Se você já possui esta habilidade, isso vai acelerar seu aprendizado em Data Science.
Além de conhecer e dominar as dimensões matemáticas, estatísticas e computacionais, a pessoa cientista de dados também precisa de uma compreensão ética acerca de sua profissão e das implicações dela para a sociedade. Outro importante fator a considerar na carreira é o aprendizado de técnicas de machine learning (ML) para analisar um efeito temporal. Ou seja, é preciso analisar os dados com https://diregional.com.br/diario-do-iguacu/cotidiano/2024-03-26-explorando-a-ciencia-de-dados-habilidades-essenciais-e-caminho-para-o-sucesso a compreensão de como eles mudam ao longo do tempo, bem como buscar a identificação de possíveis padrões nessas variações. 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.
Guia completo: O que estudar para se tornar um cientista de dados
Vamos apenas dizer que você está competindo por uma vaga de ciência de dados com outra pessoa. Vocês dois têm a formação adequada e tem um nível de habilidade similar – e vocês também querem esse trabalho específico. Vamos apenas dizer que você teve uma semana difícil – seu carro quebrou, seu animal de estimação sofreu uma gripe e há impostos a serem pagos. Leia nosso tutorial e descobra o que é preciso para se tornar um cientista de dados.
Desde então, a importância de olhar para os dados como uma fonte confiável para a criação de estratégias de negócios têm crescido significativamente. A experiência prática e o networking na área da Ciência de Dados tornará sua jornada mais enriquecedora, única e proveitosa. Networking com outras pessoas da área também pode contribuir para um entendimento mais realista sobre o mercado, além de ajudar a adquirir outras percepções sobre a área. Conhecer aspectos gerais do negócio ajudará a ampliar a compreensão desse profissional sobre para onde direcionar o olhar em termos de dados. Assim, ter conhecimento em SQL, Postgres, entre outros, pode ser útil para a atuação como cientista de dados. Por exemplo, habilidades na área de estatística e matemática são fundamentais para a execução de testes de hipóteses, distribuição de probabilidades, e uma compreensão dos dados mais eficaz.
Cursos de pós-graduação em Ciência de Dados
A pessoa cientista deve saber manipular esse tipo de série, inclusive conhecendo as funções e métodos específicos para gerenciar isso. Da mesma forma, é importante compreender as particularidades das séries e como essas particularidades ajudam a interpretar melhor curso de cientista de dados os seus resultados. Além disso, a probabilidade e as distribuições ajudam a compreender e embasar outros conceitos relevantes, principalmente na modelagem estatística. São conceitos que devem estar solidificados na mente da pessoa que trabalha com dados.
Nesse sentido, é preciso compreender bem a diferença entre os dois tipos de aprendizado para saber quais problemas se encaixam melhor em cada um. Uma visão analítica também ajuda na hora de filtrar as conclusões que o algoritmo fornece, de modo a eliminar alguns ruídos e informações não relevantes e gerar uma visão mais precisa para aquele negócio. Toda a área do Deep Learning supervisionado entra nessa categoria, aliás.
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Nesse sentido, a estatística é ponto fundamental para que a empresa possa confiar nos resultados e nas recomendações. 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 ramificações para o R. Além disso, muitas outras linguagens são importantes, como Java, Scala e Octave. Por ser uma profissão muito importante para o desenvolvimento de empresas e startups dos mais diversos portes e segmentos, esse profissional tem ganhado destaque no mercado. Isso se reflete nas constantes oportunidades de trabalho e nos salários atrativos.