O trabalho de um cientista de dados envolve coletar informações, analisar inteligência de negócios e empregar estatísticas. Muitas empresas e indústrias contratam cientistas de dados porque possuem habilidades críticas de análise de dados que podem orientar os processos de tomada de decisão. Se você está pensando em se tornar um cientista de dados, deve aprender mais sobre seu potencial de ganhos.
Neste artigo, discutiremos o salário e as perspectivas de trabalho de um cientista de dados, bem como dicas para ajudá-lo a se destacar nesse campo.
Quem é um cientista de dados?
Um cientista de dados é um especialista em análise que coleta, analisa e interpreta dados para ajudar a conduzir a tomada de decisões organizacionais. O papel de um cientista de dados inclui aspectos de várias vocações tradicionais e técnicas. Como matemáticos, cientistas, estatísticos e programadores de computador. Isso envolve a aplicação de técnicas analíticas modernas, como aprendizado de máquina e modelagem preditiva, bem como princípios científicos.
Eles frequentemente trabalham com grandes quantidades de dados como parte de iniciativas de ciência de dados para desenvolver e testar hipóteses, fazer inferências e analisar coisas como clientes e tendências de mercado, riscos financeiros, ameaças de segurança cibernética, negociações de ações, necessidades de manutenção de equipamentos e condições médicas.
O que exatamente um cientista de dados faz?
Os cientistas de dados decidem quais perguntas sua equipe deve fazer e como responder a essas perguntas usando dados. Eles freqüentemente criam modelos de previsão para ajudar na teorização e previsão.
No dia a dia, eles podem executar as seguintes tarefas:
- Identifique padrões e tendências em conjuntos de dados para obter insights.
- Crie algoritmos e modelos de dados para prever resultados. Aplique abordagens de aprendizado de máquina para melhorar a qualidade dos dados ou ofertas de produtos.
- Comunicar recomendações a outras equipes e funcionários seniores
- Implante ferramentas de dados como Python, R, SAS ou SQL na análise de dados Mantenha-se atualizado sobre os avanços da ciência de dados
Papéis e responsabilidades dos cientistas de dados
Nas organizações, os cientistas de dados assumem a liderança em aplicativos de ciência de dados. Freqüentemente, eles são encarregados de localizar informações que permitirão campanhas de marketing mais eficazes, melhor atendimento ao cliente, gerenciamento mais forte da cadeia de suprimentos e melhores decisões e estratégias de negócios em geral. Para isso, analisam conjuntos de dados quantitativos e qualitativos com base nos requisitos de determinadas aplicações.
Eles também podem ser solicitados a investigar dados sem serem apresentados a um desafio comercial específico a ser resolvido. Nesse caso, eles devem estar familiarizados com os dados e os negócios para formular perguntas, realizar análises e fornecer percepções aos executivos de negócios sobre possíveis melhorias nas operações comerciais, bens ou serviços.
Suas principais tarefas incluem as seguintes atividades:
- Obtenção e preparação de dados relevantes para uso em aplicativos analíticos
- Empregar vários tipos de ferramentas analíticas para detectar padrões, tendências e relacionamentos em conjuntos de dados
- Desenvolver modelos estatísticos e preditivos para executar contra os conjuntos de dados
- E produzindo visualizações de dados, painéis e relatórios para comunicar suas descobertas.
- Muitas empresas contam com eles para ajudar a desenvolver e promover as melhores práticas para coleta, preparação e análise de dados.
Além disso, eles criam tecnologias de IA para uso interno ou externo, como sistemas de IA de conversação, robótica orientada por IA e outras máquinas autônomas, como componentes vitais em carros autônomos.
Qualificações e Habilidades Necessárias
Os cientistas de dados devem ser capazes de realizar uma variedade de trabalhos difíceis de planejamento, modelagem e análise no prazo. Diante disso, experiência em inúmeras ferramentas e bibliotecas de ciência de dados; plataformas de big data como Spark, Kafka, Hadoop e Hive; e linguagens de programação como Python, R, Julia, Scala e SQL são necessárias.
