Mas o que é preciso para atingir esse nível de expertise e reconhecimento? Neste artigo, exploraremos algumas das habilidades, conhecimentos e qualidades que você precisa desenvolver e demonstrar como cientista de dados sênior. O cientista de dados, por sua vez, tem um conhecimento mais interdisciplinar.
Afinal, é justamente na insistência e nas repetições realizadas com parâmetros mais calibrados que o cientista de dados pode encontrar a informação mais adequada e valiosa e, com isso, mostrar o seu verdadeiro diferencial. Esse diálogo pode envolver também as discussões com sua própria equipe de desenvolvimento, com o objetivo de estruturar e definir as melhores estratégias. O profissional de Big Data lida com Ciência de dados: conhecendo a área e suas principais ferramentas diversos setores e interesses de uma organização e isso exige uma grande capacidade de comunicação para entender as demandas de cada um dos interessados. Entre as principais linguagens para Ciência de Dados estão Python, R e Matlab. Se há 10 anos falavam para a gente que aprender inglês era obrigatório (e quem não aprendesse inglês estaria fora do mercado), hoje em dia essa é a relidade para a programação.
Uma sugestão, que está longe de ser a melhor, de como se preparar para a batalha como um Engenheiro de Dados Python
As tendências descrevem o comportamento dos dados, como crescimento ou decaimento da curva. Inclusive, essa parte ajuda na criação de hipóteses que podem ser confirmadas ou negadas posteriormente. É uma forma de estudar as bases com a ajuda de elementos visuais como os gráficos e outros métodos de visualização de dados. Saiba tudo sobre essa ferramenta estratégica que auxilia empresas nas tomadas de decisão. Descubra como funciona esse algoritmo que auxilia empresas na construção de estratégias.
Nesse contexto, o cientista de dados surge como um profissional essencial, capaz de extrair insights valiosos a partir desses dados e auxiliar na tomada de decisões estratégicas nas empresas. Para cumprir suas responsabilidades, o profissional utiliza uma combinação de conhecimentos em estatística, matemática, programação e domínio de ferramentas e técnicas específicas. Eles são proficientes em linguagens de programação, como Python e R, e têm experiência em lidar com bancos de dados e sistemas de armazenamento de dados.
Você já ouviu falar sobre a profissão de UX Designer?
É importante conseguir mostrar em que tipos de problema você trabalhou e que técnicas usou. 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. Mas a peste bubônica detém uma fascinação específica e podemos conseguir informações valiosas estudando seu impacto sobre nossos ancestrais distantes. Agora, se fôssemos para a Itália de 1500, conheceríamos um jovem cientista de 19 anos chamado Galileu Galileu, que foi um dos responsáveis por melhorar o telescópio e auxiliar na descoberta das crateras na Lua. Eu sei que os exemplos acima são de adolescentes e não de crianças, mas calma que chegaremos a elas muito em breve.
Conforme vai dominando os assuntos, ele descobre outras áreas do conhecimento para estudar e o trabalho, aperfeiçoar. De forma geral, o cientista de dados descobre soluções e resolve problemas de negócios utilizando dados. https://leianoticias.com.br/ciencia-de-dados-ferramentas-habilidades-e-o-melhor-curso-para-voce/ Esperamos que este guia possa ajudar você a entender um pouco melhor como se preparar e se tornar um profissional de Ciência de Dados. Faça da sua jornada de aprendizagem uma experiência prazeirosa e divertida!
Quais são as habilidades mais buscadas pelo mercado?
O Cientista de Dados cria algoritmos para extrair insights desses dados. Gostar de resolver problemas, ter uma base sólida de matemática/estatística e não ter medo de experimentar. Outra linguagem de programação que merece ser mencionada é a linguagem de programação R. Diferentemente da linguagem Python, que teve suas origens na computação, a linguagem R tem suas raízes no domínio da estatística e é muito popular entre cientistas de dados oriundos dessa área. Dominando as ferramentas de visualização de dados, você estará pronto para transformar dados brutos em insights acionáveis, facilitando a tomada de decisões estratégicas em seu negócio.
- Como cientista de dados sênior, você também deve se esforçar para inovar e criar novas e melhores maneiras de fazer ciência de dados.
- Se você chegou até aqui, provavelmente tem um interesse genuíno em se tornar cientista de dados.
- A coleta e a preparação de dados são estágios críticos em projetos de Data Science.
- Uma boa forma de começar a estudar qualquer área de conhecimento é ter uma noção ampla dos tópicos na área de interesse.
