Se você tem os três, então você pode ter certeza de que está no caminho certo para se tornar um cientista de dados. Se você quer saber como se tornar um data scientist e não sabe por onde começar, essa lista pode te ajudar a definir os campos de estudo mais importantes para se tornar um cientista de dados. Um cientista ou analista de dados é um profissional analítico que possui habilidades técnicas para resolver problemas complexos e curiosidade para pensar soluções fora da caixa. Além disso, a matemática, especialmente o cálculo e a álgebra linear, desempenha um papel importante em muitos algoritmos de aprendizado de máquina. Por exemplo, o cálculo é usado para otimizar funções de custo em algoritmos de aprendizado de máquina, enquanto a álgebra linear é usada para representar e operar em dados multidimensionais.
As certificações são uma ótima maneira de ganhar vantagem, pois permitem que você desenvolva habilidades que são difíceis de encontrar em sua indústria desejada. Elas também são uma maneira de dar apoio às suas habilidades, então os recrutadores e os gerentes de contratação sabem o que estão ganhando se contratarem você. Além disso, é o melhor trabalho que você pode obter, da época, de acordo com dados do Glassdoor. Se você quer entrar nesse campo, ou quer se destacar entre a concorrência, não procure mais que certificações de ciência de dados.
Como se Tornar um Cientista de Dados: Guia Completo para Iniciantes
Por se tratar de uma trilha relativamente recente, são comuns as dúvidas sobre o que faz um(a) cientista de dados, salários desse mercado e habilidades necessárias. Para Serrajordia, é fundamental que os novatos na área valorizem o que já sabem, não se deixem levar pela síndrome Desmistificando a ciência de dados: o que esperar dos 9 meses de bootcamp intensivo da TripleTen? do impostor e não subestimem o planejamento. “Ter um objetivo claro para um projeto em ciência de dados parece trivial, mas não é. Tem aquela frase ‘para quem não sabe onde vai, qualquer caminho serve’, e isso vale muito para os seus projetos na área”, afirma ele.
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. Uma das atividades mais conhecidas, certamente, é a modelagem e análise com inteligência artificial. Trata-se da escolha de algoritmos específicos a fim de analisar os dados e encontrar padrões e tendências ou definir um modelo inteligente capaz de fazer previsões. Nesse momento, https://agazetadoacre.com/2024/03/colunistas/guia-gazeta/9o-guia-gazeta/os-caminhos-para-se-tornar-um-cientista-de-dados/ entra a noção de machine learning e deep learning, bem como conceitos como visão computacional e processamento de linguagem natural. Para cumprir suas responsabilidades, o profissional utiliza uma combinação de conhecimentos em estatística, matemática, programação e domínio de ferramentas e técnicas específicas. Eles são proficientes em linguagens de programação, como Python e R, e têm experiência em lidar com bancos de dados e sistemas de armazenamento de dados.
Especialistas em Engenharia de Machine Learning
Se você deseja seguir essa carreira promissora, é essencial desenvolver habilidades em programação, estatística, machine learning e storytelling de dados. É importante ressaltar que a remuneração pode variar de acordo com a experiência, senioridade e localidade do profissional. Portanto, investir em formação e aprimorar habilidades é fundamental para se destacar nesse campo. Ser um cientista de dados significa possuir habilidades avançadas de programação, essenciais para aplicar conhecimentos na resolução de problemas reais.
