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Como se tornar um Cientista de Dados em 3 passos

cientista de dados

A área de ciência de dados tem se tornado cada vez mais essencial nas principais organizações do mercado de trabalho. Este fato abre uma grande brecha de atuação para os Cientistas de Dados que, entre outras funções, são responsáveis por analisar informações, traçar estratégias e tomar decisões cada vez mais precisas para empresas e negócios.

Hoje em dia, o volume de informações levantados por uma organização é imenso. Para que essa mesma organização se mantenha ativa no mercado, em níveis saudáveis de competitividade, é necessário saber interpretar esses dados e tirar vantagem do que eles informam. É aí que entra a demanda por cientistas de dados. São eles os responsáveis por essa coleta e análise. E se existe demanda, existe um bom piso salarial.

Gosta do assunto e pretende construir sua carreira na área de ciência de dados? Então é preciso conhecer os requisitos da profissão, como linguagem de programação e pensamento analítico. Ter paciência para aprender e lidar com casos complexos também são características desejáveis em um cientista de dados.

Veja abaixo outros três passos essenciais para quem deseja se tornar um profissional da ciência de dados, indicações de cursos e informações para você se capacitar profissionalmente!

 

Passo 1: Desenvolva as habilidades essenciais

habilidades essenciais

Como todo profissional de áreas específicas, algumas habilidades também são comuns aos cientistas de dados em geral. Então o primeiro passo é identificar quais você já possui e quais precisa desenvolver para dar o primeiro passo em sua carreira. Veja uma lista das principais habilidades apresentada pelo Data Science Academy, site especializado na área:

  1. Conhecimento de programação: É a habilidade de programação que permite ao Cientista de Dados colocar em prática sua criatividade e extrair dos dados respostas para perguntas que ainda não foram feitas”, afirma Tiago Pereira em seu artigo para o site. Algumas das linguagens importantes a serem aprendidas são: R, Python, Scala e Java.

  2. Pensamento lógico: por se tratar de uma área essencialmente analítica, é importante desenvolver raciocínio lógico. A mentalidade fará parte do seu dia a dia e, consequentemente, das decisões tomadas pela empresa.

  3. Habilidade com números: é uma profissão baseada em conceitos matemáticos, então saber utilizar dados quantitativos é fundamental.

  4. Conhecimento em bancos de dados: é nos bancos de dados que todas as informações ficam armazenadas, por isso, é importante saber executar a linguagem SQL (Structured Query Language). Essa linguagem permite criar e consultar bancos de dados consistentes, assim como entender todo o ambiente transacional. Existem vários tipos de bancos de dados, é preciso estar preparado para processar as informações relevantes independente da plataforma.
    O Curso Completo de Banco de Dados e SQL da Udemy, por exemplo, é uma boa referência de fonte de conteúdo sobre a diferença entre um Administrador de Dados e um Administrador de Bancos de Dados, como instalar o banco de dados MySQL e outras informações básicas para quem pretende atuar na área.

  5. Conheça seu setor e empresa: estude a mecânica do mercado na indústria em que atua ou pretende atuar e crie familiaridade com o funcionamento dos negócios da empresa, afinal, a análise dos dados que coleta será decisiva para a definição das melhores táticas e soluções.

  6. Apresentação: saiba apresentar esses dados de forma coerente e organizada, o que significa fazer uso de softwares de apresentação e ser capaz de estruturar as informações de forma visual para os mais diversos públicos.

Passo 2: Aprenda os conceitos básicos da Ciência de Dados

conceitos básicos

A ciência de dados é a área que exige de seus profissionais uma especialidade analítica. Cientistas de dados se baseiam em informações e habilidades técnicas para resolver problemas complexos e, para isso, se valem de conhecimentos em estatística, matemática e Machine Learning. São esses conhecimentos que possibilitam a coleta de dados e, posteriormente, a análise dos mesmos para a geração de ideias – que podem ser aplicadas na criação de uma estratégia de atuação da empresa ou em um novo produto, por exemplo. O objetivo é gerar inteligência para o negócio.

Em um curso de Data Science, por exemplo, você aprende tudo isso e mais: como utilizar estatística aplicada, análise de dados com R, gráficos com R e Python, a definição de Machine Learning, Big Data e Data Science, análise de dados com Python, entre outros conceitos básicos.

Então leia atentamente a descrição de cada curso antes de fazer sua inscrição e tenha certeza de que o mesmo cobre os assuntos citados, porque serão essenciais para sua formação como cientista de dados.

 

Passo 3: Aprenda a utilizar as principais ferramentas

ferramentas cientista de dados

Pode parecer o tópico de menos importância, mas para que o trabalho do cientista aconteça e flua é preciso criar um ambiente propício para tanto. Isso significa possuir os programas e ferramentas que suportam o trabalho do profissional. A Data Science Academy listou alguns dos essenciais:

 

“– Editores de texto: Sublime, Atom, Notepad++

– Software para Máquinas Virtuais: VirtualBox, Parallels

– Git e Github: para criar seu portfólio de projetos em Data Science

– Suite Office: Microsoft Office, Libre Office”

 

Existem ainda programas que possuem o objetivo de entregar análises em tempo real para o desenvolvimento de relatórios completos. O Power BI é um deles. É uma ferramenta do Windows que conecta serviços de aplicativos para que eles trabalhem juntos na coleta de dados, transformando-os em informações coerentes e precisas para os gestores que precisam tomar decisões de cunho estratégico.

É claro que a atuação do cientista de dados vai muito além dos tópicos apresentados neste artigo. Entre essas e outras competências, é uma carreira em alta, cada vez mais requisitada. Então fique atento(a). Pesquise sobre cursos, sobre o mercado e, é claro, as melhores vagas na área com a ferramenta de busca da Adzuna!