Ainda no Rio de Janeiro, a Fundação Getúlio Vargas (FGV) lançou o curso superior em Ciência de Dados. Nessa graduação, os estudantes adquirem conhecimentos sobre aprendizado de máquina, Big Data, estatística aplicada, econometria, criptomoeda, entre outros tópicos relevantes. Com base em estatísticas, a https://mercadodinamico.com.br/author/iliner55v/ máquina aprende um comportamento e facilita a implementação de soluções para os negócios. Quem se torna cientista de dados entende no seu dia a dia que os modelos perdem qualidade assim que terminam de ser desenvolvidos. Novas características surgem e influenciam o que chamamos de degradação do modelo.

• Conforme vai dominando os assuntos, ele descobre outras áreas do conhecimento para estudar e o trabalho, aperfeiçoar.
• Contudo, existe a parte que cuida do deploy de algoritmos de ML para utilização em outras aplicações, a engenharia de machine learning.
• Inclusive, essa parte ajuda na criação de hipóteses que podem ser confirmadas ou negadas posteriormente.
• Além de conversar com os especialistas do setor, ele pode pesquisar como outros profissionais já resolveram aquele problema e, mais do que isso, é preciso que ele saiba adaptar e aplicar a solução à realidade da empresa.
• Se uma equipe de marketing precisa enviar um e-mail com cupom de desconto para os clientes, o cientista de dados pode identificar quem são as pessoas que têm mais chance de usar o cupom.

Como a ciência de dados frequentemente utiliza grandes conjuntos de dados, é extremamente importante ter ferramentas que possam se ajustar à escala dos dados, especialmente para projetos urgentes. Soluções de armazenamento em cloud como data lakes oferecem acesso a infraestruturas de armazenamento, capazes de ingerir e processar grandes volumes de dados com facilidade. Esses sistemas de armazenamento proporcionam flexibilidade aos usuários finais, permitindo que criem grandes clusters conforme a necessidade. Eles também podem incluir nós de computação incrementais para acelerar as tarefas de processamento de dados, permitindo que as empresas façam ajustes de curto prazo para obter resultados a longo prazo. As plataformas de cloud geralmente possuem diversos modelos de precificação, como assinaturas ou pagamento por uso, para atender às necessidades do usuário final, seja ele uma grande corporação ou uma startup de pequeno porte.

Salário de Cientista de Dados (Data Scientist) por região do Brasil

Digamos que a equipe de vendas precisa de projeção do número de vendas para um determinado momento do ano ou ainda precisa estimar a demanda para alguns produtos. Outros setores podem necessitar de análises de dados que chegam via streaming para decisões em tempo real. Trabalhar com ciência de dados é também ter uma visão de negócios e saber utilizar uma massa de conhecimento computacional e estatístico para solucionar problemas reais de pessoas reais no dia a dia concreto. Ou seja, o conteúdo pode parecer assustador, mas na verdade é algo muito próximo da realidade. Descubra o que fazem cientistas de dados, salário, habilidades necessárias e como se tornar data scientist neste guia completo. O cientista de dados resolve problemas, ajuda a tomada de decisão a partir de dados brutos que nem sempre são úteis e que muitas vezes são muito volumosos e complexos.

• Os cientistas de dados não são necessariamente responsáveis diretos por todos os processos envolvidos no ciclo de vida da ciência de dados.
• Conhecido também por data scientist, o cientista de dados é um profissional analítico.
• O projeto de conclusão da pós também é aplicado, feito junto com uma organização parceira, para o estudante testar na prática o que aprendeu e chegar mais preparado ao mercado de trabalho.
• Tamanho desafio fez com que o cientista de dados deixasse de ser uma carreira do futuro para se tornar uma profissão do presente.

“É preciso ter empatia pelo outro que não tem o mesmo conhecimento técnico que você. Isso é importante para conseguir comunicar o que precisa”, afirma Serrajordia. No primeiro momento, ele busca entender o problema que deverá ser solucionado. Nesta etapa, o cientista coleta informações dos especialistas do negócio para saber como eles enxergam o problema e para obter conhecimento técnico a respeito da empresa. Em um projeto que ele esteja procurando a solução para aumentar as vendas de uma loja, por exemplo, ele pode trabalhar em conjunto com o diretor comercial, gerente comercial e vendedores. Nessa relação, o cientista de dados precisa fazer perguntas para entender como o setor funciona, fazer análises de possibilidades e questionar sobre princípios e processos da área.

Como se tornar cientista de dados do zero

Todas as competências aqui listadas serão muito utilizadas pelas empresas contratantes. Como é o caso da Uber, por exemplo, que realiza a análise de grandes massas de dados em tempo real, com o objetivo de regular seus preços. Esse profissional deve estar preparado para oferecer soluções em ferramentas e técnicas de extração, processamento e armazenamento de grandes quantidades de dados. Na XPE, você encontra os cursos mais completos, com MBAs e Bootcamps que podem te ajudar em qualquer momento da sua carreira.

• O curso tem dois professores em sala de aula e imersão em empresas parceiras para que o aluno aprenda a resolver problemas reais.
• “Precisamos espremer os dados até que eles falem com a gente” resumiu Mikaeri brevemente sobre a sua rotina.
• Em resumo, o dia a dia de um cientista de dados é realizar análise exploratória, escrever modelos e contar histórias.
• O cientista de dados é responsável pela tradução das informações em relatórios que auxiliam gestores na tomada de decisões.
• Embora a profissão ofereça muitas recompensas e oportunidades, ela também exige dedicação, aprendizado contínuo e a habilidade de navegar em um ambiente que está sempre mudando.

A partir desses questionamentos, o profissional cria modelos estatísticos e matemáticos para tentar determinar quem são os clientes que vão clicar no e-mail e quais não vão. Ele começa a avaliar, por exemplo, quais as características dos e-mails os tornam mais atraentes e qual tipo de e-mail não chama atenção do público. Além de conversar com os especialistas do setor, ele pode pesquisar como outros profissionais já resolveram aquele problema e, mais do que isso, é preciso que ele saiba adaptar e aplicar a solução à realidade da empresa. Como o trabalho é em equipe, é preciso que todos estejam em sintonia e concordem com a forma de resolver o problema. Além disso, ao chegar na solução para aumentar as vendas da loja, por exemplo, o cientista precisa apresentá-la aos líderes corporativos e à área comercial.