Trabalhar com ciência de dados é também ter uma visão de negócios e saber utilizar uma massa de conhecimento computacional e estatístico para solucionar problemas reais de pessoas reais no dia a dia concreto. Ou seja, o conteúdo pode parecer assustador, mas na verdade é algo muito próximo da realidade. Como você já deve ter reparado, a base da Ciência de Dados envolve conhecimento em análise de dados, matemática e estatística. Empreender talvez seja uma das principais vantagens em aprender Data Science e IA. Todas as técnicas de análise de dados podem ser usadas para criar um produto ou serviço online e oferecer isso a todos os cantos do Brasil. Obviamente não é fácil, requer dedicação, estudo e muito esforço, mas em um mundo onde temos cada vez menos empregos, criar o seu próprio negócio pode ser uma boa opção.
Para qualquer aspirante a Cientista de Dados a recomendação é aprender Estatísticas codificando, de preferência em Python, de forma que você possa aplicar imediatamente um conceito aprendido. Nada substitui uma graduação em Estatística ou Matemática claro, mas você pode aprender os conceitos que serão usados no seu dia a dia em Data Science, aplicando estes conceitos através de uma linguagem de programação. Um cientista de dados recebe no Brasil entre R$ 9 mil e R$ 20 mil, segundo o mesmo site. Os valores irão variar de acordo com a empresa contratante, funções exercidas e grau de formação profissional do contratado.
Gerente em Ciência de Dados e Inteligência Artificial
O cientista de dados lida com o big data no dia a dia, ao coletar, gerenciar e modelar um grande volume de dados não-estruturados. Estes nada mais são do que informações que não estão organizadas de uma forma predefinida. A cloud computing expande a ciência de dados ao oferecer acesso a mais processamento, potência e armazenamento, além de outras ferramentas necessárias para projetos de ciência de dados.
- Essa atividade requer bastante conhecimento em ferramentas tecnológicas e, por isso, é preciso ir além das atribuições do analista.
- Os cientistas de dados atendem os setores comercial e técnico com análises de dados profundas para alcançar resultados específicos.
- Os cientistas de dados podem extrair dados de bancos de dados internos ou externos, software de CRM da empresa, logs de servidores da Web, mídias sociais ou comprá-los de fontes confiáveis de terceiros.
- O conhecimento desenvolvido sobre Data Science aplicado a aquele modelo de negócio molda profissionais experts em uma vertical.
- Big Data, Data Science e Inteligência Artificial são áreas em rápida expansão e as tecnologias evoluem de forma espantosa.
A Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), uma das maiores instituições de ensino superior do país, inaugurou em 2020 o curso de Estatística e Matemática aplicada, com ênfase em ciência de dados. De acordo com dados do LinkedIn, um https://www.noticiasdahora.com.br/cidades/outras-noticias/dominando-o-qa-tecnicas-e-ferramentas-para-testagem-de-software.html nos EUA tem salário de, em média, 120 mil dólares por ano. Não é à toa que a carreira de Data Scientist é considerada um dos melhores empregos da América. Quando se fala a respeito da profissão de cientista, é comum imaginar um profissional de jaleco branco que fica preso em um laboratório com o seu microscópio. A expert Caroline Oliveira explica como identificar um problema de negócio é essencial para a análise de dados. 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.
Cursos Online
Outro assunto que faz parte do currículo é o aprendizado de máquina supervisionado. O dia a dia da pessoa cientista de dados envolverá problemas dessa natureza, em que é preciso buscar a melhor maneira de dividir as bases de dados entre treinamento e teste, bem como selecionar o melhor algoritmo. Existem várias opções nesse campo, como as famosas árvores de decisão, o naive-bayes, o SVM e as redes neurais.
Portanto, o Analista de QA: tecnologias, ferramentas e qual curso escolher deve estar familiarizado com a área de negócio para a qual ele está iniciando um projeto, utilizando Data Science. Os dados utilizados por um Cientista de Dados podem ser tanto estruturados (bancos de dados transacionais de sistemas ERP ou CRM, por exemplo) ou não estruturados (e-mails, imagens, vídeos ou dados de redes sociais). Em seguida, cabe ao Cientista de Dados, apresentar estes dados, de forma que os tomadores de decisão possam utilizar o resultado da análise ao definir as estratégias empresariais ou mesmo para criar novos produtos ou serviços baseados em dados. Com um processo de Business Intelligence (BI), traduzido em português como inteligência de negócios, ele agregará valor aos dados.