Segundo Suelane, professora do Insper, o analista não faz modelagem e predições como o cientista, por exemplo. “O analista é um princípio e, de fato, é uma profissão mais comum porque ela já existia”, confirma. O paraense https://temlondrina.com.br/tecnologia/alem-das-linguagens-de-programacao-criatividade-e-exigencia-no-desenvolvimento-web/ Gustavo Ramos, de 27 anos, é um cientista de dados, uma das profissões que mais está no auge no universo dos dados. Ele trabalha como freelancer e sonha em conseguir uma oportunidade fixa com contrato CLT.
Quais habilidades um cientista de dados precisa ter?
Elas identificam as rotas e os padrões de mudança que levam a avarias mais rápidas e ajustam as programações dos caminhões. Elas também configuram um inventário de peças de reposição comuns que precisam ser substituídas com frequência para que os caminhões possam ser reparados mais rapidamente. Vai compreender como visualizar dados e comunicar resultados através de gráficos. Assim, você conseguirá justificar as análises feitas e mostrar para a empresa o quão importante é o papel dos dados para otimizar processos em várias áreas.
Jornada do usuário: como utilizar o poder dos dados para impulsionar resultados?
Vamos apresentar o que faz o cientista de dados, o que é preciso estudar para atuar como um e quanto é o salário oferecido no mercado de trabalho. Quem atua hoje no mercado como cientista de dados, geralmente, tem formação em Engenharia, Ciências da Computação, Administração, Estatística, Economia e Física, só para citar alguns exemplos. Quem deseja trabalhar como cientista de dados precisa ficar atento as habilidades comportamentais também, que já se tornaram um fator decisivo de contratação em recrutamentos. Tamanho desafio fez com que o cientista de dados deixasse de ser uma carreira do futuro para se tornar uma profissão do presente.
- Big Data, Data Science e Inteligência Artificial são áreas em rápida expansão e as tecnologias evoluem de forma espantosa.
- Uma vez que os dados representam ativos tão importantes, é necessário ter cuidado maior com eles.
- Esses jovens participam de um programa de estágio de cientista de dados e são preparados para analisar e interpretar bancos de dados.
- Como opções que você deve conhecer, citamos o Anaconda e as ferramentas de notebook, que preparam toda a estrutura para o desenvolvimento na nuvem.
Linguagens e bibliotecas de Data Science: R, Python, Pandas
Desse modo, você só precisa importar de forma simples quando precisar de alguma função. Por fim, mais um tipo de cientista de dados é aquele que se torna responsável por gerenciar um time de profissionais da área. Esse papel vai se afastar da prática e se tornar essencial para que profissionais atuem com máximo desempenho. Essa carreira em dados une o conhecimento em Engenharia de Software, curso de desenvolvimento web em Ciência de Dados e em Machine Learning. Pessoas que atuam nessa área se tornam responsáveis por garantir que modelos de Machine Learning funcionem de forma otimizada e possam ser escalados para dar conta de um grande volume de dados. Em alguns problemas, a modelagem ou a análise com inteligência artificial é o principal objetivo; em outros, é apenas um complemento dispensável.
Saber programar é crucial, pois grande parte do trabalho no dia a dia será criar códigos com base em uma linguagem, como Python ou R, para chegar aos resultados. Nesse sentido, vale destacar que é necessário estar atento ao surgimento de novas tecnologias também. 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. Outros setores podem necessitar de análises de dados que chegam via streaming para decisões em tempo real. Uma pessoa cientista de dados é, sobretudo, uma pessoa com o poder de gerar mudanças significativas em seu contexto. Em caso de trabalhar em uma empresa, por exemplo, suas análises podem conduzir à otimização da receita, à eliminação de erros e a contribuições que ajudam na sustentabilidade do negócio.
➡️ Já o analista vai usar os dados para preparar gráficos e gerar relatórios que ilustrem uma situação. Em outras palavras, ele traduz e transforma os dados em informações que apoiam a tomada de decisões de negócios pelo cientista, por exemplo. Ela não só prevê o que provavelmente acontecerá, mas também sugere uma resposta ideal para esse resultado. Ela pode analisar as potenciais implicações de diferentes escolhas e recomendar o melhor plano de ação. A análise prescritiva usa análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais e mecanismos de recomendação de machine learning. Outra consideração ética importante na ciência de dados é a transparência e explicabilidade dos modelos.