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No mundo contemporâneo, em que os dados se tornaram uma moeda valiosa que impulsiona decisões e inovações, a profissão de cientista de dados emerge como uma das mais promissoras e essenciais.
Neste texto, explicaremos como ser um cientista de dados, abordando as habilidades necessárias, os passos a seguir e o papel fundamental que essa profissão desempenha na era da informação. Vamos lá?
O que é a ciência de dados?
A ciência de dados é um campo multidisciplinar que utiliza métodos científicos, sistemas, processos e algoritmos para extrair insights, tanto de dados estruturados quanto de não estruturados. Ela envolve a aplicação de técnicas estatísticas, matemáticas e de computação para analisar, interpretar e representar padrões nos dados.
O que faz um cientista de dados?
O cientista de dados desempenha um papel crucial na análise e interpretação de dados voltada para orientar a tomada de decisões. Suas responsabilidades incluem:
- coleta de dados: o cientista é responsável por adquirir os dados necessários para uma análise específica. Isso pode envolver a utilização de várias fontes de dados, como bancos de dados, arquivos CSV, APIs ou até mesmo dados não estruturados;
- limpeza e preparação de dados: antes de realizar análises, é necessário garantir que os dados estejam limpos e prontos para uso. Nesse momento, o profissional precisa lidar com valores ausentes, remover duplicatas e transformar os dados para formatos adequados;
- Análise Exploratória de Dados (EDA): o cientista realiza uma análise inicial para entender a distribuição dos dados, identificar padrões e tendências e explorar relações entre variáveis;
- desenvolvimento e treinamento de modelos de Machine Learning: em muitos casos, o cientista de dados aplica técnicas de machine learning para desenvolver modelos preditivos, realizando a escolha de algoritmos apropriados, o treinamento de modelos com dados históricos e a avaliação do desempenho desses modelos;
- interpretação de resultados: nesse momento, o profissional interpreta os resultados das análises e modelos, traduzindo dados complexos em informações compreensíveis para os tomadores de decisão. Ele deve conseguir comunicar efetivamente os insights derivados dos dados;
- visualização de dados: a visualização de dados é uma parte essencial do trabalho do cientista de dados. Ele utiliza gráficos e outras representações visuais para comunicar de forma eficaz padrões e conclusões obtidos a partir dos dados.
O que estuda um cientista de dados?
Um cientista de dados estuda uma combinação de disciplinas que envolvem habilidades em estatística, matemática, ciência da computação e conhecimento de negócios.
Além disso, ele também estuda:
- Machine Learning e Inteligência Artificial;
- bancos de dados e SQL;
- Big Data Technologies;
- programação orientada a objetos;
- comunicação e visualização de dados;
- ética em ciência de dados.
Como funciona a interdisciplinaridade desta profissão?
A profissão de cientista de dados é altamente interdisciplinar, envolvendo a integração de conhecimentos de diversas áreas para abordar desafios complexos relacionados aos dados. Por isso, a duração do curso para se tornar um cientista de dados pode variar entre 3 a 4 anos.
Geralmente, os profissionais têm formação acadêmica em ciência da computação, estatística, matemática, engenharia ou áreas relacionadas. No entanto, muitos cientistas de dados buscam também formação avançada, como mestrado ou doutorado, para aprimorar suas habilidades e conhecimentos específicos.
Além dos cursos acadêmicos tradicionais, há também programas de treinamento e certificações específicas em ciência de dados que podem ser concluídos em um período mais curto, como cursos on-line ou bootcamps especializados.
Quais as funções de um cientista de dados?
Agora, você vai entender o que faz, na prática, um cientista de dados. Dessa forma, ficará mais fácil avaliar se essa é realmente a profissão que você deseja investir. Confira!
Coleta de dados não estruturados
Um cientista de dados precisa identificar e acessar fontes de dados relevantes para a análise, incluindo estruturados, como bancos de dados, e dados não estruturados, como textos, imagens ou vídeos. É responsabilidade desse profissional integrar dados de diversas fontes, muitas vezes em formatos diferentes, para criar um conjunto de dados abrangente e utilizável.
Dados não estruturados frequentemente exigem técnicas especiais de limpeza e pré-processamento para extrair informações úteis. Por exemplo, processamento de linguagem natural (PLN) para texto ou técnicas de visão computacional para imagens.
Interpretar dados
Antes de aplicar técnicas avançadas, o cientista de dados realiza uma análise exploratória para entender a distribuição dos dados, identificar outliers e visualizar padrões preliminares. Utilizando métodos estatísticos, ele consegue extrair informações significativas, como médias, desvios padrão e realiza testes de hipóteses quando necessário.
Para prever tendências, o cientista de dados aplica técnicas de machine learning, desenvolvendo e treinando modelos com base nos dados disponíveis.
Trabalhar em conjunto com as áreas de TI
Os cientistas de dados precisam colaborar com a equipe de TI para garantir que tenham acesso aos recursos de armazenamento e processamento de dados necessários para suas análises. Após o desenvolvimento de modelos, eles trabalham com a equipe de TI para implementar esses modelos em ambientes de produção, a fim de que possam ser utilizados eficazmente.
A colaboração com a equipe de TI é crucial para garantir a segurança e a integridade dos dados, especialmente quando se lida com informações sensíveis.
Como é o mercado de ciências de dados?
O mercado de ciência de dados tem experimentado um crescimento significativo nos últimos anos e continua a ser uma área de alta demanda. A escassez de profissionais qualificados em ciência de dados leva a uma demanda crescente por especialistas nessa área. Empresas de diversos setores, como tecnologia, finanças, saúde, varejo e muitos outros, buscam talentos para extrair insights valiosos de seus dados.
Os cientistas de dados geralmente recebem salários competitivos devido à demanda crescente por suas habilidades especializadas. A remuneração pode variar com base na experiência, nível educacional, localização geográfica e setor de atuação.
As empresas procuram profissionais de ciência de dados que tenham habilidades técnicas sólidas, como programação e estatística, mas também valorizam habilidades interpessoais, como a capacidade de comunicar eficazmente as percepções derivadas dos dados.
Com o aumento exponencial na geração de dados, a capacidade de lidar com grandes volumes de informações (big data) tornou-se uma habilidade essencial para esses profissionais. E agora você já sabe como ser um cientista de dados. A habilidade de transformar dados em conhecimento é uma competência valiosa e altamente requisitada.
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