Como se tornar cientista de dados: veja o passo a passo

A ciência de dados é um campo em rápido crescimento, amplamente impulsionado pela expansão do big data. Com cada vez mais empresas buscando entender e utilizar grandes volumes de dados para informar decisões de negócios, a demanda por cientistas de dados aumentou exponencialmente. Realizar projetos pessoais é uma forma https://www.bcnoticias.com.br/como-se-tornar-um-analista-de-dados/ prática de aplicar seus conhecimentos e aprimorar suas habilidades. Escolha um problema interessante ou desafiador e trabalhe em soluções utilizando técnicas de ciência de dados. Dedique tempo para estudar algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina, realizando projetos que envolvam a aplicação dessas técnicas.

O foco em solução de problemas de negócio ganhará ainda mais ênfase na FCD 4.0, bem como IA estará presente em todos os cursos. Outras linguagens que evoluíram nos últimos anos e têm boas perspectivas de futuro já estão presentes em outras Formações, como Rust, C++ e Scala (Julia e Go estão nos cursos dos módulos extras). Os mantenedores da linguagem preferem deixá-la no nicho onde ela nasceu, o meio acadêmico. Não há nada de errado com isso, mas o nosso foco nos cursos da DSA é o que o mercado precisa agora e para os próximos anos. E por isso tomamos a (difícil) decisão de não trazer mais a linguagem R na FCD.

As principais habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados

Usualmente, as soluções de ciências de dados são construídas a partir de conceitos fundamentais encontrados na matemática e estatística. Especificamente, soluções modernas de ciência de dados têm suas bases nas disciplinas de Álgebra Linear, Cálculo, Probabilidade e Estatística. Então, para se tornar uma boa cientista de dados, é necessário ter uma ótima base teórica nessas disciplinas. Quando você está procurando informações sobre como se tornar um cientista de dados, há três coisas principais que você precisa ter em mente – formação, motivação e experiência. Se você tem os três, então você pode ter certeza de que está no caminho certo para se tornar um cientista de dados. O machine learning é um aliado indispensável para a pessoa cientista de dados, que deve ter conhecimentos nesse tipo de tecnologia para uma atuação mais precisa e otimizada na área de Data Science.

• Uma vez que você tenha uma base sólida em programação e estatística, o próximo passo é começar a estudar ciência de dados mais formalmente.
• Nesse sentido, a pessoa cientista de dados deve entender muito bem o padrão SQL e dominar as ferramentas que implementam seus conceitos em Python, como as bibliotecas SQlite e PostGreSQL.
• Ser capaz de comunicar resultados complexos de maneira clara e concisa é crucial para compartilhar insights com equipes multidisciplinares e tomadores de decisão.
• A modelagem estatística é outra parte integral do currículo de quem quer saber como se tornar um cientista de dados.
• Até este ponto, falamos sobre a profissão de ciência de dados (e alguns dos principais ramos relacionados a ela), os requisitos mais procurados e os motivos que atraem as pessoas para essa carreira.

Machine learning é um subcampo da ciência de dados que se concentra na criação e aplicação de algoritmos que podem aprender a partir de dados e fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para fazê-lo. Participar de competições de ciência de dados, como o Kaggle, pode te ajudar a enfrentar desafios reais, trabalhar em projetos complexos e se destacar no mercado. Participar de comunidades e fóruns de ciência de dados é uma ótima maneira curso de analista de dados de trocar experiências, aprender com outros profissionais da área e estar atualizado sobre as novidades. A linguagem SQL nos permite obter os dados, mas em geral não nos permite ir muito além disso. Então, quando precisamos manipular os dados de maneiras mais complexas, entram em cena linguagens de programação de propósito geral como Python e R. Além disso, o profissional deve saber quando utilizar cada técnica diante dos objetivos do projeto.

Ferramentas e tecnologias

Nessa relação, o cientista de dados precisa fazer perguntas para entender como o setor funciona, fazer análises de possibilidades e questionar sobre princípios e processos da área. 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. O cientista de dados também precisa ter algumas habilidades e competências comportamentais como boa comunicação, liderança e capacidade de resolver problemas. Conforme vai dominando os assuntos, ele descobre outras áreas do conhecimento para estudar e o trabalho, aperfeiçoar. São técnicas e boas práticas que ajudam a transformar estatísticas, gráficos e relatórios complexos em histórias interessantes de entender e de acompanhar. O objetivo é ser o mais democrático possível ao espalhar o conhecimento para que todos consigam compreender, de maneira clara e precisa.

As competências técnicas, incluindo proficiência em programação, conhecimentos de análise estatística e experiência em aprendizagem automática, constituem a base. As competências analíticas, como a manipulação de dados e a modelação estatística, permitem que os cientistas de dados obtenham informações. As competências transversais, incluindo a comunicação eficaz, a resolução de problemas e o trabalho em equipa, aumentam a sua capacidade de trabalhar em colaboração e de causar impacto. Eles aplicam técnicas estatísticas e algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões, tendências e relações nos dados.

Como se tornar um data scientist? Habilidades e conhecimentos necessários

Especificamente, podemos mencionar álgebra linear e cálculo como subáreas fundamentais para o trabalho em Data Science. Segundo ela, “existe um mercado enorme, demandando até mais do que as universidades conseguem oferecer”. Ainda que não seja uma obrigatoriedade, essas áreas de conhecimento permitem uma proximidade maior com os conhecimentos e habilidades necessários para se tornar um analista de dados.

• Assim como você, outras pessoas também assistiram aos filmes A, B e C, mas também viram o D.
• Compreender essas questões ajuda na compreensão de conceitos e aplicações dessas técnicas.
• Em um projeto que ele esteja procurando a solução para aumentar as vendas de uma loja, por exemplo, ele pode trabalhar em conjunto com o diretor comercial, gerente comercial e vendedores.
• Por isso, é importante ser analítico e saber dividir os problemas para chegar à solução de maneira ágil.