Diversas organizações já estão colhendo os frutos do investimento que fizeram em Big Data e tudo isso ainda é só o começo, pois muitas oportunidades ainda surgirão. curso de cientista de dados Por isso, o conhecimento teórico-prático é fundamental para ambas as profissões. É o caso da American Express, empresa americana de serviços financeiros.
Além disso, muitas outras linguagens são importantes, como Java, Scala e Octave. Por ser uma profissão muito importante para o desenvolvimento de empresas e startups dos mais diversos portes e segmentos, esse profissional tem ganhado destaque no mercado. Isso se reflete nas constantes oportunidades de trabalho e nos salários atrativos.
Por que o cientista de dados é tão valorizado no mercado?
Machine learning é um subcampo da ciência de dados que se concentra na criação e aplicação de algoritmos que podem aprender a partir de dados e fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para fazê-lo. Em seguida, você deve se familiarizar com as técnicas de limpeza e pré-processamento de dados. Os dados brutos raramente são utilizáveis na forma como são coletados.
Também é interessante conhecer ferramentas para dados não estruturados, como as tecnologias e o movimento NoSQL. Florian Douetteau aponta que esse tipo de cientista de dados é caracterizado pela pouca profundidade em Ciência de Dados. Segundo o autor, são profissionais que não necessariamente trabalham diretamente na área, mas têm algum conhecimento e precisam dele em parte de sua rotina profissional. A computação é uma área oriunda da matemática, então evidentemente é importante estudar conceitos matemáticos.
Evolução das soluções de dados com MLOps
Porém estou querendo me qualificar e investir, em uma área, na gual, eu possa , ter um mercado melhor , e com mapas s informaçõe. Eu vi uma reportagem , na qual, me chamou atenção, para o baixo número de profissionais besta área, e me enxerguei como um possível profissional. 1- Achar que o aprendizado é fácil e rápido – Em nenhuma profissão, o aprendizado é rápido e fácil. Adquirir conhecimento e experiência requer tempo, esforço, investimento e bastante dedicação. Comece sua preparação hoje mesmo, mas esteja ciente que adquirir conhecimento leva tempo. É preciso praticar, testar, experimentar, cometer erros, aprender com eles, testar novamente e compreender que você estará em modo permanente de aprendizado.
- Isso não mudou, o que mudou foi a forma como a análise é feita, uma vez que o Big Data entrou na equação.
- Também é interessante conhecer ferramentas para dados não estruturados, como as tecnologias e o movimento NoSQL.
- Isso envolve a criação e a execução de modelos preditivos e algoritmos de segmentação, além de realizar análises exploratórias para obter insights iniciais.
- Se você já possui esta habilidade, isso vai acelerar seu aprendizado em Data Science.
- Siga os passos mencionados, aprimore suas habilidades e esteja sempre atualizado sobre as tendências e tecnologias em ciência de dados.
- “Tem agrônomos, educadores físicos e até pessoas que não possuem curso superior que são ótimos cientistas de dados”, afirma Serrajordia.
Além disso, ele também é responsável por desenvolver modelos e algoritmos que possibilitam a criação de soluções inteligentes e preditivas. Aproveitar oportunidades para realizar projetos acadêmicos e estágios em empresas ou instituições de pesquisa pode ser uma maneira eficaz de ganhar experiência prática em ciência de dados. Esse tipo de cientista de dados, provavelmente, está no mercado há muitos anos e já passou por várias etapas de desenvolvimento. Além disso, o profissional compreende que precisa estar em constante atualização. No mercado brasileiro, as lendas são pessoas que trabalhavam com ciência de dados, antes mesmo da área receber esse nome. Atualmente, existem várias “gerações” de cientistas de dados que entraram e saíram das mais variadas organizações, e que vêm com diferentes qualidades que podem se adequar a diferentes tipos de empresas.
Ferramentas e tecnologias
Para Serrajordia, um dos maiores desafios para o cientista de dados é traduzir o seu conhecimento técnico para outra pessoa do negócio. “É preciso ter empatia pelo outro que não tem o mesmo conhecimento técnico que você. Isso é importante para conseguir comunicar o que precisa”, afirma Serrajordia. Na ciência de dados existem diversas maneiras de resolver um mesmo problema. Quando o setor de marketing relata que precisa melhorar a sua comunicação com o cliente, cabe ao cientista criar uma solução do zero. O Cientista de Dados deve ser um contador de histórias e deve ser capaz de contar a mesma história de maneiras diferentes.
Encontrar o perfil de cientista de dados no mercado é tarefa árdua para os recrutadores e gestores de RH. Isso porque há poucos cursos de graduação especificamente voltados para a Ciência dos Dados. Esse profissional deve estar preparado para oferecer soluções em ferramentas e técnicas de extração, processamento e armazenamento de grandes quantidades https://agazetadoacre.com/2024/03/colunistas/guia-gazeta/9o-guia-gazeta/os-caminhos-para-se-tornar-um-cientista-de-dados/ de dados. Sendo assim, as ferramentas MongoFB, CouchDB, HBase, Cassandra e muitos outros devem fazer parte do rol de conhecimentos do profissional de Big Data. Para lidar efetivamente com grandes massas de dados, o profissional precisará dominar tecnologias que não tinham grande aplicação no dia a dia da computação tradicional.
