Cientista de Dados: O Que Faz, Salário, O Que Estudar? Carreiras

Isso ajuda a reduzir a incerteza e aumentar a eficiência nas tomadas de decisão, seja em uma empresa, governo ou organização sem fins lucrativos. Empresas de todos os setores estão buscando profissionais capazes de analisar dados e transformá-los em insights valiosos para o negócio. 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. A principal função do cientista de dados é coletar insights relevantes dos dados armazenados pela empresa.

o que é ciencia de dados

Além disso, é importante alinhar documentos, manter os sistemas seguros, priorizar armazenamento em nuvem, elaborar relatórios e facilitar a comunicação entre os setores da empresa. Desenvolvido pela Microsoft, esse recurso auxilia os gestores a organizar as informações obtidas sobre o negócio. Quando uma empresa tem o escopo de acessos, tempo de permanência e outros registros de forma automatizada, os sistemas podem elaborar relatórios de https://network-90246.mn.co/posts/54110522 potenciais falhas e momentos de pico. Por ser um profissional de alto valor para as empresas, os salários, mesmo de cargos juniores, tendem a ser mais altos que se outras formações. De acordo com a Exame, a faixa salarial para iniciantes é de R$3.500,00 a R$7.200,00. Para quem é fluente em inglês, existe também a possibilidade de estudar pelo Coursera ou a Udemy, onde instituições de ensino renomadas mundialmente oferecem cursos abertos.

Conheça as principais linguagens de programação para Ciência de Dados

De fato, as três grandes áreas que abrangem a Data Science (matemática e estatística, computação, área de negócio) podem ser bem amplas, e conhecer em profundidade tudo que as envolve é algo realmente trabalhoso. Quem atua hoje no mercado como cientista de dados, geralmente, tem formação em Engenharia, Ciências da Computação, Administração, Estatística, Economia e Física, só para citar alguns exemplos. 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? Outros produtos e nomes de empresas aqui mencionados são de propriedade de seus respectivos proprietários.

  • A função e o trabalho diário de um cientista de dados variam de acordo com o tamanho e os requisitos da organização.
  • Não existe uma receita 100% definida e eficaz para resolver qualquer problema com machine learning.
  • Isso porque consegue utilizar a mesma linguagem em todas as camadas, dando maior velocidade ao processamento.
  • O laboratório dispõe de uma área para prototipação rápida, área para montagem de protótipos mecânicos e eletroeletrônicos, área de usinagem leve, área de usinagem pesada, e área de discussão, além de máquinas operatrizes para as atividades de prática de oficina.
  • Ciência de dados, ou data science, é um tema quente entre profissionais qualificados e organizações que se concentram na coleta de dados e na elaboração de interpretações significativas para auxiliar no crescimento dos negócios.
  • Na maioria dos locais de trabalho, cientistas de dados e analistas de dados trabalham juntos para atingir objetivos de negócios comuns.

Seus pacotes criados especificamente para Data Science contribuem muito para o trabalho com dados, desde a manipulação até a visualização. Isso porque pode ser utilizada não apenas para dados, mas também para desenvolvimento web e mobile, criação de protótipos, automação de scripts diversos, e muito mais. Na hora de aprender sobre Data Science, é interessante ter pelo menos uma ideia básica sobre cada uma delas, mas https://wellbeingmatters.mn.co/posts/54122566 dominar uma específica é muito bem visto pelo mercado de trabalho. Antes de iniciar a modelagem preditiva, é crucial dedicar tempo para compreender minuciosamente o problema em questão. Essa etapa é essencial para garantir que os modelos desenvolvidos atendam às necessidades específicas do negócio. Acesso a espaços de empreendedorismo e inovação no Tecnopuc, considerado uma dos maiores polos de tecnologia do País.

Oportunidades de carreira:

A ciência de dados continua sendo um campo emergente nas empresa uma vez que identificar e analisar grandes quantidades de informações não estruturadas pode ser muito complexo, caro e demorado. Empresas podem analisar os dados coletados em call centers para identificar os clientes com maior probabilidade de cancelar uma assinatura, para que o departamento de marketing possa tomar as medidas adequadas para retê-los, por exemplo. A ciência de dados também permite que o setor de Marketing ofereça produtos e serviços sob medida para as preferências dos consumidores com base em compras anteriores, mas também em fatores como idade, classe https://cape-wave.mn.co/posts/54109442 social, profissão, gênero etc. A área de data science é bastante abrangente, e o trabalho às vezes pode se confundir com aquele realizado pelo data engineer (engenheiro de dados) e por data analytics (análise de dados). Na prática, isso se traduz em se preocupar com a coleta, o armazenamento e a preparação dos dados, embora não seja necessariamente o profissional de data science o responsável por essas tarefas. A parte de análise e entrega ou divulgação dos resultados é uma competência intimamente ligada ao papel do cientista de dados, que precisa oferecer respostas para questionamentos que foram previamente levantados.

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