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7 CURSOS PARA FORMAR CIENTISTAS DE DADOS

Inclusive, ela é “inspirada” nos treinamentos de militares durante períodos de guerra, em que precisava-se de soldados prontos em pouquíssimo tempo. Após a sua especialização em um dos muitos cursos que foram apresentados, pode surgir o interesse em encontrar uma oportunidade de aplicar seus novos conhecimentos. Com a duração estimada de 432 horas de curso, a formação promete a execução de 26 projetos profissionais e uma certificação após a conclusão do curso. Ainda na Coursera, o certificado profissional de ciência de dados oferecido pela IBM é muito interessante para se ter no currículo. O modelo abrange desafios semanais que simulam situações do mundo real, além de capacitar o aluno no processo. O “nanodegree” para https://tudorondonia.com/noticias/desmistificando-a-ciencia-de-dados-o-que-esperar-dos-9-meses-de-bootcamp-intensivo-da-tripleten,119485.shtml tem foco no ganho de experiência do aluno, com o desenvolvimento de projetos e acompanhamento de mentores e especialistas do setor.

Isso permite que esses tipos de cientistas de dados entreguem maior valor ao negócio e, caso ganhem domínio em uma área específica, como finanças ou marketing, podem se tornar grandes referências. No dia a dia, cientistas de dados nem sempre precisam lidar com expressões matemáticas diretamente, já que as bibliotecas automatizam Desmistificando a ciência de dados: o que esperar dos 9 meses de bootcamp intensivo da TripleTen? grande parte das rotinas, mas é importante conhecê-las a fundo. Saber programar é crucial, pois grande parte do trabalho no dia a dia será criar códigos com base em uma linguagem, como Python ou R, para chegar aos resultados. Nesse sentido, vale destacar que é necessário estar atento ao surgimento de novas tecnologias também.

Data Science Academy: Formação de Cientista de Dados

Experian e as marcas Experian usadas aqui são marcas de serviço ou marcas registradas da Experian Information Solutions, Inc. Serasa Experian é uma Datatech, líder global em soluções de inteligência para análise de riscos e oportunidades com foco nas jornadas de crédito, autenticação e prevenção à fraude. Outros produtos e nomes de empresas aqui mencionados são de propriedade de seus respectivos proprietários. Quem atua hoje no mercado como cientista de dados, geralmente, tem formação em Engenharia, Ciências da Computação, Administração, Estatística, Economia e Física, só para citar alguns exemplos.

Em apenas um ano, houve uma valorização de 8% da remuneração paga pelas empresas no mercado. Em outras palavras, o cientista de dados pode ajudar a empresa a tomar decisões de forma mais assertiva, a partir da sua visão analítica sobre os dados e a capacidade de fazer previsões antecipadas a respeito do que pode acontecer. A seguir, falaremos mais sobre a profissão cientista de dados, bem como a formação necessária para assumir este cargo no mercado de trabalho. Cientista de dados é uma profissão que paga bem e está à procura de mão de
obra no Brasil.

Como se tornar um cientista de dados?

É importante ressaltar que a remuneração pode variar de acordo com a experiência, senioridade e localidade do profissional. Portanto, investir em formação e aprimorar habilidades é fundamental para se destacar nesse campo. Ser um cientista de dados significa possuir habilidades avançadas de programação, essenciais para aplicar conhecimentos na resolução de problemas reais. O domínio de ferramentas e técnicas de programação é fundamental para escrever e manipular código, utilizar softwares especializados e aplicar modelos analíticos. A transformação digital pela qual a sociedade está passando, aliada ao maior acesso a dispositivos tecnológicos como smartphones e tablets conectados à internet vêm revolucionando a forma como vivemos.

cientista de dados

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. 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. Da mesma forma, a pessoa cientista de dados precisa saber avaliar o modelo, com métricas de aprendizado e controle de viés (que define se o modelo entende os dados analisados) e variância (sensibilidade do modelo aos dados de treinamento).

Gerenciamento de Dados

Nesse momento, entra a noção de machine learning e deep learning, bem como conceitos como visão computacional e processamento de linguagem natural. Com um processo de Business Intelligence (BI), traduzido em português como inteligência de negócios, ele agregará valor aos dados. Dessa forma, pessoas com poder de decisão na empresa poderão executar soluções assertivas através dos relatórios apresentados pelo cientistas de dados.

Nessa busca, ele pode se deparar com artigos científicos sobre o assunto e até mesmo achar alguém que já esteve diante do mesmo problema e que tenha compartilhado na internet a solução que usou. 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. Isso porque o cientista de dados faz a coleta de dados do histórico de pagamentos e consegue ver se os clientes pagam faturas e contas no prazo correto ou não.