{"id":2396,"date":"2021-12-10T11:22:27","date_gmt":"2021-12-10T10:22:27","guid":{"rendered":"https:\/\/topfigurefitness.cz\/?p=2396"},"modified":"2024-05-20T01:00:50","modified_gmt":"2024-05-19T23:00:50","slug":"guia-completo-como-comecar-a-carreira-de-cientista","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/topfigurefitness.cz\/guia-completo-como-comecar-a-carreira-de-cientista\/","title":{"rendered":"Guia Completo: Como Come\u00e7ar a Carreira de Cientista de Dados"},"content":{"rendered":"
A principal responsabilidade de um cientista de dados \u00e9 coletar, organizar e analisar dados para identificar padr\u00f5es, tend\u00eancias e informa\u00e7\u00f5es relevantes que possam ajudar as empresas a tomar decis\u00f5es estrat\u00e9gicas. Eles utilizam t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de an\u00e1lise de dados, estat\u00edstica, Trazendo o futuro para o presente: explorando a ci\u00eancia de dados e machine learning<\/a> programa\u00e7\u00e3o e aprendizado de m\u00e1quina para extrair insights significativos e transformar dados brutos em informa\u00e7\u00f5es acion\u00e1veis. Os cientistas de dados utilizam uma variedade de ferramentas e tecnologias para analisar dados de forma eficaz e obter informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n <\/p>\n O papel de um cientista de dados exige um conjunto diversificado de compet\u00eancias. As compet\u00eancias t\u00e9cnicas, incluindo profici\u00eancia em programa\u00e7\u00e3o, conhecimentos de an\u00e1lise estat\u00edstica e experi\u00eancia em aprendizagem autom\u00e1tica, constituem a base. As compet\u00eancias anal\u00edticas, como a manipula\u00e7\u00e3o de dados e a modela\u00e7\u00e3o estat\u00edstica, permitem que os cientistas de dados obtenham informa\u00e7\u00f5es. As compet\u00eancias transversais, incluindo a comunica\u00e7\u00e3o eficaz, a resolu\u00e7\u00e3o de problemas e o trabalho em equipa, aumentam a sua capacidade de trabalhar em colabora\u00e7\u00e3o e de causar impacto. Em resumo, para come\u00e7ar a carreira de cientista de dados, \u00e9 necess\u00e1rio uma forma\u00e7\u00e3o s\u00f3lida, habilidades t\u00e9cnicas avan\u00e7adas e experi\u00eancia pr\u00e1tica. O profissional deve estar sempre atualizado sobre as tend\u00eancias e ferramentas mais utilizadas no mercado, al\u00e9m de buscar por oportunidades de est\u00e1gio e projetos pr\u00e1ticos.<\/p>\n Em segundo, dada a amplitude de projetos de Data Science e Big Data, dificilmente haver\u00e1 um \u00fanico profissional atuando e sim uma equipe de Data Science, normalmente liderada pelo Cientista de Dados. E no Data Science Team, diferentes perfis ir\u00e3o atuar, como por exemplo especialistas em segmentos de neg\u00f3cio. \u00c9 fundamental compreender os m\u00e9todos de an\u00e1lise para descrever https:\/\/piauinoticias.com\/educa%C3%A7%C3%A3o\/114012-trazendo-o-futuro-para-o-presente-explorando-a-ci%C3%AAncia-de-dados-e-machine-learning.html<\/a> os dados e buscar informa\u00e7\u00f5es imediatas acerca deles, como m\u00e9dias, medianas, tabelas de frequ\u00eancias e gr\u00e1ficos. Isso \u00e9 fundamental, por exemplo, para comparar dados em bases diferentes e estabelecer uma vis\u00e3o de como cada uma delas est\u00e1 caracterizada. Essa compreens\u00e3o esclarecida das condi\u00e7\u00f5es da empresa permite encontrar as melhores solu\u00e7\u00f5es, de um modo eficiente.<\/p>\n Dedique tempo para estudar algoritmos e t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina, realizando projetos que envolvam a aplica\u00e7\u00e3o dessas t\u00e9cnicas. Para se tornar um cientista de dados bem sucedido, \u00e9 necess\u00e1rio combinar compet\u00eancias t\u00e9cnicas e pessoais. Ao investir no desenvolvimento pessoal, na aprendizagem cont\u00ednua e em projectos pr\u00e1ticos, pode melhorar os seus conhecimentos e prosperar neste dom\u00ednio em r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o. A ci\u00eancia dos dados combina m\u00e9todos cient\u00edficos, matem\u00e1tica, estat\u00edstica e programa\u00e7\u00e3o para extrair informa\u00e7\u00f5es valiosas de conjuntos de dados complexos. Os cientistas de dados desempenham um papel fundamental na descoberta de conhecimentos significativos, permitindo decis\u00f5es informadas e uma vantagem competitiva.<\/p>\n Assim, ter conhecimento em SQL, Postgres, entre outros, pode ser \u00fatil para a atua\u00e7\u00e3o como cientista de dados. Por exemplo, habilidades na \u00e1rea de estat\u00edstica e matem\u00e1tica s\u00e3o fundamentais para a execu\u00e7\u00e3o de testes de hip\u00f3teses, distribui\u00e7\u00e3o de probabilidades, e uma compreens\u00e3o dos dados mais eficaz. Entretanto, de forma geral, o sal\u00e1rio de um data scientist pode variar entre R$7.000,00 e R$72.000,00 por m\u00eas, indo do n\u00edvel mais b\u00e1sico at\u00e9 o n\u00edvel mais avan\u00e7ado de experi\u00eancia na \u00e1rea.<\/p>\n O conhecimento desenvolvido sobre Data Science aplicado a aquele modelo de neg\u00f3cio molda profissionais experts em uma vertical. Esse perfil de data scientist se torna muito valioso no mercado, na medida em que novas empresas de um mesmo segmento surgem e passam a buscar por especialistas. Fa\u00e7a projetos pensando em problemas comuns das empresas, como segmenta\u00e7\u00e3o de clientes, recomenda\u00e7\u00e3o de produtos, detec\u00e7\u00e3o de fraudes e previs\u00e3o de vendas.<\/p>\nFerramentas e linguagens<\/h2>\n
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Desenvolver habilidades de resolu\u00e7\u00e3o de problemas<\/h2>\n
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Resolu\u00e7\u00e3o de problemas complexos<\/h2>\n
Conhecimento de Dom\u00ednio<\/h2>\n
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