A demanda por cientistas de dados aumentou como resultado da crescente quantidade de dados que as empresas estão coletando hoje, e é improvável que essa tendência seja revertida tão cedo. Os cientistas de dados são generosamente pagos por seu trabalho em ajudar as empresas a entender conjuntos de dados enormes e complexos. Muitos empregos de nível básico pagam mais de US $ 100,000 anualmente. Os graus de ciência de dados agora estão sendo oferecidos por um número crescente de escolas e universidades. Mas e se você não tiver a chance de frequentar a faculdade? Não se preocupe. você ainda pode se tornar um cientista de dados sem um diploma. Você pode se tornar um cientista de dados sem um diploma simplesmente seguindo este guia passo a passo. Também examinaremos as distinções entre um cientista de dados e um analista de dados e o salário necessário.
O que é um Cientista de Dados?
As empresas produzem enormes quantidades de dados todos os dias. Tudo, desde informações do cliente até rastreamento de estoque, está incluído nesses dados. Os cientistas de dados são responsáveis por gerenciar e transformar esses dados em conhecimento que as empresas podem usar para tomar decisões importantes.
Você pode se tornar um cientista de dados sem um diploma?
Sim, é possível trabalhar como cientista de dados sem um diploma. Embora graus avançados em matemática, ciência da computação e estatística possam ser solicitados em algumas descrições de trabalho para cientistas de dados, esses geralmente não são pré-requisitos estritos.
Como se tornar um cientista de dados sem graduação
O campo mais popular é Data Science. A probabilidade de os candidatos possuírem um diploma real em Data Science é extremamente baixa porque é um campo relativamente novo. Aqui estão algumas ações essenciais que ajudarão você a se tornar um cientista de dados sem um diploma para compensar isso. A seguir estão:
#1. Obtenha as informações básicas essenciais
Numerosos ramos da matemática, ciência da computação e estatística contribuem para o amplo campo da ciência de dados. Você pode aprender mais sobre esses tópicos lendo uma variedade de livros. O guia abrangente do DataFlair sobre Estatísticas para Ciência de Dados explica algumas das principais ideias estatísticas pertinentes à ciência de dados.
Além disso, você pode aprender sobre tópicos como cálculo, álgebra linear, probabilidade, matemática discreta, etc. Você pode aprender Python e R, as duas linguagens de programação mais usadas no campo da ciência de dados, para obter conhecimento dos fundamentos da disciplina .
#2. Aprenda ciência de dados
Agora, aprender ciência de dados é a segunda etapa crítica para se tornar um cientista de dados sem um diploma. Em que consiste a Ciência de Dados? Extração de dados, transformação de dados, limpeza, visualização e previsão são apenas alguns dos elementos que compõem a ciência de dados.
Cada um desses elementos precisa ser dominado separadamente. Contar histórias é um componente crucial da ciência de dados. Você precisa ser proficiente com uma variedade de ferramentas para aprender essas habilidades. Por exemplo, você precisa estar familiarizado com programas como ggplot2, seaborn e matplotlib para visualização.
#3. Examine estudos de caso em tempo real
Depois de ter uma sólida compreensão da ciência de dados e das muitas ferramentas envolvidas no processo de ciência de dados, você deve examinar e estudar vários estudos de caso de como as grandes corporações estão utilizando a ciência de dados para aumentar suas operações e receitas.
#4. Manter projetos em andamento
Você deve trabalhar em projetos reais para resolver problemas reais para obter uma compreensão adequada do assunto mais prático da ciência de dados. Suas habilidades em Ciência de Dados avançarão como resultado da experiência prática na resolução de problemas do mundo real.
Pode ser difícil encontrar um emprego em ciência de dados como recém-formado, portanto, trabalhe em projetos reais que valham a pena e desenvolva suas habilidades.
# 5. Obter certificação
Embora a obtenção de uma certificação seja opcional, ela apenas aumentará suas chances de se tornar um cientista de dados sem um diploma. Suas habilidades de implementação de ciência de dados serão destacadas por uma certificação oficial.
