Sendo assim, ele será capaz de analisar e gerar relatórios a partir de grandes bases de dados, integrar e manipular grandes volumes dados. Ele também pode projetar, modelar e implementar estruturas exploratórias de dados. Um dos objetivos do curso é que os alunos trabalhem com os dados de diferentes organizações eticamente. A Estácio busca incentivar a inovação e o empreendedorismo na trajetória do estudante. Além disso, vale destacar que o perfil profissional do cientista de dados é diferente dos perfis de um Analista ou Engenheiro de Dados.

Todas estas tecnologias estão diretamente ligadas ao trabalho do Cientista de Dados e pelo menos sua compreensão será um ponto que poderá fazer diferença. Avalie se você compreende o conceito de banco de dados, entende as diferenças entre bancos de dados relacionais e NoSQL e como utilizar Linguagem SQL para consultas. Os dados utilizados por um Cientista de Dados podem ser tanto estruturados (bancos de dados transacionais de sistemas ERP ou CRM, por exemplo) ou não estruturados (e-mails, imagens, vídeos ou dados de redes sociais).

Como se tornar cientista de dados?

Da mesma forma, é importante compreender as particularidades das séries e como essas particularidades ajudam a interpretar melhor os seus resultados. Um exemplo disso são as séries temporais, um importante conceito da estatística. Elas ajudam a entender eventos que ocorrem ao longo de um período, de forma sequencial, como o número de vendas em uma loja em um ano. Assim, é possível estudar o comportamento dos dados nesse momento histórico. Uma pessoa cientista de dados precisa considerar esses fatores, pois terá que lidar com cenários complexos em que os modelos têm que estar preparados para novos dados e mudanças nas características analisadas.

• Essas áreas são normalmente deixadas por último no esforço de aprendizado de muitos cientistas de dados, isso porque matemática / estatística podem não estar em sua lista pessoal de atualização.
• Quem deseja trabalhar como cientista de dados precisa ficar atento as habilidades comportamentais também, que já se tornaram um fator decisivo de contratação em recrutamentos.
• A cloud computing expande a ciência de dados ao oferecer acesso a mais processamento, potência e armazenamento, além de outras ferramentas necessárias para projetos de ciência de dados.
• Você, como profissional, precisa avaliar o momento atual da sua carreira e como pretende estar em 5 ou 10 anos.

Nunca foi tão fácil gerar tabelas e gráficos, com diferentes estruturas, formatos, tamanhos, cores e fontes. Os gráficos estão deixando de ser gráficos https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ e se tornando infográficos. Ter um volume cada vez maior de dados à nossa disposição, não torna mais fácil a apresentação da informação gerada.

Aprimoramento de Habilidades Técnicas:

A Netflix é um dos exemplos mais bem sucedidos de aplicação de Machine Learning. Cada vez que você assiste um filme ou faz uma avaliação, o sistema “aprende” seu gosto e passa a oferecer filmes de forma personalizada curso de cientista de dados para cada usuário. Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina) é uma das tecnologias atuais mais fascinantes. Você provavelmente usa algoritmos de aprendizado várias vezes por dia sem saber.

• Usar Data Science é inevitável e já é uma fonte essencial de concorrência e crescimento.
• Veja como o Amplitude, ferramenta com foco em analytics e marketing multicanal, potencializa o desempenho de produtos e aprimora a experiência do usuário de maneira inteligente e eficaz.
• As empresas não vão iniciar um projeto de Data Science, se isso não for relevante para o negócio.
• Ele coloca nessa categoria as pessoas que conseguem dominar, com profundidade, todos os três pilares da Ciência de Dados.

Participar de comunidades de cientistas de dados e estar atento a eventos relacionados à ciência de dados é uma ótima maneira de obter insights valiosos. Para ajudar a esclarecer quem é quem no mundo dos dados, eu decidi trazer uma divisão entre os papéis entre o Data Analyst (analista de dados), Data Engineer (engenheiro de dados) e o Data Scientist (Cientista de Dados). Os cargos estão assim em duas línguas porque muitas multinacionais acabam recrutando e criando vagas com os nomes em inglês (vale a pena prestar atenção nisso na hora de procurar trabalho).