Mineração de dados, modelagem preditiva, aprendizado de máquina e aprendizado profundo estão entre as habilidades técnicas necessárias para o trabalho, assim como o processamento de dados inicial e a preparação de dados. Trabalhar com uma mistura de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados é frequentemente necessário, especialmente em ambientes de big data que contêm uma variedade de tipos de dados. Também é necessário ter experiência anterior com pesquisa estatística e técnicas de análise, incluindo classificação, agrupamento, regressão e segmentação. Em algumas circunstâncias, o conhecimento do processamento de linguagem natural (NLP) também é necessário.
A seguir estão alguns exemplos de habilidades exigidas especificadas em anúncios de emprego:
Educação, treinamento e credenciamento
Um diploma de bacharel em um assunto técnico é necessário para a maioria dos empregos em ciência de dados. No entanto, a maioria deles tem mestrado em estatística, ciência de dados, ciência da computação ou matemática. Na edição de 2021 da pesquisa anual da subsidiária do Google Kaggle sobre aprendizado de máquina e ciência de dados, 47.7% dos mais de 3,600 entrevistados empregados como cientistas de dados afirmaram ter mestrado, enquanto outros 15% tinham doutorado.
Em comparação, de acordo com o estudo, 30.1% possuíam diploma de bacharel. No entanto, Kaggle, uma comunidade online de aprendizado de máquina e ciência de dados, apontou que a proporção de entrevistados com diploma universitário só aumentou nos últimos anos.
Cientistas de dados prospectivos e experientes também podem se beneficiar de campos de treinamento e cursos online fornecidos por plataformas educacionais como Coursera, Udemy e Kaggle. Além disso, as opções de certificação estão disponíveis em universidades, fornecedores de tecnologia e organizações do setor.
Principais subcampos em ciência de dados
As seguintes disciplinas são componentes importantes do trabalho de um cientista de dados:
#1. Preparação de Dados
O estágio inicial nas aplicações de ciência de dados é coletar e preparar os dados para análise. O processo de obtenção, purificação, organização, manipulação e validação de conjuntos de dados para análise é conhecido como preparação de dados. Durante o processo de preparação de dados, os cientistas e engenheiros de dados frequentemente colaboram.
#2. Análise de dados
O objetivo principal dos esforços da ciência de dados é analisar dados para descobrir padrões, correlações, anomalias e outras informações importantes. No geral, seu trabalho de análise visa impulsionar o desempenho da empresa e ajudá-las a obter uma vantagem competitiva sobre os concorrentes.
#3. dados de mineração
Trabalhar para encontrar padrões e links em conjuntos de dados massivos faz parte das iniciativas de análise de dados. A mineração de dados geralmente é realizada aplicando algoritmos avançados aos dados que estão sendo estudados. As saídas dos algoritmos são usadas pelos cientistas de dados para desenvolver modelos analíticos.
#4. Aprendizagem por máquina
O aprendizado de máquina está impulsionando cada vez mais a mineração e a análise de dados, nas quais algoritmos são criados para aprender sobre conjuntos de dados e, em seguida, identificar as informações desejadas neles. Eles são responsáveis por treinar e supervisionar os algoritmos de aprendizado de máquina conforme necessário. O aprendizado profundo é uma forma mais avançada de aprendizado de máquina que emprega redes neurais artificiais.
#5. Modelagem que prevê o futuro
Os cientistas de dados devem frequentemente ser capazes de desenvolver modelos preditivos de vários cenários de negócios para examinar as consequências e o comportamento prospectivos. Modelos podem ser criados para prever como vários clientes responderão a ofertas de marketing ou para identificar possíveis indicações de doenças.
Investigação estatística. Um trabalho de ciência de dados também envolve a análise de conjuntos de dados usando ferramentas de análise estatística. A análise estatística é um componente chave do trabalho dos cientistas de dados para investigar dados e descobrir tendências e padrões ocultos para análise e interpretação.
Visualização de dados. As descobertas de aplicativos de ciência de dados são normalmente colocadas em gráficos ou outros tipos de visualizações de dados para que os executivos e trabalhadores possam entendê-los facilmente. Além disso, eles frequentemente combinam várias visualizações para criar relatórios, painéis interativos ou extensas histórias de dados.
Como se tornar um cientista de dados
Geralmente, tornar-se um cientista de dados requer alguma educação formal. Aqui estão algumas coisas para pensar.
