Com isso, o buzz em torno da área de Data Science cresce e profissionais que buscam uma transição passam a se interessar pelas carreiras em dados. Por se tratar de uma trilha relativamente recente, são comuns as dúvidas sobre o que faz um(a) cientista de dados, salários desse mercado e habilidades necessárias. Descubra o que fazem cientistas de dados, salário, habilidades necessárias e como se tornar data scientist neste guia completo. O Cientista de Dados Sênior analisa porque os produtos de dados falham e, portanto, conduz novos projetos com sucesso.
Florian Douetteau aponta que esse tipo de cientista de dados é caracterizado pela pouca profundidade em Ciência de Dados. Segundo o autor, são profissionais que não necessariamente trabalham diretamente na área, mas têm algum conhecimento e precisam dele em parte de sua rotina profissional. Além de suas impecáveis habilidades de programação e profunda compreensão dos modelos científicos utilizados, ele(a) também entende firmemente os negócios em que sua empresa trabalha. Ele(a) tem um histórico de impactar a linha de base dos negócios com Data Science.
Especialistas em Engenharia de Machine Learning
No dia a dia, cientistas de dados nem sempre precisam lidar com expressões matemáticas diretamente, já que as bibliotecas automatizam grande parte das rotinas, mas é importante conhecê-las a fundo. A pessoa cientista de dados também cuida da visualização dos insights encontrados e do compartilhamento desses achados para outras pessoas em uma linguagem compreensível. É dever dessa pessoa cuidar do deploy do modelo ou algoritmo de análise para que ele seja utilizado no dia a dia, como parte de outra aplicação. Digamos que a equipe de vendas precisa de projeção do número de vendas para um determinado momento do ano ou ainda precisa estimar a demanda para alguns produtos. Outros setores podem necessitar de análises de dados que chegam via streaming para decisões em tempo real.
Para entender como começar em ciência de dados, é preciso compreender as linguagens de programação. Na área, temos a proeminência de Python, por ser uma linguagem orientada a objetos, versátil, extremamente limpa e apresentar uma série de bibliotecas já implementadas. Estes tipos de cientistas de dados são sofisticados, costumam ter PhDs e são mais caros. Por essa razão, ficam indisponíveis rapidamente, já que essas “lendas” frequentemente são procuradas pelas grandes empresas de times de dados, como Facebook e Google. Isso deve ser levado em conta na hora de contratar esse profissional, já que, talvez, ele não seja exatamente o que a sua empresa precisa.
Especialistas em Estatística
Elas ajudam a entender eventos que ocorrem ao longo de um período, de forma sequencial, como o número de vendas em uma loja em um ano. Cientistas de dados devem se deparar com problemas complexos e reais que afetam as pessoas. Por isso, é importante ser analítico bootcamp de programação e saber dividir os problemas para chegar à solução de maneira ágil. Por outro lado, Douetteau aponta que pode ser perigoso manter o foco apenas em parte da indústria, já que isso pode criar uma limitação na hora de lidar com outros modelos de negócio.
Assume a responsabilidade pelo seu código, buscando continuamente melhorar a qualidade e o impacto do código. O profissional sabe trabalhar em equipe e está buscando constantemente apoiar seus colegas na missão de criar ótimos produtos de dados. Os cientistas de dados utilizam métodos e tecnologia de ponta para fundamentarem as decisões que moldam as nossas vidas. Outro importante fator a considerar na carreira é o aprendizado de técnicas de machine learning (ML) para analisar um efeito temporal. Ou seja, é preciso analisar os dados com a compreensão de como eles mudam ao longo do tempo, bem como buscar a identificação de possíveis padrões nessas variações. Outro assunto que faz parte do currículo é o aprendizado de máquina supervisionado.
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Cientistas de dados precisam saber exatamente onde querem chegar e, para isso, devem conhecer as limitações e as dores existentes. A partir do entendimento do cenário, é possível traçar as abordagens e estratégias específicas para solucionar aqueles problemas. Neste texto, queremos ajudar a esclarecer essas dúvidas, dando um panorama da área para que você entenda como começar como cientista de dados. O Cientista de Dados Sênior deve dirigir os projetos de acordo com as orientações do Chief Data Officer (CDO).
Então, continua a ler para descobrires quais as competências e qualificações de que precisas para prosperar na função de data scientist. Explore os impactos significativos de uma cultura data-driven nos negócios e confira dicas práticas sobre o uso dos https://www.tupi.fm/entretenimento/bootcamp-de-programacao-o-metodo-mais-eficiente-e-rapido-para-se-entrar-no-mercado-de-ti/ dados para o desenvolvimento e crescimento de produtos digitais. Ou seja, se a pessoa já sabe traduzir números em negócio na entrevista, esse é um bom indício de que conseguirá transmitir bem os resultados e realmente ajudar a empresa a crescer.
