CIENTISTA DE DADOS O que faz, formação, salários
Para começar, vamos falar um pouco sobre a profissão de um cientista de dados. Você provavelmente já conhece as informações gerais sobre essa especialidade (já que você está procurando saber como se tornar um cientista de dados), mas um resumo rápido será de grande ajuda para você. Depois de fazermos isso, entraremos no requisito principal que você terá que conhecer para começar sua jornada rumo à carreira de cientista de dados. Finalmente, vou falar alguns dos principais motivos das pessoas quererem saber como ser um cientista de dados.
Os algoritmos de Machine Learning, são baseados em conceitos matemáticos. A Estatística, parte fundamental da Ciência de Dados, requer habilidade com números. Avalie suas características https://www.didigalvao.com.br/ciencia-de-dados-conhecendo-a-area-e-suas-principais-ferramentas/ e na sua auto avaliação, verifique se esse item será um problema ou não. Kaggle é uma ótima fonte de conhecimento, recomendo fazer desafios mesmo com os algoritmos mais básicos.
Tecnologia, negócios e comportamento sob um olhar crítico.
Assim, conhecer distribuições de probabilidade, estatística descritiva e inferencial, escolas frequentistas e bayesiana, são conhecimentos bastante importantes de se ter. Um cientista de dados estuda uma combinação de disciplinas que envolvem habilidades em estatística, matemática, ciência da computação e conhecimento de negócios. A ciência de dados é um campo multidisciplinar que utiliza métodos científicos, sistemas, processos e algoritmos para extrair insights, tanto de dados estruturados quanto de não estruturados. Ela envolve a aplicação de técnicas estatísticas, matemáticas e de computação para analisar, interpretar e representar padrões nos dados. O cientista de dados é o profissional responsável por estudar os dados e procurar extrair deles informações relevantes. Assim, ele consegue ajudar empresas na tomada de decisões e até mesmo fazer previsões para o futuro.
Ou seja, é preciso analisar os dados com a compreensão de como eles mudam ao longo do tempo, bem como buscar a identificação de possíveis padrões nessas variações. Cientistas de dados devem se deparar com problemas complexos e reais que afetam as pessoas. Por isso, é importante ser analítico e saber dividir os problemas para chegar à solução de maneira ágil. Da mesma forma, é necessário aprender a manipular os dados em estruturas relacionais, de modo a efetuar consultas, filtragens e alterações nas bases. Também é interessante conhecer ferramentas para dados não estruturados, como as tecnologias e o movimento NoSQL.
Principais habilidades e desafios
Você provavelmente usa algoritmos de aprendizado várias vezes por dia sem saber. Sempre que você usa um site de busca como “Google” ou “Bing“, uma das razões para funcionarem tão bem é um algoritmo de aprendizado. Um algoritmo implementado pelo “Google” aprendeu a classificar páginas web. curso de cientista de dados Toda vez que você usa o aplicativo para “marcar” pessoas nas fotos do “Facebook” e ele reconhece as fotos de seus amigos, isto também é Machine Learning. Toda vez que o filtro de spam do seu email filtra toneladas de mensagens indesejadas, isto também é um algoritmo de aprendizado.
