Como se tornar um cientista de dados? Saiba agora!

A elaboração de um currículo é crucial para um cientista de dados, pois serve como um resumo das suas habilidades, experiências e realizações. Portanto, um currículo deve ser claro, conciso e destacar as competências que são relevantes para a vaga desejada. Neste curso, preparamos os alunos para se tornarem autênticos data scientists, uma profissão que a Harvard Business Review designou como a ‘mais atrativa do século XXI’.

Bibliotecas e pacotes de cientistas de dados

• Embora um diploma específico não seja sempre uma exigência estrita para os cientistas de dados, é altamente recomendado.
• Isso poderia mostrar ao recrutador que, embora ele possa ser novo na ciência de dados, ele tem uma riqueza de experiência e habilidades que podem ser aplicadas à posição.
• Contudo, existem formações técnicas em áreas específicas que ajudam quem deseja seguir essa carreira.
• O programa também inclui FarmBeats for Students, que fornece kits de hardware e um currículo educacional para ensinar técnicas modernas de agricultura de precisão nas escolas.

Conhecido também por data scientist, o cientista de dados é um profissional analítico. A sua principal função é extrair informações valiosas de dados armazenados de uma empresa que serão importantes para avaliar a situação atual e traçar estratégias mais assertivas para o futuro. Desenvolver projetos práticos é uma excelente maneira de aplicar o conhecimento teórico e adquirir experiência prática em ciência de dados. Observando os diferentes tipos de cientistas de dados, percebemos que a atuação de profissionais dessa área pode ganhar diversas particularidades, dependendo do contexto.

Quais são as responsabilidades dessa profissão?

Hoje em dia você não precisa ser formado em engenharia da computação para poder trabalhar nisso. Eu próprio sou formado em bioquímica e trabalhei durante https://www.fm105.com.br/ciencia-de-dados-inteligencia-artificial-se-une-a-big-data-para-criar-modelos-preditivos/ vários anos em empresas como cientista de dados. É difícil transmitir conclusões a pessoas que estão completamente fora do mundo da análise de dados.

Como Escrever um Currículo para Cientista de Dados Sem Experiência Profissional Prévia

• É importante que o profissional de dados saiba como gerar modelos confiáveis e fazer um diagnóstico de sua eficácia.
• Na área de Data Science, você de fato pode seguir diversos rumos e profissões diferentes.
• Também envolve a conexão com dashboards para comunicação dos resultados de forma automática para decisores, por exemplo.
• Habilidades em Programação, Matemática e Estatística e Conhecimento de Domínio (Área fim).

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. Tudo depende dos tipos de problemas ou projetos que são trabalhados no local, o que não significa que um tipo de cientista de dados é melhor do que o outro, mas sim do que a empresa está procurando.

Em segundo, dada a amplitude de projetos de Data Science e Big Data, dificilmente haverá um único profissional atuando e sim uma equipe de Data Science, normalmente liderada pelo Cientista de Dados. E no Data Science Team, diferentes perfis irão atuar, como por exemplo especialistas em segmentos de negócio. Cada algoritmo será ideal para determinado tipo de dado e de acordo com a análise pretendida. Você, como profissional, precisa avaliar o momento atual da sua carreira e como pretende estar em 5 ou 10 anos. Se pretende seguir uma carreira em Analytics, seja como Cientista de Dados, Engenheiro de Dados ou Analista, precisa compreender quais são suas habilidades atuais, onde pretende chegar, avaliar os gaps e traçar um plano de ação.

Ciência de Dados não é uma disciplina puramente computacional, muito longe disso, e vai muito além de aplicar bibliotecas e conhecer ferramentas de auto ML. Fazer inteligência artificial responsável é uma prioridade para curso de cientista de dados nós e todos no time se envolvem nessas discussões e nos impactos arquiteturais. Usualmente, as soluções de ciências de dados são construídas a partir de conceitos fundamentais encontrados na matemática e estatística.