Empresas como Microsoft, Cloudera, SAS e outras fornecem certificações em Data Science. Uma lista de alguns desses certificados é fornecida abaixo:
- Cientista de dados certificado pela SAS
- Cloudera Certified Associate: Spark e Hadoop Developer Certification
- Associado Microsoft Certified Azure Data Scientist
- Crie um Portfólio.
O trabalho que você tem feito na área de Data Science está refletido em seu portfólio. Várias iniciativas de ciência de dados podem ajudá-lo a melhorar seu portfólio. Você pode atrair a atenção de vários recrutadores de empregos aumentando sua visibilidade em plataformas como Github, Linkedin, Kaggle, Tableau Public, etc.
Você pode adaptar seu portfólio para uma posição específica. Por exemplo, se sua posição exigir aprendizado de máquina, você precisará ter projetos em seu portfólio que usem algoritmos de aprendizado de máquina.
O portfólio de análise de dados é outro tipo de portfólio que permite exibir transformação, limpeza, visualização de dados, etc. O portfólio narrativo é a terceira categoria de um portfólio, que é uma iniciativa completa que converte um problema de negócios em ciência de dados.
#7. Participe de Hackathons
Aprender ciência de dados fazendo isso é o melhor método. Kaggle é apenas um dos muitos locais online que permitem o envolvimento ativo em competições de ciência de dados. Você pode montar seu portfólio e agregar experiência ao seu currículo participando desses concursos.
Você pode obter uma compreensão completa de como aplicar a ciência de dados em circunstâncias da vida real, envolvendo-se em extensa limpeza, transformação, análise e visualização de dados. Ganhar experiência trabalhando com desafios de ciência de dados de graus variados ajudará você a desenvolver sua competência.
Passamos por vários processos, incluindo aquisição de conhecimento pré-requisito, desenvolvimento de habilidades essenciais de ciência de dados, obtenção de credenciais, construção de um portfólio e participação em diferentes competições. No entanto, pode-se tornar um cientista de dados sem um diploma seguindo estas etapas.
Graduação em Ciência de Dados
Um diploma em ciência de dados é um programa de estudo que se concentra nos conceitos, métodos e equipamentos empregados no campo. Ciência da computação, estatística e conhecimento de domínio são todos combinados na área interdisciplinar da ciência de dados para tirar conclusões e informações dos dados.
Cursos de matemática, estatística, ciência da computação, mineração de dados, aprendizado de máquina, visualização de dados e comunicação são frequentemente encontrados em programas de graduação em ciência de dados. Além disso, programas específicos podem oferecer cursos em áreas específicas, como negócios, medicina ou ciências sociais.
Estão disponíveis cursos de graduação e pós-graduação em ciência de dados. Algumas faculdades oferecem diplomas especializados em ciência de dados, enquanto outras oferecem diplomas em disciplinas com foco em ciência de dados, como estatística, ciência da computação ou tecnologia da informação.
Os graduados em programas de graduação em ciência de dados podem trabalhar como cientistas de dados, analistas, engenheiros especializados em aprendizado de máquina, engenheiros de dados, analistas de negócios e muitos outros cargos relacionados. Um diploma em ciência de dados pode ser um investimento inteligente para pessoas que desejam entrar nesse campo de trabalho, porque há uma necessidade crescente de insights orientados por dados em todos os setores.
Quais são algumas universidades que oferecem diplomas em ciência de dados?
Os cursos de graduação e pós-graduação em ciência de dados estão disponíveis em várias faculdades. Aqui estão alguns exemplos de faculdades que oferecem graduação em ciência de dados:
- Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) – Bacharel em Ciência da Computação e Engenharia com concentração em Ciência de Dados
- Carnegie Mellon University – Bacharel em Estatística e Ciência de Dados
- University of California, Berkeley – Bacharel em Ciência de Dados
- Universidade de Nova York - Bacharel em Ciência de Dados
- Universidade de Stanford - Mestrado em Estatística: Ciência de Dados
- Columbia University - Mestrado em Ciência de Dados
- Universidade de Washington - Mestrado em Ciência de Dados
- Universidade do Texas em Austin - Mestrado em Ciência de Dados
- Universidade Johns Hopkins - Mestrado em Ciência de Dados
- University of California, San Diego – Mestrado em Ciência e Engenharia de Dados
Existem muito mais universidades que oferecem graduação em ciência de dados; estes são apenas alguns exemplos. Para escolher o programa que melhor se adequa aos seus objetivos acadêmicos e profissionais, é fundamental realizar pesquisas e comparar diversas opções.
