Após entender a formação e as habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados, é importante explorar as diversas áreas de atuação e setores que demandam esses profissionais. O crescimento desta profissão reflete não apenas a evolução tecnológica, mas também uma mudança no modo como negócios e sociedade percebem e utilizam dados. Ser um cientista de dados significa possuir habilidades avançadas de programação, essenciais para aplicar conhecimentos na resolução de problemas reais. O domínio de ferramentas e técnicas de programação é fundamental para escrever e manipular código, utilizar softwares especializados e aplicar modelos analíticos. 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.
Saber programar é crucial, pois grande parte do trabalho no dia a dia será criar códigos com base em uma linguagem, como Python ou R, para chegar aos resultados. Nesse sentido, vale destacar que é necessário estar atento ao surgimento de novas tecnologias também. Em alguns https://diregional.com.br/diario-do-iguacu/cotidiano/2024-03-26-explorando-a-ciencia-de-dados-habilidades-essenciais-e-caminho-para-o-sucesso problemas, a modelagem ou a análise com inteligência artificial é o principal objetivo; em outros, é apenas um complemento dispensável. Isso é passado para a pessoa responsável pela Ciência de Dados, a partir de uma comunicação entre ela e os setores necessitados.
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Para você ter uma ideia, só em 2018, foram gerados 33 zetabytes de novos dados no mundo – cada zetabyte equivale a 1 trilhão de gigabytes. Consegue imaginar o quanto desta informação foi analisada e aproveitada pelas empresas? Além disso, vale destacar que o perfil profissional do cientista de dados é diferente dos perfis de um Analista ou Engenheiro de Dados. Com Ciência de Dados: Ferramentas, habilidades e o melhor curso para você o uso de ferramentas de Big Data Analytics a gigante do setor de crédito diz ser capaz de identificar clientes que pretendem cancelar seus cartões de crédito com uma antecedência de quatro meses. Esse profissional deve estar preparado para oferecer soluções em ferramentas e técnicas de extração, processamento e armazenamento de grandes quantidades de dados.
Ele encontra a linguagem e as referências que o executivo tem e evita usar nomes e termos técnicos. Ele vai mostrar o processo, do início até o fim, e explicar as decisões que tomou. Depois dessa avaliação, o cientista pode propor para a equipe de marketing uma série de testes para que a sua hipótese seja validada. Caso ele tenha sucesso e consiga elevar a taxa de cliques, a solução proposta é mantida.
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Então, para atender esse novo conjunto de exigências técnicas, surgiu um novo perfil. Para lidar efetivamente com grandes massas de dados, o profissional precisará dominar tecnologias que não tinham grande aplicação no dia a dia da computação tradicional. Caso isso aconteça, a informação poderá estar disponível quando ninguém mais precisar dela. Para alcançar essas informações, grande parte das empresas estão dispostas a investir pesado em tecnologia Big Data.
- Por isso, é importante ficar atento às habilidades requisitadas por cada processo seletivo.
- Nesta área, os profissionais extrairão informações de dados estruturados e não estruturados e os transformarão em conhecimento-chave para a empresa.
- Isso permite obter uma visão abrangente da situação atual e embasar a tomada de decisões estratégicas para o futuro.
Os cientistas de dados também ganham proficiência no uso de grandes plataformas de processamento de dados, como Apache Spark, o framework de origem aberta Apache Hadoop e bancos de dados NoSQL. Para criação de modelos de machine learning, cientistas de dados geralmente usam diversos frameworks como PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib. Com a crescente demanda por cientistas de dados em diversos setores, compreender as perspectivas de carreira e as faixas salariais associadas a esta profissão é fundamental.