Data Science, ou Ci\u00eancia de Dados, \u00e9 um assunto popular atualmente. Principalmente no que diz respeito \u00e0 \u00e1rea profissional, a popularidade do termo e a demanda por profissionais aumentam constantemente. Existem diversos cursos dedicados \u00e0 \u00e1rea e promessas de alto sal\u00e1rio, o que tornou a Ci\u00eancia de Dados um assunto popular nas redes.<\/p>\n\n\n\n
A Ci\u00eancia de Dados \u00e9 uma \u00e1rea interdisciplinar que exige conhecimentos em estat\u00edstica, matem\u00e1tica, programa\u00e7\u00e3o e neg\u00f3cios. Utilizando dados armazenados, a Ci\u00eancia de Dados permite criar modelos estat\u00edsticos e de aprendizado de m\u00e1quina para prever o futuro da melhor forma poss\u00edvel. <\/p>\n\n\n\n
Por exemplo, na \u00e1rea financeira, podemos citar a previs\u00e3o de modelagem de cr\u00e9dito, que avalia se novos clientes ser\u00e3o bons ou maus pagadores. Outro exemplo seria a an\u00e1lise da rela\u00e7\u00e3o de compras, por exemplo, se um cliente x comprou um produto y e tamb\u00e9m o produto z em um per\u00edodo espec\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n
O trabalho de um cientista de dados \u00e9 compreender os dados recebidos e extrair insights e solu\u00e7\u00f5es. Isso significa que o cientista deve compreender as necessidades e dificuldades do cliente. Discutiremos as caracter\u00edsticas de um profissional de Ci\u00eancia de Dados mais adiante.<\/p>\n\n\n\n
A Ci\u00eancia de Dados surgiu com a evolu\u00e7\u00e3o da tecnologia da informa\u00e7\u00e3o e com a necessidade de transformar a quantidade crescente de dados gerados e armazenados em informa\u00e7\u00f5es \u00fateis. A Ci\u00eancia de Dados ajuda empresas e organiza\u00e7\u00f5es a tomarem decis\u00f5es, compreender suas necessidades e alcan\u00e7ar seus objetivos. <\/p>\n\n\n\n
\u00c9 uma \u00e1rea em constante evolu\u00e7\u00e3o, pois a capacidade de extrair insights valiosos a partir de dados \u00e9 fundamental para tomar decis\u00f5es e obter vantagens competitivas para empresas e formular objetivos para organiza\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
Atualmente, a Ci\u00eancia de Dados \u00e9 utilizada em diversas \u00e1reas, como:<\/p>\n\n\n\n
Os profissionais de ci\u00eancia de dados usam t\u00e9cnicas como minera\u00e7\u00e3o de dados, aprendizado de m\u00e1quina, an\u00e1lise de dados, e visualiza\u00e7\u00e3o de dados para interpretar grandes volumes de dados e extrair rela\u00e7\u00f5es relevantes e insights. Eles fazem previs\u00f5es futuras a partir das informa\u00e7\u00f5es coletadas diariamente.<\/p>\n\n\n\n
O cientista de dados conhece as regras de neg\u00f3cio e tamb\u00e9m os desafios e metas do cliente. O profissional definir\u00e1 a metodologia ideal e ferramentas para sanar um problema.<\/p>\n\n\n\n
O dia a dia de um cientista de dados pode ser descrito como focado para a estrat\u00e9gia e compreens\u00e3o do problema, entendendo os dados recebidos e procurando por solu\u00e7\u00f5es. Por isso \u00e9 importante que o profissional de dados tenha gosto pela \u00e1rea de neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n
Um cientista de dados precisa ter conhecimentos t\u00e9cnicos em estat\u00edstica, SQL, programa\u00e7\u00e3o (as linguagens mais comuns s\u00e3o Python e R), machine learning, al\u00e9m de conhecimentos em neg\u00f3cios e visualiza\u00e7\u00e3o de dados. Na \u00e1rea t\u00e9cnica tamb\u00e9m s\u00e3o utilizadas bibliotecas como Pandas, Numpy, Matplotlib e Seaborn. <\/p>\n\n\n\n
Al\u00e9m disso, ele precisa desenvolver suas habilidades comportamentais, como estrategista, entendendo as necessidades do cliente e como ajud\u00e1-lo com os dados fornecidos. O profissional deve ser capaz de explicar termos complexos, como, por exemplo, \u00e1lgebra linear, de maneira simplificada para os tomadores de decis\u00e3o e outros profissionais que n\u00e3o s\u00e3o t\u00e3o t\u00e9cnicos.<\/p>\n\n\n\n