Salário de cientista de dados
O salário de um cientista de dados pode mudar dependendo de vários fatores, incluindo localização, setor, anos de experiência, escolaridade e responsabilidades específicas do trabalho. No entanto, como há uma demanda tão grande por cientistas de dados, eles geralmente são bem pagos.
O salário-base típico de um cientista de dados nos EUA é de aproximadamente US$ 113,000 por ano, de acordo com a Glassdoor. No entanto, dependendo dos fatores mencionados, esse valor pode variar de cerca de US$ 76,000 a mais de US$ 180,000 anualmente.
Muitos cientistas de dados podem receber bônus, opções de compra de ações e outros tipos de remuneração além do salário normal. Os cientistas de dados podem ganhar mais dinheiro e receber pacotes de pagamento mais lucrativos em alguns setores, como tecnologia e finanças.
É importante lembrar que a remuneração dos cientistas de dados pode variar de acordo com o país e a área. Por exemplo, a Payscale estima que o salário médio anual de um cientista de dados no Reino Unido é de aproximadamente £ 47,000.
No geral, o assunto ciência de dados tem um grande potencial de ganhos e há uma grande demanda por cientistas de dados em vários negócios.
Cientista de Dados x Analista de Dados
De acordo com o Relatório do Futuro das Posições do Fórum Econômico Mundial de 2023, um analista de dados versus cientista de dados representa dois dos cargos mais procurados e com altos salários, juntamente com especialistas em IA e aprendizado de máquina e especialistas em transformação digital.
Embora haja inquestionavelmente muito interesse em profissionais de dados, nem sempre é óbvio o que diferencia um analista de dados de um cientista de dados. Embora o façam de forma diferente, ambas as funções incluem trabalhar com dados.
Analistas de dados vs. Cientistas de dados: o que eles fazem?
Uma das maiores diferenças entre um cientista de dados e um analista é o que eles fazem com os dados.
Os analistas de dados geralmente usam ferramentas como linguagens de programação SQL, R ou Python, software de visualização de dados e análise estatística para trabalhar com dados estruturados para resolver problemas de negócios do mundo real. Tarefas típicas para um analista de dados podem ser:
- Identificar as necessidades de informação em colaboração com os líderes organizacionais
- Usando fontes primárias e secundárias para coletar informações
- Reorganizando e limpando dados para análise
- Examinar conjuntos de dados para encontrar padrões e tendências que podem ser transformados em conhecimento que pode ser usado
- Apresentação de descobertas fácil de entender para orientar decisões baseadas em dados
Ao lidar com o desconhecido, os cientistas de dados frequentemente usam abordagens de dados mais sofisticadas para gerar previsões futuras. Eles podem desenvolver técnicas para modelagem preditiva que podem lidar com dados estruturados e não estruturados, ou podem automatizar seus algoritmos de aprendizado de máquina. Esta posição é normalmente vista como uma versão melhorada de um analista de dados. Tarefas diárias típicas podem incluir:
- Coleta, purificação e processamento de dados não processados
- Usando algoritmos de aprendizado de máquina e modelos preditivos para coletar grandes conjuntos de dados
- Criar instrumentos e procedimentos para rastrear e avaliar a precisão dos dados
- Criação de painéis, relatórios e ferramentas para visualização de dados
- Programar a recolha e tratamento de dados de forma automatizada
Diferenças e semelhanças entre um analista de dados e um cientista de dados
Um diploma de bacharel em um campo quantitativo, como matemática, ciência da computação ou estatística, é necessário para ambas as opções profissionais.
Um analista de dados pode dedicar mais tempo à análise de rotina enquanto entrega consistentemente relatórios. Os métodos usados para alterar, armazenar e analisar dados podem ser criados por um cientista de dados. Definido de forma simples, um cientista de dados desenvolve novas formas de coletar e analisar dados a serem usados por analistas, enquanto um analista de dados dá sentido aos dados já coletados.