#1. Obtenha um diploma em ciência de dados
Os empregadores preferem ver as credenciais da universidade para garantir que você tenha o conhecimento necessário para lidar com um trabalho de ciência de dados, embora nem sempre seja essencial. Para obter uma vantagem inicial no setor, considere obter um diploma de bacharel relevante em ciência de dados, estatística ou ciência da computação.
#2. Melhorar Habilidades Relevantes
Considere fazer um curso online ou se inscrever em um campo de treinamento relacionado se você acredita que pode melhorar suas habilidades de dados concretos. Aqui estão algumas das habilidades que você deseja possuir:
Linguagens de computador
Eles podem antecipar o tempo gasto classificando, analisando e gerenciando grandes quantidades de dados usando linguagens de computador.
Aprendizado de máquina e aprendizado profundo
Usar aprendizado de máquina e aprendizado profundo em seu trabalho de ciência de dados significa aumentar constantemente a qualidade dos dados coletados e talvez ser capaz de prever os resultados de conjuntos de dados futuros. Um curso de aprendizado de máquina pode ensinar os fundamentos.
dados grandes
Alguns empregadores podem querer ver se você tem experiência em lidar com grandes quantidades de dados. Hadoop e Apache Spark são duas estruturas de software usadas para processar dados grandes.
Comunicação
Mesmo os cientistas de dados mais brilhantes não conseguirão fazer uma mudança se não conseguirem transmitir seus resultados de maneira eficaz. Os cientistas de dados frequentemente buscam a capacidade de comunicar ideias e resultados verbalmente e por escrito.
#3. Encontre uma posição de análise de dados de nível de entrada
Embora existam vários caminhos para se tornar um cientista de dados, começar em uma profissão de nível básico comparável pode ser um ótimo lugar para começar. Procure trabalhos que envolvam muitos dados, como analista de dados, analista de inteligência de negócios, estatístico ou engenheiro de dados. À medida que seus conhecimentos e talentos aumentam, você pode trabalhar para se tornar um cientista.
#4. Prepare-se para entrevistas com cientistas de dados
Você pode se sentir preparado para entrar na ciência de dados depois de alguns anos trabalhando com análise de dados. Prepare as respostas para as perguntas antecipadas da entrevista depois de garantir uma entrevista. Como os trabalhos de cientista de dados podem ser altamente técnicos, podem ser feitas perguntas técnicas e comportamentais a você. Prepare-se para ambos declarando sua resposta em voz alta. Ter exemplos de suas experiências profissionais ou acadêmicas anteriores preparados pode ajudá-lo a parecer confiante e competente para os entrevistadores.
Qual é a diferença entre um analista de dados e um cientista de dados?
Tanto os analistas de dados quanto os cientistas de dados procuram tendências ou padrões nos dados para descobrir novas abordagens para que as empresas tomem melhores decisões operacionais. No entanto, os cientistas de dados têm mais responsabilidades e geralmente são vistos como mais seniores do que os analistas de dados.
Freqüentemente, espera-se que os cientistas de dados gerem suas próprias perguntas sobre os dados, embora os analistas de dados possam ajudar as equipes que já têm objetivos em mente. Um cientista de dados também pode dedicar mais tempo à construção de modelos, aplicação de aprendizado de máquina ou combinação de programação complexa para localizar e analisar dados.
Salário do Cientista de Dados
A renda média de um cientista de dados nos Estados Unidos é de US$ 108,659 por ano.
De acordo com o Bureau of Labor Statistics (BLS) dos EUA, as ocupações de cientistas de dados devem aumentar 36% nos próximos dez anos (muito mais rápido que a média nacional).
O surgimento de big data e sua crescente importância para corporações e outras organizações tem sido conectado ao aumento da demanda.
Cidadãos Cientistas de Dados Vs. Cientistas de dados
Muitas empresas agora contam com cientistas de dados cidadãos para realizar algum trabalho de análise, além de cientistas de dados experientes. Eles podem incluir especialistas em BI, analistas de negócios, usuários de negócios experientes em dados e outras pessoas que participam de esforços de ciência de dados. A seguir estão as distinções entre os dois grupos:
#1. Educação
Embora os cientistas de dados geralmente tenham diplomas relevantes, os cientistas de dados cidadãos podem ter uma formação educacional diversificada e pouco ou nenhum treinamento profissional em ciência de dados. No entanto, muitas vezes eles obtiveram conhecimento de ferramentas e sistemas analíticos, permitindo-lhes desenvolver modelos e realizar tarefas de análise razoavelmente difíceis.
