December 28th, 2020 
Por se tratar de uma trilha relativamente recente, são comuns as dúvidas sobre o que faz um(a) cientista de dados, salários desse mercado e habilidades necessárias. Sistema Operacional – A decisão por qual sistema operacional utilizar é bastante pessoal e qualquer um dos 3 principais sistemas operacionais (Windows, MacOS e Linux) vai atender as suas necessidades. De qualquer forma, você poderá instalar máquinas virtuais com outro sistema operacional. Boa parte do framework de Data Science e Big Data, foi construída sobre plataforma Unix. Para um servidor Apache Spark (por exemplo), um servidor Linux é a melhor recomendação.
- Na prática, esse processo é bastante não linear, significando que há muitas idas e vindas de uma atividade para a outra e alguns problemas demandam mais esforço em uma etapa do que em outra.
- 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.
- Desbravar esse território inovador exige não só uma formação técnica sólida mas também a capacidade de traduzir complexidades em soluções compreensíveis para os problemas de negócios.
- O cientista de dados também está inserido em projetos muito mais complexos.
Nesse sentido, a estatística é ponto fundamental para que a empresa possa confiar nos resultados e nas recomendações. Cientistas de dados devem saber escrever códigos e se sentir à vontade para trabalhar com diversas tarefas de programação. O cenário atual da ciência dos dados caminha para o Python, com ramificações para o R. 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.
Modelos de aprendizado supervisionado
É uma mina de ouro virtual que ajuda a aumentar receitas – contanto que haja alguém que escave e desenterre insights empresariais que ninguém havia pensado em procurar. Kaggle é uma ótima fonte de conhecimento, recomendo fazer desafios mesmo com os algoritmos mais básicos. Também gosto muito dos cursos e dos conteúdos do Andrew Ng, não são fáceis de finalizar mas dão uma base muito sólida.
- Até salvei esse artigo nos Favoritos, para sempre consultar os links quando necessário.
- Lembre-se de que você precisa exibir bons resultados, desde o início de seus estudos, para poder marcar sua carreira de cientista de dados.
- E no Data Science Team, diferentes perfis irão atuar, como por exemplo especialistas em segmentos de negócio.
Mesmo que cada pessoa tenha seus motivos pessoais, existem algumas coisas gerais que poderiam ser aplicáveis a todos. Primeiro de tudo, a ciência de dados pode garantir uma carreira https://felixwvur89900.digiblogbox.com/51821952/curso-cientista-de-dados-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego estável, com muitas oportunidades para crescer e desenvolver ainda mais suas habilidades. Muitas pessoas estão acostumadas a associar o termo “experiência” ao conceito de “trabalho”.
Customer Success: o que é e quanto o profissional ganha?
Afinal, é justamente na insistência e nas repetições realizadas com parâmetros mais calibrados que o cientista de dados pode encontrar a informação mais adequada e valiosa e, com isso, mostrar o seu verdadeiro diferencial. Proatividade, criatividade e comunicação não são suficientes se o profissional não possuir conhecimento das principais ferramentas que envolvem o Big Data Analytics. Para alcançar essas informações, grande parte das empresas estão dispostas a investir pesado em tecnologia Big Data. Para aqueles que já são de outra área e querem se aprofundar, devem estudar de forma multidisciplinar as formas de reunir os dados, identificar oportunidades e traduzi-los para novas oportunidades de negócios. Como já falamos, a profissão de cientista de dados é relativamente nova, mas é uma área em constante crescimento.
Com isso, abre-se espaço para profissionais com especialização em Engenharia de Machine Learning. Os valores podem variar dependendo da maturidade de dados da empresa, do tamanho da equipe e das responsabilidades como data scientist. Digamos que a equipe de vendas precisa de projeção do número de vendas para um determinado momento do ano ou ainda precisa estimar a demanda para alguns produtos.
