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. Outra coisa importante se você quer saber como se tornar um cientista de dados é entender a rotina desse profissional. Essa profissão não existia há uma década, mas sua rápida ascensão mostra como as empresas estão preocupadas com a análise de dados. Para se tornar um cientista de dados, é preciso saber coletar, gerenciar e transformar grandes quantidades de dados não-estruturados em modelos utilizáveis, para que essas informações possam ser usadas. Você gosta de trabalhar com números e ajudar as áreas de negócio a entender seus dados através de relatórios e visualizações?
Quem pode atuar na profissão?
Um cientista de dados geralmente trabalha em conjunto com os setores de tecnologia e negócios. Esteja você iniciando a carreira ou pensando em uma transição, vamos te dar dicas de como virar um cientista de dados, falar um pouco sobre a rotina dessa profissão, os conhecimentos necessários e passos de como se tornar um cientista de dados. Você está interessado em análise estatística, Machine Learning e solução de problemas de negócio? Aqui na Indicium, por exemplo, cientistas de dados ficam responsáveis pela criação de modelos preditivos e pelas análises dos dados.
Diferenças entre analista de dados e cientista de dados
- Mesmo que interaja mais com algum setor específico, o analista precisa conhecer a fundo como a empresa funciona, para então definir quais as informações adequadas para avaliar.
- No entanto, uma diferença fundamental entre os dois cargos é que o cientista de dados precisa ter conhecimentos mais refinados em programação e estatística, principalmente.
- Com o advento das mídias sociais impactando a maioria das facetas dos negócios, as organizações esperam integrar tecnologia para criar um ambiente de tomada de decisão agradável e preciso.
Mas vamos ajudar você a compreender as diferenças e semelhanças entre essas funções, agora neste artigo. Tenha um site de sucesso com a Hostinger, que oferece preços acessíveis, suporte 24/7 e servidores rápidos e confiáveis. Desfrute de recursos como PHP, MySQL, armazenamento ilimitado e outras ferramentas de fácil uso. Ter conhecimento em regressão linear, regressão múltipla, curso de desenvolvimento web clustering, álgebra linear e outros modelos estatísticos é essencial. Isso significa conhecer várias linguagens de programação, como Linguagem R, Python e SQL, além de ter uma sólida compreensão de estatística. Cada carreira tem suas próprias nuances e requisitos, por isso o primeiro passo é decidir o que você deseja fazer no seu dia a dia dentro de uma empresa.
Resolução de Problemas & Insights
Tanto para se tornar um analista de dados quanto um cientista de dados, é necessário possuir uma base sólida em matemática, estatística e programação. No entanto, existem algumas diferenças nas habilidades https://pbvale.com.br/tecnologia/desenvolvimento-web-alem-do-comum-explorando-a-criatividade-na-programacao/ e conhecimentos específicos exigidos para cada função. O cientista de dados é um profissional que possui habilidades analíticas avançadas e conhecimento em programação, estatística e matemática.
Prepare-se para um nova carreira em Análise de Dados, uma área em forte crescimento.
- Eles devem ser capazes de escrever código para coletar e processar grandes volumes de dados, além de ter habilidades em algoritmos e machine learning.
- O cientista de dados desempenha um papel fundamental na era digital em que vivemos, impactando diretamente diversos setores da sociedade e da economia.
- As pessoas analistas de dados são responsáveis por transformar os dados em insights que ajudam as empresas a tomar melhores decisões.
- O Cientista de Dados é o contador de histórias da empresa, comunicando o significado dos dados e porque é importante para a empresa.
Lembre que essas são áreas em franca expansão e essas fronteiras ainda não são tão claras. Dessa forma, você pode buscar oportunidades de desenvolvimento, observar os tipos de vagas existentes e entender qual caminho faz mais sentido para você. Cientistas de Dados são especialistas na interpretação de dados, mas também tendem a ter experiência em programação e modelagem preditiva (Machine Learning). Muitos Cientistas de Dados passaram de Analista de Dados a Cientista de Dados (embora isso não seja uma regra). Eles podem fazer o trabalho de um Analista de Dados, mas também dominam o aprendizado de máquina (Machine Learning), são qualificados em programação avançada e podem criar novos processos para modelagem de dados. Eles não estão apenas analisando dados; eles estão transformando esses dados em conhecimento que pode ser a chave para o sucesso em um mundo cada vez mais orientado por dados.
Mesmo que não precise ter habilidades avançadas de programação ou estatística, quem é analista de dados precisa saber o básico dessas áreas para poder alavancar bastante seu desempenho. Antes de mais nada você deve fazer uma avaliação do seu perfil profissional atual e do que você planeja para sua carreira. A demanda por profissionais de dados no mercado está imensa e o mercado está super aquecido. Tome sua decisão com base naquilo que realmente trará para você satisfação pessoal e profissional. É essencial ter conhecimento em linguagens de programação, como Python e R, que são amplamente utilizadas no processamento e análise de dados. O cientista de dados contribui para o desenvolvimento de produtos e serviços inovadores, por meio da análise de dados que possibilita a identificação de necessidades dos clientes e a criação de soluções personalizadas e eficientes.
- Embora os cargos pareçam iguais, há uma grande diferença prática entre o analista e o cientista de dados.
- Entretanto, as suas funções envolvem mais a interpretação dos dados do que a sua construção e organização em modelos.
- Esse tipo de cientista de dados costuma ser o mais procurado pelas empresas brasileiras, principalmente porque a maioria delas ainda não tem um time de dados muito grande.
