Existem plataformas online, como Coursera, Udemy e DataCamp, que oferecem cursos completos sobre ciência de dados, desde o básico até o avançado. Esses cursos podem te ajudar a adquirir conhecimentos específicos e praticar suas habilidades. Comece estudando os fundamentos da ciência de dados, como estatística, matemática e programação. Existem diversos cursos online e materiais gratuitos https://piauinoticias.com/educa%C3%A7%C3%A3o/114012-trazendo-o-futuro-para-o-presente-explorando-a-ci%C3%AAncia-de-dados-e-machine-learning.html disponíveis para ajudar nesse processo. Apesar de acessível, Serra destaca que é um jeito difícil, já que a pessoa não recebe orientação sobre o melhor caminho a ser seguido. Por isso, incentiva-se quem tem interesse na área que vá atrás de cursos e treinamentos formais para ser guiado, que obtenha o conhecimento necessário para o seu nível e, assim, se profissionalize.

Desenvolva habilidades de programação

Engenheiro é quem estudou Engenharia, médico é quem fez Medicina… e cientista de dados? Trata-se de uma profissão nova e, embora o mercado seja vasto, a demanda por esses profissionais ainda é “desorganizada”, como explicou Hedibert Freitas Lopes, Ph.D. em estatística pela Universidade Duke, em entrevista à Exame. Um bom cientista de dados precisa saber colaborar com profissionais de outras áreas, como marketing, vendas, operações, entre outros.

Como começar uma carreira como cientista de dados

Aprenda, faça, erre, faça novamente e quando você menos esperar, você vai ser capaz de analisar dados e contribuir para a empresa onde trabalha ou para seu próprio negócio. Se apresentar profissionalmente como cientista de dados é um passo importante para começar na área. Isso inclui curso de cientista de dados a criação e organização de um portfólio com projetos pessoais e feitos incríveis que possam ser mostrados em uma entrevista. Envolve também a própria postura na entrevista, como uma boa capacidade de comunicação e de entendimento dos aspectos que vão além do conhecimento técnico.

como se tornar um cientista de dados

Pensamento analítico e resolução de problemas

O profissional de Big Data lida com diversos setores e interesses de uma organização e isso exige uma grande capacidade de comunicação para entender as demandas de cada um dos interessados. Ser capaz de comunicar resultados complexos de maneira clara e concisa é crucial para compartilhar insights com equipes multidisciplinares e tomadores de decisão. Assim, com um portfólio, a pessoa pode ter mais chances de conseguir uma vaga para trabalhar na área. “Se você veio da computação, talvez o seu maior desafio seja a área de estatística. Caso você tenha vindo da estatística, a área de computação talvez seja a mais difícil”, explica. Ele encontra a linguagem e as referências que o executivo tem e evita usar nomes e termos técnicos.

Estatística e matemática

Isto é, ele pode se tornar o ponto de contato entre os setores e, por isso, precisa saber interagir com todos eles. Com esse conhecimento, o cientista de dados consegue propor uma solução mais assertiva e que faça sentido para o negócio. Para propor soluções eficientes a uma empresa, é preciso que o profissional saiba as particularidades da área em que ela está inserida. Sim, desde que domine as técnicas de análise de dados e modelagem preditiva.

  • Ter conhecimento em regressão linear, regressão múltipla, clustering, álgebra linear e outros modelos estatísticos é essencial.
  • Procure problemas que lhe interessem e que possam ser abordados com as habilidades que você adquiriu.
  • Como cientista de dados, você precisará de uma sólida compreensão de estatística descritiva e inferencial para analisar e interpretar dados.
  • Entretanto, profissionais da área também precisam interagir com banco de dados, ferramentas de análise de dados e Business Intelligence.

Fortalecendo o portfólio e a rede de contatos

Por fim, probabilidade e estatística formam um bloco fundamental no dia a dia do cientista de dados. Precisamos de probabilidade para entender como podemos escolher um número de forma aleatória ou às vezes compreender um fenômeno que acontece de forma aleatória. Compreender essas questões ajuda na compreensão de conceitos e aplicações dessas técnicas. Se você não tem experiência profissional, considere trabalhar em projetos pessoais ou contribuir para projetos de código aberto relacionados à ciência de dados. Isso não só ajudará a desenvolver suas habilidades, mas também demonstrará sua paixão pela ciência de dados e sua capacidade de aplicar o que aprendeu em situações práticas.

Com livros, filmes e cursos, gastando bem pouco dinheiro.

Sendo assim, qualquer pessoa pode se beneficiar de uma ajudinha de alguém que já passou por isso. Por esse motivo, procurar uma pessoa mentora que já tenha atuado como cientista pode ser uma alternativa interessante para te ajudar com alguns atalhos na jornada de ciência de dados. Essa pessoa deverá ser capaz de te apresentar conteúdos, ideias de como resolver problemas específicos e mentoria de carreira em geral. À medida que você for concluindo projetos pessoais, pode ser legal reuni-los em um único lugar. O github.com é uma excelente ferramenta para organizar portfólios de projetos de ciência de dados e dar visibilidade a esses projetos para o mundo.

Manter-se atualizado e em constante aprendizado

Esse tipo de cientista de dados costuma ser o mais procurado pelas empresas brasileiras, principalmente porque a maioria delas ainda não tem um time de dados muito grande. A vantagem desse perfil é sua versatilidade, que permite uma adaptação a todos os mercados, inclusive menos maduros, como no Brasil. Outro conhecimento importante para ter nessa área é sobre a infraestrutura dos dados ou a engenharia de dados. Envolve processamento dos dados e importação deles para estruturas de armazenamento, com o uso de tecnologias como Hadoop e Spark. Podemos também mencionar como fundamentais as habilidades relacionadas à infraestrutura de implantação e deployment, como o MLOps e as estratégias de pipeline de dados.