Esses foram somente exemplos de atividades mais comuns para o entendimento de um público fora do universo data science. O https://www.gazetacentral.com.br/MateriasDetalhes.php?Codigo=32360&Titulo=ciencia-de-dados-bootcamp-da-tripleten-promete-formacao-em-ate-9-meses resolve problemas, ajuda a tomada de decisão a partir de dados brutos que nem sempre são úteis e que muitas vezes são muito volumosos e complexos. Portanto, o principal trabalho desse profissional é organizar e analisar essas informações de uma forma que as torne aproveitáveis para uma finalidade. Assim, será possível analisar dados coletados com uma visão não só técnica, mas também de negócios, auxiliando na comunicação com gestores e na tomada de decisão mais assertiva. Um cientista de dados também deve saber usufruir da comunicação efetiva para transmitir seus resultados.
Recentemente, a USP de São Carlos incluiu no seu portfólio o curso de Estatística e Ciência de Dados (bacharelado). Ao final de quatro anos, os alunos deixam a universidade com título de estatístico e cientista de dados. Os alunos devem se matricular nas disciplinas optativas que miram essa carreira, como é o caso de programação e banco de dados. 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. Veja como o Amplitude, ferramenta com foco em analytics e marketing multicanal, potencializa o desempenho de produtos e aprimora a experiência do usuário de maneira inteligente e eficaz.
Linguagens e bibliotecas de Data Science: R, Python, Pandas
Com duração de um ano, o curso apresenta técnicas avançadas de captura e tratamento de dados. O salário de curso de desenvolvimento web varia de R$12.000 a R$22.000, segundo o levantamento de uma consultoria brasileira. Em apenas um ano, houve uma valorização de 8% da remuneração paga pelas empresas no mercado. Em outras palavras, o cientista de dados pode ajudar a empresa a tomar decisões de forma mais assertiva, a partir da sua visão analítica sobre os dados e a capacidade de fazer previsões antecipadas a respeito do que pode acontecer.
- Essa pessoa deve saber realizar investigações nos dados para extrair valor e conseguir responder às perguntas do negócio com análises aprofundadas e multifuncionais.
- A demanda por esse profissional tem sido alta, o que geralmente resulta em salários competitivos, mas a concorrência também é alta.
- 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.
- Com esse modelo, os gestores da empresa seriam capazes de tomar decisões sobre a gestão de seus produtos baseando-se em dados reais e relevantes.
- Conhecido também por data scientist, o cientista de dados é um profissional analítico.
Como você pôde perceber, cientistas de dados não são apenas profissionais analíticos, essas pessoas exercem uma função multidisciplinar em um time e por isso, devem ter conhecimentos em diversas áreas. Isso envolve conseguir compartilhar insights e informações relevantes de maneira eficaz, realista e convincente. Além disso, a pessoa cientista de dados também precisa ser curiosa e estar disposta a trabalhar no campo das hipóteses, testando e identificando novas informações com frequência.
Como é o trabalho de um cientista de dados
Para criação de modelos de machine learning, cientistas de dados geralmente usam diversos frameworks como PyTorch, TensorFlow, MXNet e Spark MLib. O volume crescente de fontes de dados e, subsequentemente, dos dados tornou a ciência de dados um dos campos que mais crescem em todos os setores. Como resultado, não é nenhuma surpresa que a função cientista de dados tenha sido apelidado de “o trabalho mais sexy do século 21” pela Harvard Business Review (link externo á IBM). As organizações dependem cada vez mais deles para interpretar dados e fornecer recomendações acionáveis para melhorar os resultados de negócios. Além disso, essa é uma profissão interessante, interdisciplinar, que não se prende a uma só área do conhecimento.
- As empresas procuram as instituições de ensino e selecionam os alunos de cursos como Estatística e Matemática, já no primeiro ano da graduação.
- Em caso de trabalhar em uma empresa, por exemplo, suas análises podem conduzir à otimização da receita, à eliminação de erros e a contribuições que ajudam na sustentabilidade do negócio.
- Afinal, há muitos caminhos e muitos assuntos a aprender e habilidades a adquirir.
- Não é apenas sobre lidar com números ou estatísticas; é sobre extrair significado e valor de um mar de dados, possibilitando insights que moldam decisões empresariais, políticas públicas, e até mesmo avanços científicos.
- Os cientistas de dados são uma nova geração de especialistas analíticos que possuem as habilidades técnicas para resolver problemas complexos – e a curiosidade para explorar quais problemas precisam ser resolvidos.
- Formações usuais destes profissionais incluem, mas não estão limitadas à engenharia, ciência da computação, economia, física, administração, gestão da informação e tecnologia em análise e desenvolvimento de sistemas.
Nesta área, o cientista de dados é capaz de determinar qual tipo de ação é provável que um advogado ganhe ou perca. Para propor soluções eficientes a uma empresa, é preciso que o profissional saiba as particularidades da área em que ela está inserida. Com esse foco nos clientes, a Netflix consegue entregar um produto cada vez mais prazeroso para os usuários. Quanto mais satisfeitos os clientes ficam com os títulos apresentados e com a experiência na plataforma, mais tempo eles passam na Netflix e se mantêm como assinantes do serviço. Assim como você, outras pessoas também assistiram aos filmes A, B e C, mas também viram o D. Baseada nesse comportamento dos outros usuários, a plataforma vai recomendar o filme D já sabendo que há grandes chances de você assistir e gostar do filme.
Funções do cientista de dados em uma empresa
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. A partir desses questionamentos, o profissional cria modelos estatísticos e matemáticos para tentar determinar quem são os clientes que vão clicar no e-mail e quais não vão. Ele começa a avaliar, por exemplo, quais as características dos e-mails os tornam mais atraentes e qual tipo de e-mail não chama atenção do público. Depois, é o momento de começar a olhar os dados e fazer uma triagem para ver se o que as pessoas estão falando a respeito do problema é verdadeiro.