Como se tornar um cientista de dados: atuação e carreira
De acordo com dados do LinkedIn, um cientista de dados 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. O salário de cientista de dados varia de R$12.000 a R$22.000, segundo o levantamento de uma consultoria brasileira.
Essa área envolve o penteamento de dados para encontrar nuggets de grandeza que podem ser aplicados para o sucesso da empresa de alguma maneira. Embora possam parecer similares, essas duas áreas têm uma diferença entre elas. A ciência de dados abrange muitos modelos e métodos científicos, Curso de QA matemáticos e estatísticos, além de ferramentas para analisar e manipular dados. Esses foram somente exemplos de atividades mais comuns para o entendimento de um público fora do universo data science. O cientista de dados também está inserido em projetos muito mais complexos.
Modelos de aprendizado não supervisionado
Segundo um estudo da IBM, 80% das pessoas cientistas de dados passam a maior parte do tempo encontrando, organizando e tratando dados, ao passo que apenas 20% delas fazem análises. Então, a pessoa coleta os dados, a partir de bases históricas internas ou bases externas. Logo depois, grande parte do trabalho de Data Science envolve a limpeza e o pré-processamento desses dados para que seja possível padronizá-los https://circuitodenoticias.com.br/10847/ciencia-de-dados-as-vantagens-em-se-fazer-um-bootcamp e gerenciá-los de alguma forma. Neste texto, queremos ajudar a esclarecer essas dúvidas, dando um panorama da área para que você entenda como começar como cientista de dados. Se quiser saber mais sobre o dia a dia de diferentes profissões, acesse o nosso Guia de profissões. E para acompanhar dicas de processos seletivos, carreira e mercado de trabalho, nos siga no instagram @gupy.empregos.
Um profissional em início de carreira começa ganhando cerca de R$ 4.585,00 e pode aumentar conforme sua experiência, chegando em R$ 8.170,00. “Se você veio da computação, talvez o seu maior desafio seja a área de estatística. Caso você tenha vindo da estatística, a área de computação talvez seja a mais difícil”, explica. Ele encontra a linguagem e as referências que o executivo tem e evita usar nomes e termos técnicos.
Passo 3: Estatística e Matemática
Especificamente, podemos mencionar álgebra linear e cálculo como subáreas fundamentais para o trabalho em Data Science. 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.