Devido a grande quantidade de dados que serão processados, o modelo de programação tradicional (sequencial) não é mais suficiente. Produzir esses resultados não é trivial, pois as informações que todos desejam podem estar escondidas e, assim, alcançá-las com tempo e custo aceitáveis pode ser complicado. A mudança de paradigma na forma como lidamos com dados trouxe também novas exigências para os profissionais que já estão ou que ainda entrarão no mercado de trabalho. Agora, as organizações ainda querem descobrir essas relações, porém desejam combiná-las com outras informações que não estão em seus grandes bancos de dados estruturados.
Monte um portfólio com os projetos que você desenvolveu, mostrando suas habilidades e resultados alcançados. Já a análise de dados é mais específica, pois, ao invés de procurar conexões entre dados, contam com um objetivo específico no momento em que estão ordenando os dados. Essa área envolve o penteamento de dados para encontrar nuggets de grandeza que podem ser aplicados para o sucesso da empresa https://www.pensarcontemporaneo.com/o-papel-da-ciencia-dos-dados-na-era-da-informacao/ de alguma maneira. Embora possam parecer similares, essas duas áreas têm uma diferença entre elas. A ciência de dados abrange muitos modelos e métodos científicos, matemáticos e estatísticos, além de ferramentas para analisar e manipular dados. Tendo o perfil analítico, facilidade com dados e uma sede para resolver problemas, é possível se especializar na área através de cursos ou especializações.
Cursos de pós-graduação em Ciência de Dados
Ao se destacar pelo que oferece, ela conquista mais clientes, conta com mais receita e, consequentemente, pode continuar investindo em melhorias tecnológicas, por exemplo, e permanece sendo um importante player para o mercado. Até salvei esse artigo nos Favoritos, para sempre consultar os links quando necessário. Parabéns pelo trabalho de divulgar essa área no Brasil que, aparentemente, Desenvolvimento Web: Tendências que vão moldar o setor tem um promissor futuro brilhante pela frente.Abraços. Não deixe de fazer os cursos gratuitos em nossa plataforma, pois eles vão te dar uma boa noção de que caminho seguir. É importante não apenas estar familiarizado com uma ou mais ferramentas para visualizar dados, mas também os princípios por trás da codificação visual de dados e comunicação de informações.
No entanto, eles serão essenciais ao longo da sua jornada como data scientist. 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.
Algoritmos e linguagens de programação
De forma geral, o cientista de dados descobre soluções e resolve problemas de negócios utilizando dados. Já faz alguns anos que a profissão de cientista de dados – ou data scientist, em inglês – aparece em listas de empregos em alta no Brasil e no mundo. Em pesquisa recente feita pelo LinkedIn, por exemplo, ela aparece entre os 25 cargos com demanda crescente no país para 2022.
- Isso inclui tarefas de classificação, com algoritmos como o clássico naive-bayes, ou regressão, como a regressão linear.
- Ter um bom entendimento de estatística e matemática é crucial para aplicar modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina na análise de dados.
- Especificamente, podemos mencionar álgebra linear e cálculo como subáreas fundamentais para o trabalho em Data Science.
- A maioria dos cientistas de dados já vem dos campos de estatística ou análise de dados, apesar de alguns virem de campos não-técnicos, como administração ou economia.
- Produzir esses resultados não é trivial, pois as informações que todos desejam podem estar escondidas e, assim, alcançá-las com tempo e custo aceitáveis pode ser complicado.
Um passo importante para se tornar cientista de dados é estudar bastante e de forma consistente. Por fim, lembre-se de que a jornada para se tornar um cientista de dados é única para cada pessoa. Pode demorar mais tempo para algumas pessoas aprenderem certos conceitos ou habilidades, e isso é completamente normal.
