Guia Completo: Como Começar a Carreira de Cientista de Dados
A profissão de cientista de dados em Portugal está em crescimento veloz, tanto em termos de reconhecimento como em compensação financeira, tornando-a uma carreira estimulante e com um futuro promissor. Para cientistas de dados iniciantes, ou seja, com cerca de 1 a 2 anos de experiência, a média salarial pode girar em torno dos €25.000 a €30.000 anuais. Estes valores são apenas indicativos, pois diferentes empresas e setores podem oferecer pacotes salariais distintos, que podem incluir bónus ou outras formas de compensação. O cientista de dados em Portugal deve ser um especialista não apenas nos aspectos técnicos da análise de dados, mas também em traduzir esses dados em ações e decisões estratégicas que impactam positivamente a organização.
- Muitos cientistas de dados possuem uma formação acadêmica em Ciência da Computação, Estatística ou em áreas correlatas.
- Isso envolve também a criação de pipelines de desenvolvimento de ML, a manipulação de arquivos do tipo pickle, monitoramento dos modelos depois do treinamento e a adoção de soluções de conteinerização como o Docker.
- Para começar uma carreira como cientista de dados, é necessário adquirir uma sólida formação em áreas como matemática, estatística, ciência da computação ou engenharia.
- Você pode colocar tudo o que já fez e vira um portfólio para você apresentar ao recrutador ou nas suas redes sociais para que as pessoas saibam o que você já desenvolveu”, aconselha Serra.
- 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.
- Para as empresas, ter na sua equipe profissionais que sabem transformar dados em informações que ajudem na tomada de decisões já não é mais uma vantagem competitiva; é uma necessidade.
Busque oportunidades de atuação, na prática
Fazer inteligência artificial responsável é uma prioridade para nós e todos no time se envolvem nessas discussões e nos impactos arquiteturais. Por fim, probabilidade e estatística formam um bloco fundamental no dia a dia do cientista de dados. Precisamos de probabilidade para entender como podemos escolher um número de forma aleatória ou às vezes compreender um fenômeno que acontece de forma aleatória. Compreender essas questões ajuda na compreensão de conceitos e aplicações dessas técnicas. No entanto, cada área tem suas especificidades e uma mesma solução de ciência de dados pode funcionar em um domínio, mas em outro não.
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Afinal, há muitos caminhos e muitos assuntos a aprender e habilidades a adquirir. Como exemplo, ele menciona profissionais da 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.
Por que adotar uma cultura data-driven vai impulsionar seu produto?
Seguindo as dicas acima e adquirindo conhecimento técnico, não tem por que você não começar a trilhar uma carreira de sucesso em uma área tão em demanda quanto a ciência de dados. É esperado que o analista de dados saiba usar técnicas analíticas, criar relatórios e estudos de caso, além de mexer com linguagens como SQL, Python, além de lidar com programas como Microsoft Power BI ou Google Data Studio. Entre os cursos mais comuns na formação do analista de dados, podemos citar engenharia, matemática ou estatística. Contudo, existem formações técnicas em áreas específicas que ajudam quem deseja seguir essa carreira. Porém, se você quer atuar nessa área e ser bem-sucedido na sua profissão, saiba que é importante investir em bons cursos e estar sempre atualizado com as principais tecnologias que surgem. Além disso, é importante desenvolver não apenas habilidades técnicas, mas também comportamentais.
Como fazer a transição de analista de dados para cientista de dados?
Cursos flexíveis e time de mentores com profissionais de empresas como Disney, Nubank e iFood. É válido ressaltar que a carreira de cientista de dados é bastante dinâmica e exige constante atualização. Por isso, é importante participar de eventos, conferências e workshops na área, além de estar sempre em busca de novas referências e estudos de caso. Os cientistas de dados também são especialistas na interpretação de dados, https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ mas seu foco é menos em analisar as histórias que os dados contam e mais em criar modelos que possam fazer previsões com base nos dados. 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. Usar Data Science é inevitável e já é uma fonte essencial de concorrência e crescimento.
- A busca constante pelo conhecimento e pela prática é essencial para se tornar um cientista de dados de destaque.
- Na área de vendas, por exemplo, o cientista de dados usa a estatística para testar a eficácia das campanhas de marketing.
- Outra linguagem de programação que merece ser mencionada é a linguagem de programação R.
- A depender do projeto que esteja atuando, o cientista de dados pode trabalhar com profissionais de diferentes áreas como comunicação, jurídica, recursos humanos, vendas, entre outras.
- Por ser uma profissão muito importante para o desenvolvimento de empresas e startups dos mais diversos portes e segmentos, esse profissional tem ganhado destaque no mercado.
Modelos de aprendizado não supervisionado
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. Inclusive, essa parte ajuda na criação de hipóteses que podem ser confirmadas ou negadas posteriormente. É uma forma de estudar as bases com a ajuda de elementos visuais como Ciência de dados: Inteligência Artificial se une à big data para criar modelos preditivos os gráficos e outros métodos de visualização 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.