O Analista de Dados<\/a> tem como fun\u00e7\u00e3o analisar dados hist\u00f3ricos e criar relat\u00f3rios a partir deles, usando ferramentas como Power BI, Excel e SQL. Eles trabalham com dados armazenados em bases de dados para criar gr\u00e1ficos e relat\u00f3rios, ajudando na tomada de decis\u00f5es baseadas em informa\u00e7\u00f5es passadas. \u00c9 importante que o Analista de Dados tenha habilidades s\u00f3lidas em comunica\u00e7\u00e3o e visualiza\u00e7\u00e3o de dados. O Analista de Dados deve ter boa capacidade de storytelling<\/a> <\/em>e assim como o cientista, deve saber transmitir conceitos complexos de modo simplificado. <\/p>\n\n\n\n O Engenheiro de Dados<\/a> constr\u00f3i a estrutura e a infraestrutura necess\u00e1rias para que os Cientistas e Analistas de Dados possam utiliz\u00e1-las. Esta \u00e1rea inclui a arquitetura de Data Lake e Data Warehouse, onde as informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o armazenadas para acesso futuro. <\/p>\n\n\n\n Ele tamb\u00e9m \u00e9 respons\u00e1vel por toda a parte ETL<\/a>. Como miss\u00e3o, o Engenheiro de Dados tem como objetivo limpar os dados recebidos e organiz\u00e1-los de maneira f\u00e1cil e compreens\u00edvel.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Outros cargos relacionados a dados incluem Analista de Governan\u00e7a de Dados e Analista de Business Intelligence (BI).<\/p>\n\n\n\n Em resumo, o Analista em Governan\u00e7a de Dados \u00e9 conhecedor das regras e leis que envolvem prote\u00e7\u00e3o e uso de dados. Esse profissional tamb\u00e9m ser\u00e1 respons\u00e1vel pela prote\u00e7\u00e3o dos dados armazenados e a organiza\u00e7\u00e3o relacionada ao acesso a eles dentro da empresa. <\/p>\n\n\n\n J\u00e1 o Analista de Business Intelligence (BI), no Brasil, tem uma fun\u00e7\u00e3o muito similar ao Analista de Dados, com a principal diferen\u00e7a sendo o conhecimento do Analista de BI em neg\u00f3cios em geral.<\/p>\n\n\n\n Cientistas de dados s\u00e3o origin\u00e1rios de v\u00e1rias \u00e1reas, como ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o, contabilidade, an\u00e1lise e desenvolvimento de sistemas, e administrativas, como economia e administra\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, h\u00e1 pessoas de \u00e1reas n\u00e3o relacionadas, como comunica\u00e7\u00e3o, que trocam de profiss\u00e3o para atuar nesta \u00e1rea. A alta demanda por profissionais da ci\u00eancia de dados levou \u00e0 cria\u00e7\u00e3o de cursos de bacharelado em Ci\u00eancia de Dados.<\/p>\n\n\n\n Se voc\u00ea deseja entrar na \u00e1rea e j\u00e1 possui um bacharelado, pode optar por um MBA ou at\u00e9 mesmo um mestrado, dependendo de sua prefer\u00eancia. Al\u00e9m disso, h\u00e1 cursos dedicados para aqueles que desejam come\u00e7ar na \u00e1rea. No Brasil, alguns dos mais populares s\u00e3o oferecidos pela Data Science Academy e pelo Alura.<\/p>\n\n\n\n Embora o trabalho de um Cientista de Dados seja espec\u00edfico a esse profissional, conhecimentos gerais sobre dados, principalmente em visualiza\u00e7\u00e3o e compreens\u00e3o de dados, bem como a soft skill de curiosidade para buscar solu\u00e7\u00f5es e resolver problemas, cada vez mais se expandem para v\u00e1rias \u00e1reas, e estes conhecimentos fazem diferen\u00e7a na carreira de profissionais, incluindo aqueles dedicados \u00e0 pesquisa. N\u00e3o h\u00e1 d\u00favidas, a demanda por profissionais capacitados nesta \u00e1rea cresce todos os dias.<\/p>\n\n\n\n link: https:\/\/www.datascienceacademy.com.br\/bundle\/formacao-cientista-de-dados<\/a> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" A Ci\u00eancia de Dados \u00e9 uma \u00e1rea interdisciplinar que exige conhecimentos em estat\u00edstica, matem\u00e1tica, programa\u00e7\u00e3o e neg\u00f3cios. 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Como posso me tornar um cientista de dados?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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