Uma carreira em ciência de dados oferece um ambiente intelectual estimulante, realização analítica e a oportunidade de ficar a par dos desenvolvimentos tecnológicos de ponta. A crescente importância do big data na tomada de decisões organizacionais levou a um aumento na demanda por cientistas de dados, que se tornaram mais predominantes nos últimos tempos. Neste artigo, vamos nos aprofundar no mundo desses profissionais, explorando suas funções e responsabilidades, bem como os passos que você pode seguir para se tornar um cientista de dados. Leia!
Quem é um cientista de dados?
Os cientistas de dados possuem o conhecimento necessário para extrair informações valiosas dos dados, utilizando uma combinação de metodologias estatísticas e de aprendizado de máquina, além de sua própria intuição humana. Sua função envolve a interpretação de conjuntos de dados complexos para descobrir padrões e tendências significativas. Ao longo do processo de coleta, limpeza e manipulação de dados, uma quantidade significativa de tempo é dedicada a essas tarefas devido à inerente falta de limpeza dos dados.
O papel de um cientista de dados envolve a identificação de questões-chave que exigem respostas e a determinação das fontes de dados apropriadas para abordá-las. Além de sua visão de negócios e habilidades analíticas, eles possuem experiência nas áreas de mineração de dados, limpeza de dados e apresentação de dados. As empresas contam com cientistas de dados para obter, gerenciar e avaliar dados brutos.
O que um cientista de dados faz?
No campo da ciência de dados, os profissionais são responsáveis por identificar as principais questões que sua equipe deve buscar. Eles então utilizam os dados para desenvolver soluções eficazes para essas questões. Os profissionais frequentemente criam modelos preditivos para facilitar teorias e projeções. Diariamente, um cientista de dados pode se envolver em uma variedade de tarefas, como:
- Analise conjuntos de dados para identificar padrões e tendências a fim de revelar informações valiosas.
- Desenvolver algoritmos e modelos de dados com o objetivo de prever resultados futuros.
- Aproveite as metodologias de aprendizado de máquina para aprimorar o calibre das ofertas de dados ou mercadorias.
- Transmitir sugestões a outros departamentos e executivos de nível superior.
- Utilize ferramentas de dados como Python, R, SAS ou SQL para fins de análise de dados.
- Certifique-se de manter-se atualizado com os avanços mais recentes no campo da ciência de dados.
O que faz um cientista de dados na área da saúde?
A ciência de dados na área da saúde não é muito diferente da ciência de dados em outros setores; o objetivo final ainda é extrair informações úteis dos dados. No entanto, o setor de saúde oferece aos cientistas de dados um conjunto mais diversificado de perspectivas do que muitos outros setores, desde melhorar a eficiência de hospitais individuais até moldar procedimentos de diagnóstico e tratamento para traçar o curso de uma pandemia. O impacto do trabalho de um cientista de dados de saúde pode ser sentido em toda parte, se não em milhões de vidas diretamente afetadas. Os cientistas de dados facilitaram a coleta de dados, forneceram projeções contínuas e confiáveis da circulação de infecções e da demanda do sistema de saúde e avaliaram a eficácia dos regulamentos federais para lidar com a pandemia de COVID-19. Os cientistas de dados estão em uma posição privilegiada para colaborar com outros acadêmicos para responder a perguntas importantes, como "Como o vírus se espalhará?" coletando e modelando dados relevantes.
Além disso, os cientistas de dados podem ajudar os provedores médicos locais a utilizar melhor as fontes de dados, como eletrocardiogramas (ECGs) e imagens médicas, para chegar a diagnósticos precisos e desenvolver estratégias de tratamento individualizadas. Por exemplo, os pesquisadores da Universidade de Stanford criaram um modelo que pode prever anomalias do ritmo cardíaco de ECGs de derivação única melhor do que um cardiologista, reunindo e analisando conjuntos de dados de ECG existentes, economizando tempo e reduzindo a frequência de diagnósticos incorretos. Da mesma forma, os pesquisadores desenvolveram IA capaz de diagnosticar câncer de pele, treinando-a para distinguir entre manchas benignas e tumores perigosos em fotos de anormalidades da pele. Portanto, ao analisar dados para prever riscos e orientar ações clínicas, os cientistas de dados ajudaram profissionais médicos em alguns hospitais e clínicas a diminuir reinternações usando aprendizado de máquina.
