabalhar, mas antes disso você pode ter uma outra fase que é simplesmente olhar os dados, ver o que que você encontra por lá e Ciência de dados: cargos, habilidades e formação essa é a fase de análise exploratória. Com isso, você pode encontrar diversas coisas que nem espera, levantar perguntas baseadas nos dados que você olhou e depois que levantou todas as perguntas, intuições, hipóteses, você coloca elas em teste, cria modelos e faz outras coisas.

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Em seguida, vem a fase de limpeza e preparação dos dados, onde os dados brutos são transformados em um formato adequado para análise. No entanto, de maneira geral, esse processo segue uma estrutura que começa com a coleta de dados. Ambos os acontecimentos colocaram a área de Ciência de Dados no radar do mundo, onde os olhos estavam voltados com medo e admiração para cada momento seguinte. “Pode ser que você aprenda uma técnica hoje, mas que amanhã ou depois ela se torne obsoleta. Como boa parte do trabalho do cientista é feita através de programação, é preciso que ele faça um painel de informações – o chamado dashboard – para traduzir as informações que ele obteve e explicar para a equipe o porquê das escolhas que foram tomadas. Quem busca uma faculdade gratuita em Ciência de Dados deve conhecer a Universidade Virtual de São Paulo (Univesp), que oferece essa graduação através da modalidade EAD e sem qualquer tipo de custo.

Algumas razões para o crescimento de Machine Learning são o crescimento da web e da automação. A Netflix é um dos exemplos mais bem sucedidos de aplicação de Machine Learning. Cada vez que você assiste um filme ou faz uma avaliação, o sistema “aprende” seu gosto e passa a oferecer filmes de forma personalizada para cada usuário.

Pessoa Cientista de Dados Sênior (LLM)

É um dos métodos usados em projetos de ciência de dados para obter insights automatizados de dados. Os engenheiros de machine learning são especializados em computação, algoritmos e habilidades de codificação específicas para métodos de machine learning. Os cientistas de dados podem usar métodos de machine learning como uma ferramenta ou trabalhar em estreita colaboração com outros engenheiros de machine learning para processar dados. A ciência de dados pode revelar falhas e problemas que, de outra forma, passariam despercebidos. Mais insights sobre decisões de compra, feedback de clientes e processos de negócios podem impulsionar a inovação em operações internas e soluções externas.

• A partir de uma análise, o algoritmo de Inteligência Artificial desenvolvido pelo cientista de dados compara o perfil do cliente que deixou de comprar com aqueles que ainda estão comprando.
• As empresas procuram as instituições de ensino e selecionam os alunos de cursos como Estatística e Matemática, já no primeiro ano da graduação.
• O salário de um cientista de dados júnior é de R$ 13,1 mil, em média, dependendo do tamanho da organização.
• Onde há dados, a Ciência de Dados pode ser aplicada e seu background científico será um diferencial.
• Um exemplo disso são as séries temporais, um importante conceito da estatística.

• Sendo assim, um cientista de dados pode tanto realizar todo o processo, incluindo as atribuições dos demais profissionais citados no parágrafo anterior.
• Assim, gestres de times de diferentes tipos de cientistas de dados se ocupam com a qualidade das entregas, com a gestão da produção de modelos, com a produtividade e, claro, com os resultados que a equipe está entregando para o negócio.
• Para aqueles que se adaptam bem a estas condições, a carreira de cientista de dados pode ser extremamente gratificante e enriquecedora.

Para você ter uma ideia, só em 2018, foram gerados 33 zetabytes de novos dados no mundo – cada zetabyte equivale a 1 trilhão de gigabytes. Consegue imaginar o quanto desta informação foi analisada e aproveitada pelas empresas? Ela descreve perfeitamente o mundo contemporâneo, em que o grande voluma de informações gerado todos os dias se tornaram matéria-prima para o crescimento de negócios dos mais diferentes segmentos. A expert Caroline Oliveira explica como identificar um problema de negócio é essencial para a análise de dados.