Para isso, é fundamental estar atualizado com relação ao debate em torno da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e do foco que ela dá no consentimento para estabelecer relações comerciais justas. Uma vez que os dados representam ativos tão importantes, é necessário ter cuidado maior com eles. Afinal, os sistemas criados por esses profissionais não existem sozinhos, eles existem em um contexto, em uma organização/uma sociedade e geram impacto na vida de pessoas em todos os âmbitos. Inclusive, essa parte ajuda na criação de hipóteses que podem ser confirmadas ou negadas posteriormente.

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.

Cada vez mais ouvimos falar sobre essa “nova” profissão chamada ciência de dados e seu profissional, o cientista de…

Da mesma forma, é importante compreender as particularidades das séries e como essas particularidades ajudam a interpretar melhor os seus resultados. Um exemplo disso são as séries temporais, um importante conceito da estatística. Elas ajudam a entender eventos que ocorrem ao longo de um período, de forma sequencial, como o número de vendas em uma loja em um ano.

Além disso, é importante que você se familiarize com alguns conceitos básicos e aprenda a usar bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-learn para análise e modelagem de dados. Essas foram as principais dicas de como se tornar um cientista de dados. 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. O principal objetivo da Ciência de Dados é resolver os problemas do negócio. Matemática e estatística também fazem parte do pacote básico de como se tornar um cientista de dados. Isso significa conhecer várias linguagens de programação, como Linguagem R, Python e SQL, além de ter uma sólida compreensão de estatística.

Outros perfis profissionais em ciência e análise de dados

Outro fator que diferencia cientistas de dados e o que fazem é a visão de negócios, ou seja, ser uma pessoa que compreende perfeitamente os problemas que analisa, pois entende o domínio do negócio. Nesse sentido, se a pessoa trabalha com saúde, deve entender da área; se lida com o setor https://www.tupi.fm/entretenimento/bootcamp-de-programacao-o-metodo-mais-eficiente-e-rapido-para-se-entrar-no-mercado-de-ti/ automobilístico, também. Para quem está buscando saber como se tornar cientista de dados, é importante lembrar que é possível entrar na área sem ter todos esses conhecimentos completamente desenvolvidos. No entanto, eles serão essenciais ao longo da sua jornada como data scientist.

É necessário entender como coletar dados e transformá-los para atender a um modelo, com técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Isso inclui tarefas de classificação, com algoritmos como o clássico naive-bayes, ou regressão, como a regressão linear. O Python é usado devido à sua capacidade de análise estatística e sua fácil legibilidade.

Passo 6: Conhecimento de Negócios

Também é importante saber aplicar técnicas de pré-processamento de dados no momento certo. 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 Bootcamp de programação: o método mais eficiente e rápido para se entrar no mercado de TI ramificações para o R. Além disso, muitas outras linguagens são importantes, como Java, Scala e Octave. Vale ressaltar que a área de ciência de dados está em constante evolução. Cabe ao profissional manter-se atualizado com as últimas tendências, técnicas e ferramentas.

• Como exemplo, ele menciona profissionais da Engenharia de Software ou mesmo de Product Management, que podem atuar de forma associada ao time de dados.
• “Se você veio da computação, talvez o seu maior desafio seja a área de estatística.
• Você pode encontrar um emprego básico ou concluir um mestrado e doutorado.
• A Intuição de Dados não é uma habilidade que você possa aprender facilmente.
• Esperamos que este guia possa ajudar você a entender um pouco melhor como se preparar e se tornar um profissional de Ciência de Dados.
• O primeiro passo a ser abordado é sobre o tipo de educação, se formal ou informal, pois é sempre um questionamento recorrente nos fóruns e redes sociais.