Como se tornar um cientista de dados
A seguir estão as etapas para se tornar um cientista de dados:
#1. Conclua seu Bacharelado
Os cientistas de dados precisam de diploma de bacharel em ciência da computação, TI, estatística, matemática, física, etc. Um diploma de ciência de dados pode até estar disponível em algumas universidades. Pode ser útil obter experiência de estágio enquanto ainda estiver na escola antes de entrar em uma posição inicial em tempo integral após a formatura. Você pode começar a construir conexões com cientistas de dados em atividade no início de sua experiência na faculdade. Além disso, saiba mais sobre a rotina deste trabalho, você também pode solicitar entrevistas informativas.
#2. Torne-se Qualificado
Uma certificação atestando sua dedicação ao aprendizado contínuo pode fornecer evidências adicionais de sua experiência em ciência de dados. Pense em se tornar certificado em uma área relacionada a dados, como visualização de dados ou ferramentas de BI. Além disso, a Certificação Associate in Data Science da Dell e a Certificação Azure Data Scientist Associate da Microsoft são duas opções neste campo. Ambos podem ajudá-lo a se destacar para potenciais empregadores e escolas de pós-graduação.
#3. Adquirir experiência
Procure cargos de nível básico que precisem de trabalho pesado de dados para começar no campo da ciência de dados. Os campos de ciência de dados, estatística, análise de dados, análise de inteligência de negócios e engenharia de dados oferecem cargos de nível básico. As empresas geralmente oferecem oportunidades de treinamento e certificação no local de trabalho para funcionários em cargos de nível inferior.
#4. Faça uma pós-graduação
Mestrados em engenharia estatística, programação, administração de empresas ou campos semelhantes podem ajudá-lo a se tornar um líder do setor. Um mestrado em ciência de dados também pode ajudá-lo a competir por um emprego com melhor remuneração no campo. Verifique se os padrões acadêmicos de cada curso são consistentes com o campo de estudo pretendido.
#5. Obtenha seu doutorado
Diplomas de doutorado em astrofísica, matemática, ciência de dados ou disciplina relacionada são comuns entre os cientistas de dados mais experientes. Um doutorado pode levar a empregos acadêmicos ou de gerenciamento bem remunerados em áreas que você conhece bem. No entanto, antes de seguir uma carreira como essa, considere seus objetivos de longo prazo.
#6. Crie Seu Portfólio
O portfólio de um cientista de dados deve apresentar exemplos de seu trabalho na escola e no local de trabalho. Uma exibição visual dos projetos concluídos ajudará você a se destacar de outros candidatos com diplomas e conhecimentos semelhantes. Além disso, inclua uma variedade de talentos e técnicas e enfatize projetos relacionados ao cargo que você está procurando.
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Qual é o salário de um cientista de dados?
Atualmente, o salário médio dos cientistas de dados nos Estados Unidos é de US$ 141,951. No entanto, é importante observar que a faixa salarial para essa profissão geralmente varia de $ 127,863 a $ 156,098. Quando se trata de determinar faixas salariais, há uma infinidade de fatores que podem entrar em jogo. Esses fatores podem incluir o nível de educação de uma pessoa, quaisquer certificações que ela possua, quaisquer habilidades adicionais que possua e a quantidade de tempo que passou trabalhando na profissão escolhida. É importante ter em mente que cada um desses fatores pode ter um impacto significativo no potencial de ganhos de uma pessoa e que a faixa salarial disponível pode variar muito, dependendo desses e de outros fatores.
Portanto, se você deseja maximizar seu potencial de ganhos, é importante levar todos esses fatores em consideração e trabalhar para desenvolver suas habilidades e experiência ao longo do tempo.
Diploma Cientista de Dados
Para indivíduos que buscam levar sua carreira no campo da ciência de dados para o próximo nível, pode ser vantajoso contemplar a ideia de buscar um mestrado. Ao fazer isso, você pode adquirir um conhecimento prático mais profundo na área, o que pode ajudá-lo a se tornar um profissional mais completo e experiente. Além disso, a obtenção de um mestrado pode fornecer a você uma exposição aos princípios de liderança, o que pode ser altamente benéfico em termos de avanço em sua carreira e assumir funções mais desafiadoras em sua organização.
- O programa Master of Science in Data Analytics é uma escolha ideal para indivíduos que buscam preencher a lacuna entre os dados e seu potencial para gerar uma vantagem competitiva nos negócios. Os profissionais que possuem uma base sólida em análise e extração de Big Data, apresentação e geração de relatórios de dados, análise avançada e conceitos estatísticos estão bem preparados para alcançar cargos de nível sênior. Um currículo abrangente que abranja essas áreas pode fornecer aos indivíduos as ferramentas necessárias para se destacarem em suas carreiras.