# 2. Codificação
Para realizar estudos de rotina, os cientistas de dados cidadãos geralmente contam com software que oferece ferramentas de modelagem analítica pré-construídas, recursos de arrastar e soltar e algoritmos fáceis de usar. Embora ainda possam identificar padrões ou pontos de dados importantes, cientistas de dados experientes podem construir algoritmos personalizados complicados e abordar a análise de dados de maneiras mais avançadas.
#3. Salário
Como dito anteriormente, um cientista de dados é uma posição bem remunerada. Os cientistas de dados cidadãos, por outro lado, podem ser hobbies ou voluntários que não são remunerados além de seu salário regular, mas alguns podem receber remuneração adicional pelo trabalho de ciência de dados que realizam.
Quanto os cientistas de dados ganham na Califórnia
Na área da Califórnia, o salário total estimado para um Cientista de Dados é de US$ 169,306, com um salário médio de US$ 128,620. Esses números indicam a mediana, que é o meio das faixas salariais calculadas por nossa metodologia proprietária de estimativa de pagamento total e com base nos salários enviados por nossos usuários. Prevê-se que o salário extra seja de $ 40,686 por ano. A compensação adicional pode incluir um incentivo monetário, uma comissão, gorjetas e participação nos lucros. A “Intervalo mais provável” representa números entre os percentis 25 e 75 de todos os dados salariais disponíveis para esta função.
Os cientistas de dados podem ganhar muito dinheiro?
De acordo com a Glassdoor, os profissionais de ciência de dados nos Estados Unidos normalmente ganham cerca de US$ 117,000 por ano. Isso pode, no entanto, variar dependendo de vários critérios, incluindo anos de experiência, grau de educação, indústria, região e área de especialização.
Os cientistas de dados podem ganhar 300 mil por ano?
O percentil 75 da renda básica de um gerente de ciência de dados no nível 3 é de US$ 310,000, representando um crescimento anual de 13%. O salário base típico para profissionais de IA como contribuintes individuais varia de $ 105,000 para nível 1 a $ 175,000 para contribuintes de nível 3.
Qual é o salário de um cientista de dados?
A renda média nacional de um cientista de dados é de US$ 124,493 por ano, de acordo com o Indeed Salaries. Isso depende de uma variedade de critérios, incluindo região, setor e quantidade de experiência. Clique no link fornecido para obter as informações salariais mais recentes do Indeed.
Os cientistas de dados podem ganhar US $ 200 mil?
O pacote de renda mais alto relatado para um cientista de dados no LinkedIn é de $ 388,546 por ano em remuneração total. Isso inclui o salário base e qualquer remuneração e bônus em ações em perspectiva. De acordo com o LinkedIn, a renda média anual total para a função de Cientista de Dados é de US$ 229,000.
Você pode ser um milionário como um cientista de dados?
Data Science, como qualquer outro caminho profissional, tem o potencial de torná-lo rico. No entanto, o caminho para um trabalho baseado em dados bem-sucedido envolve comprometimento e muito trabalho duro; isso não acontecerá rapidamente.
Quanto os cientistas de dados Python ganham?
O salário médio anual de um cientista de dados Python nos Estados Unidos é de $ 127,128 em 31 de julho de 2023. Caso você precise de uma calculadora de salário rápida, isso resulta em cerca de $ 61.12 por hora. Isso equivale a $ 2,444 por semana ou $ 10,594 por mês.
Quão difícil é a ciência de dados?
Entrar em um diploma de ciência de dados pode ser difícil porque requer uma base sólida em matemática, estatística e programação de computadores. As habilidades e informações necessárias para se destacar nesse campo, por outro lado, podem ser obtidas por qualquer pessoa com a quantidade correta de trabalho e devoção.
Conclusão
Freqüentemente, espera-se que os cientistas de dados gerem suas próprias perguntas sobre os dados, embora os analistas de dados possam ajudar as equipes que já têm objetivos em mente. Um cientista de dados também pode dedicar mais tempo à construção de modelos, aplicação de aprendizado de máquina ou combinação de programação complexa para localizar e analisar dados.
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Referências
