Cientista de dados: o que faz, carreira e salário

A Estatística, parte fundamental da Ciência de Dados, requer habilidade com números. Avalie suas características e na sua auto avaliação, verifique se esse item será um problema ou não. Você, como profissional, precisa avaliar o momento atual da sua carreira e como pretende estar em 5 ou 10 anos. Se pretende seguir uma carreira em Analytics, seja como Ciência de dados: as vantagens em se fazer um bootcamp, Engenheiro de Dados ou Analista, precisa compreender quais são suas habilidades atuais, onde pretende chegar, avaliar os gaps e traçar um plano de ação.

Atuar como cientista de dados é possuir múltiplas competências e saber se adaptar a diferentes contextos empresariais. Esse profissional terá a expertise necessária para traçar comunicação entre os dados e apresentar os resultados. Ele utiliza técnicas de Inteligência Artificial (IA) para trabalhar com a mineração de dados. Aliado a isso, estão habilidades com estatística, programação e comunicação.

Cientista de Dados Sênior (Vaga afirmativa)

Em suma, desenvolver a técnica é importante, mas o pensamento estratégico de negócios não pode ser ignorado, pois ele é fundamental para o dia a dia de trabalho de um https://circuitodenoticias.com.br/10847/ciencia-de-dados-as-vantagens-em-se-fazer-um-bootcamp. Só assim é possível criar insights capazes de ajudar na estratégia de negócio de uma empresa de forma inteligente e fundamentada. Em São Paulo, a PUC-SP também aposta na realização de cursos de bacharelado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial. A formação mescla conhecimentos interdisciplinares de estatística, engenharia, computação e economia com assuntos como machine learning e big data.

Por isso, tanto para quem se candidata às vagas de data scientist quanto para quem contrata, é necessário primeiro compreender quais skills são realmente importantes para ocupar determinado posto. Outro conhecimento importante para ter nessa área é sobre a infraestrutura dos dados ou a engenharia de dados. Envolve processamento dos dados e importação deles para estruturas de armazenamento, com o uso de tecnologias como Hadoop e Spark. Podemos também mencionar como fundamentais as habilidades relacionadas à infraestrutura de implantação e deployment, como o MLOps e as estratégias de pipeline de dados. A pessoa cientista de dados também cuida da visualização dos insights encontrados e do compartilhamento desses achados para outras pessoas em uma linguagem compreensível. É dever dessa pessoa cuidar do deploy do modelo ou algoritmo de análise para que ele seja utilizado no dia a dia, como parte de outra aplicação.

Este projeto é mantido e patrocinado pelas empresas

Os modelos de machine learning permitem a generalização das informações a partir de uma base de dados. Porém, mais importante que isso, diversas empresas têm buscado por Cientistas de Dados capazes de lidar com problemas envolvendo texto (processamento de linguagem natural) e o ajuste fino desses modelos para tarefas específicas. 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. Bastante abrangente e sucinto.Gostaria apenas de indicar um curso online de Probabilidade e Estatistica do Veduca. É um curso que demanda bastante tempo para sua conclusão, mas possui uma linguagem simples (bom para quem está começando). Não indico para quem já possui certa experiencia e quer conhecer coisas novas.

• Eles fazem diagramas, gráficos e tabelas para representar tendências e previsões.
• O único ponto de atenção aqui é que a linguagem Python é também muito utilizada em outras aplicações não necessariamente ligadas a dados, como desenvolvimento back-end e desktop.
• Os cientistas de dados precisam trabalhar com várias partes interessadas e gerentes de negócios para definir o problema a ser resolvido.
• Da mesma forma, a pessoa cientista de dados precisa saber avaliar o modelo, com métricas de aprendizado e controle de viés (que define se o modelo entende os dados analisados) e variância (sensibilidade do modelo aos dados de treinamento).
• Voltando ao exemplo de reserva de voo, a análise prescritiva pode analisar campanhas de marketing históricas para maximizar a vantagem do próximo pico de reservas.

Quem quiser saber mais a respeito, pode ver todos os detalhes, conhecer o programa completo e verificar o currículo de excelência do corpo docente no site do curso de pós em Data Science e Decisão do Insper. Destas, 260 são de aulas, 120 horas de experiências práticas, realizadas em laboratório, e 44 horas dedicadas a oficinas e workshops. Então você vai ter, talvez mais controle, talvez (com a possibilidade de) fazer coisas mais profundas, com mais facilidade e vai ter uma luta de linguagens um pouco, mas são alternativas, o Excel, o R, o Python, cada uma com suas vantagens e desvantagens. Agora se isso é uma consequência, uma relação de causa ou é só uma correlação a gente tem que fazer algum teste para poder ter essa certeza. Confira um material 100% gratuito e baseado no conteúdo programático de Língua Portuguesa para o 5º ano.

Data Storytelling

Como freelancer, quando há demanda, ele consegue tirar entre R$ 2.000 a R$ 2.200 por mês. O primeiro “job” com isso foi conquistado em 2023 para uma empresa de varejo, onde ele conseguiu tirar R$ 1.200. Atualmente, Gabrielle recebe cerca de R$ 11 mil com carteira assinada (CLT) e reconhece que o salário nesse setor é realmente alto. No entanto, ela faz alguns alertas necessários para quem pensa em investir nessa profissão. Um ano depois, ela começou a estagiar no Google, em São Paulo, onde atuava analisando dados dentro do setor de marketing, entre outras tarefas relacionadas.