- Os profissionais que buscam aprimorar suas habilidades de engenharia e codificação podem se beneficiar muito com a obtenção de um mestrado em Ciência da Computação. O programa oferece um currículo abrangente que abrange estruturas de dados complexas e programação de computadores, lidando com problemas de MySQL, aprendizado de máquina aplicado e aplicação prática de IA.
Quais são as habilidades necessárias para um cientista de dados?
Se você deseja se tornar um cientista de dados, seria vantajoso possuir as seguintes habilidades pertinentes:
#1. Matemática
Os cientistas de dados devem ter conhecimentos avançados de informática. Eles podem precisar aplicar seus conhecimentos de estatística e probabilidade para fazer julgamentos de negócios bem informados.
#2. A Habilidade de Comunicar
Se um cientista de dados fizer uma descoberta que possa ter repercussões na TI da empresa, ele deve relatar seus resultados à administração. Comunicar descobertas e descobertas oralmente e por escrito é crucial.
#3. Competência em Análise
Os cientistas de dados precisam de habilidades analíticas para garantir que suas descobertas sejam confiáveis e para desenvolver abordagens abrangentes para resolver desafios.
#4. Planejamento e Programação
Os cientistas de dados devem aprender a gerenciar seu tempo com eficácia para cumprir os muitos prazos que enfrentam. Criar um plano que detalha as etapas de cada ciclo do projeto ajudará você a escolher a melhor ordem para concluí-los.
#5. Especialização em Computadores
A programação é uma ferramenta comum para os cientistas de dados utilizarem em seu trabalho diário. Linguagens como Python, R, SQL e Java podem ser úteis.
#6. Compreensão Técnica
Os cientistas de dados precisam ser bem versados no funcionamento interno de bancos de dados e ferramentas de big data para realizar seus trabalhos com eficiência. Pode ser útil ter alguma familiaridade com aprendizado de máquina.
O que um cientista de dados faz no dia a dia?
Como cientistas de dados, uma parte significativa de seu tempo é dedicada à realização de pesquisas completas, à criação meticulosa de algoritmos complexos e à escrita diligente de linhas de código intrincadas para fornecer respostas abrangentes à miríade de perguntas que surgem em relação aos conjuntos de dados sob escrutínio. A colaboração é um aspecto essencial da ciência de dados, pois envolve trabalhar em conjunto com uma equipe para coletar, compreender e analisar dados para extrair insights e tomar decisões informadas. O processo de ciência de dados também envolve uma compreensão completa dos dados, incluindo suas fontes, qualidade e limitações, bem como a identificação das principais variáveis e padrões relevantes para o problema em questão.
Além disso, os cientistas de dados devem ser capazes de comunicar suas descobertas de forma eficaz às partes interessadas, incluindo executivos, clientes e outros membros da equipe, para garantir que os insights sejam acionáveis e impactantes. No geral, a ciência de dados é uma disciplina multifacetada que requer uma combinação de habilidades técnicas, conhecimento de domínio e colaboração efetiva para alcançar o sucesso.
Quão difícil é a ciência de dados?
O campo da ciência de dados é amplamente reconhecido como uma área de estudo desafiadora. A aquisição de um leque diversificado de competências e conhecimentos é imperativa, pois são inúmeros os fatores que contribuem para este fenómeno. Matemática, estatística e ciência da computação são os pilares fundamentais da ciência de dados. O aspecto matemático compreende três componentes fundamentais: a álgebra linear, a teoria da probabilidade e a teoria estatística.
Data Science é um trabalho de TI?
O papel de um cientista de dados é uma profissão de TI que envolve alavancar computação avançada e ferramentas analíticas para extrair insights de conjuntos de dados complexos. Semelhante a muitas profissões de TI que se concentram em alavancar tecnologias específicas para beneficiar sua organização, o papel de um cientista de dados gira em torno da utilização de dados para apoiar sua organização. Profissionais especializados em gerenciar grandes quantidades de dados desempenham um papel crucial na extração de informações valiosas para as empresas. Sua principal responsabilidade é obter valor comercial significativo dos dados que eles manipulam.
A ciência de dados requer matemática?
Uma base sólida em matemática é essencial para seguir uma carreira em ciência de dados. Isso ocorre porque o campo envolve trabalhar com algoritmos de aprendizado de máquina, analisar dados e descobrir insights valiosos, os quais exigem uma forte compreensão de conceitos matemáticos. Embora a matemática não seja o único pré-requisito para seguir uma carreira ou educação em ciência de dados, ela é frequentemente considerada um dos componentes mais importantes.
Referências
- simplilearn. com
- springboard. com
- indeed.com
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