Se você gosta de programação de computadores, matemática e estatística, qualquer rota de carreira pode ser adequada para suas aspirações profissionais. Um analista geralmente se concentra em fornecer respostas detalhadas sobre as operações da empresa. Para criar abordagens inovadoras para apresentar e responder a problemas significativos, um cientista de dados pode operar em um nível mais macro.
As funções às vezes são caracterizadas pelas ferramentas que empregam, embora cada função se preocupe em usar a análise de dados para fornecer insights que podem ser usados pela empresa. Ser habilidoso com software de banco de dados relacional, aplicativos de inteligência de negócios e ferramentas estatísticas é benéfico para os analistas de dados. Python, Java e aprendizado de máquina são frequentemente usados por cientistas de dados para modificar e analisar dados.
Cientista de Dados vs. Analítico: Requisitos Educacionais
Um diploma de bacharel em um assunto como matemática, estatística, ciência da computação ou finanças é normalmente necessário para cargos de analista de dados. Os cientistas de dados geralmente têm mestrado ou doutorado em ciência de dados, tecnologia da informação, matemática ou estatística, assim como muitos analistas de dados avançados.
Embora um diploma sempre tenha sido o caminho principal para uma carreira em dados, novas alternativas estão se abrindo para aqueles sem diploma ou experiência anterior. Você pode adquirir o conhecimento e as habilidades necessárias para uma posição inicial como analista de dados em menos de seis meses de estudo, obtendo um Certificado Profissional em análise de dados do Google ou IBM, ambos acessíveis no Coursera. Com o Certificado Google em mãos, você terá acesso a uma rede de contratação de mais de 130 empresas.
Trabalhar primeiro como analista de dados pode ser um método fantástico para iniciar uma carreira como cientista de dados se você estiver apenas começando.
Quais qualificações você precisa para ser um cientista de dados?
Um diploma de bacharel em ciência da computação, ciência de dados ou uma disciplina intimamente relacionada geralmente é necessário para cientistas de dados. No entanto, um mestrado em ciência de dados ou um tópico intimamente relacionado é o preferido por muitos empregos neste setor.
Quanto tempo leva para se tornar um cientista de dados?
Um cientista de dados normalmente gasta pelo menos quatro anos de estudo em tempo integral para obter um diploma de bacharel em ciência de dados, ciência da computação ou uma disciplina intimamente relacionada.
Quão difícil é se tornar um cientista de dados?
Geralmente requer uma sólida formação em matemática e ciência da computação, bem como experiência prévia em trabalhar com grandes quantidades de dados.
Posso me tornar um cientista de dados em 1 ano?
Sim. Em apenas 12 semanas, você pode aprender as habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados.
Cientista de dados é um trabalho estressante?
Sim. Muitos especialistas em dados descreveram o campo de análise de dados como exigente.
O que é um cientista de dados de nível básico?
Um cientista de dados iniciante trabalha examinando, decifrando e reunindo grandes quantidades de dados.
Conclusão
Um cientista de dados é um especialista que extrai dados para obter informações e insights usando habilidades estatísticas, de codificação e analíticas. Muitos setores diferentes, incluindo bancos, saúde, tecnologia e outros, estão em forte demanda por cientistas de dados.
Normalmente, é necessário ter uma base sólida em matemática, estatística, ciência da computação e experiência de domínio em um determinado campo para se tornar um cientista de dados. Além de disciplinas aliadas, como ciência da computação e estatística, várias faculdades também oferecem programas de graduação e pós-graduação em ciência de dados.
Uma carreira em ciência de dados oferece um potencial de ganho significativo, com os cientistas de dados geralmente ganhando salários acima da média. Além disso, à medida que a tomada de decisões baseada em dados se torna mais crucial nas empresas, esse campo oferece perspectivas de crescimento e progresso.
Para aqueles que têm paixão por análise de dados, solução de problemas e inovação, a ciência de dados é um setor em rápida expansão que oferece oportunidades interessantes.
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Referências
