O conhecimento desenvolvido sobre Data Science aplicado a aquele modelo de negócio molda profissionais experts em uma vertical. Esse perfil de data scientist se torna muito valioso no mercado, na medida em que novas empresas de um mesmo segmento surgem e passam a buscar por especialistas. Por mais que estatística seja uma base da Ciência de Dados, é possível se tornar especialista nessa disciplina e ganhar reconhecimento pela força nessa área.
As pessoas geram muitos dados que são úteis para empresas e cientistas de dados em suas aplicações. 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 https://pt.moyens.net/web/desenvolvimento-web-tendencias-que-vao-moldar-o-setor/ (ML) para analisar um efeito temporal. Ou seja, é preciso analisar os dados com a compreensão de como eles mudam ao longo do tempo, bem como buscar a identificação de possíveis padrões nessas variações. Se você chegou até aqui, provavelmente tem um interesse genuíno em se tornar cientista de dados. Para muitas pessoas que desejam evoluir na carreira, o percurso para isso ainda é desconhecido.
Conhecimento de matemática e estatística
Aproveitar oportunidades para realizar projetos acadêmicos e estágios em empresas ou instituições de pesquisa pode ser uma maneira eficaz de ganhar experiência prática em ciência de dados. Desbravar esse território inovador exige não só uma formação Desenvolvimento Web: Tendências que vão moldar o setor técnica sólida mas também a capacidade de traduzir complexidades em soluções compreensíveis para os problemas de negócios. Assim, a jornada rumo ao sucesso na Ciência de Dados é tanto sobre análise de dados quanto sobre comunicação eficaz.
A pessoa cientista de dados com foco em estatística consegue desenvolver modelos de análise mais robustos, além de aplicar teorias e modelagens para fazer previsões. Quando precisamos tomar decisões importantes de negócio com o uso de dados, a estatística nos traz as ferramentas necessárias para tomar as melhores decisões. Assim, conhecer distribuições de probabilidade, estatística descritiva e inferencial, escolas frequentistas e bayesiana, são conhecimentos bastante importantes de se ter. Este artigo fornecerá um guia passo a passo detalhado para se tornar um cientista de dados, cobrindo tudo desde a escolha de uma linguagem de programação até a aplicação de seus conhecimentos na prática.
Curso de bolsa de valores: qual escolher? Vale a pena fazer?
Como é possível perceber, o salário de um cientista de dados pode variar bastante, já que depende de diversos fatores, como nível de experiência, senioridade do cargo, localização, empresa, atribuições do cargo, etc. Com esse modelo, os gestores da empresa seriam capazes de tomar decisões sobre a gestão de seus produtos baseando-se em dados reais e relevantes. É aí que a função de um data scientist, ou em português, cientista de dados, se torna importante.
Não há uma regra aqui, mas para usuários mais avançados, um sistema Unix é recomendado. Para aqueles que se sentem mais confortáveis com o Windows, não há problema algum. Utilize o Windows como seu sistema operacional base e, se necessário, crie uma máquina virtual com Linux, se quiser processar arquivos com Apache Spark ou realizar outros testes. Isso envolve também a criação de pipelines de desenvolvimento de ML, a manipulação de arquivos do tipo pickle, monitoramento dos modelos depois do treinamento e a adoção de soluções de conteinerização como o Docker. O objetivo é assegurar os melhores resultados nas predições e conclusões.