Carreira

O que faz um cientista de dados?

Empresas de todos os setores estão utilizando dados para orientar suas estratégias de negócios.

Há diversos cursos online e certificações que podem complementar a formação acadêmica (rawpixel-ltd/Thinkstock)

Há diversos cursos online e certificações que podem complementar a formação acadêmica (rawpixel-ltd/Thinkstock)

Publicado em 19 de junho de 2024 às 11h14.

Última atualização em 26 de junho de 2024 às 09h51.

Em um mundo cada vez mais orientado por dados, a profissão de cientista de dados se destaca como uma das mais promissoras e essenciais no mercado de trabalho. Mas afinal, o que faz um cientista de dados? Neste artigo, exploramos as funções, habilidades e a importância deste profissional na era digital, ajudando você a entender melhor essa carreira em ascensão.

Funções de um cientista de dados

O cientista de dados é responsável por transformar grandes volumes de dados brutos em informações valiosas que auxiliam na tomada de decisões estratégicas. Suas funções incluem:

  • Coleta de dados: O primeiro passo é identificar e reunir dados relevantes de diversas fontes, como bancos de dados, APIs, sensores e redes sociais.
  • Limpeza e preparação de dados: Antes de analisar, os dados precisam ser limpos e organizados. Isso envolve remover duplicatas, corrigir erros e tratar dados faltantes.
  • Análise exploratória de dados: Utilizando técnicas estatísticas e de visualização, o cientista de dados explora os dados para identificar padrões, tendências e anomalias.
  • Modelagem de dados: Desenvolver modelos preditivos utilizando algoritmos de machine learning e inteligência artificial para prever resultados futuros.
  • Interpretação e comunicação de resultados: Apresentar os insights obtidos de forma clara e compreensível para tomadores de decisão, utilizando dashboards, relatórios e visualizações.

Habilidades essenciais

Para desempenhar suas funções com eficiência, o cientista de dados deve possuir um conjunto de habilidades técnicas e analíticas.

  • Programação: Linguagens como Python e R são fundamentais para manipulação e análise de dados.
  • Estatística e matemática: Conhecimentos sólidos em estatística, probabilidade e álgebra linear são essenciais para criar modelos precisos.
  • Banco de dados: Habilidade para trabalhar com bancos de dados relacionais (SQL) e não relacionais (NoSQL).
  • Machine learning: Conhecimento em algoritmos de machine learning e ferramentas como TensorFlow e scikit-learn.
  • Visualização de dados: Utilização de ferramentas como Tableau, Power BI e Matplotlib para criar visualizações impactantes.
  • Comunicação: Capacidade de traduzir dados complexos em insights claros e acionáveis para públicos não técnicos.

Importância no mercado atual

A demanda por cientistas de dados cresceu exponencialmente nos últimos anos, refletindo a crescente importância dos dados nas decisões empresariais.

  • Tomada de decisões baseada em dados: Empresas de todos os setores estão utilizando dados para orientar suas estratégias de negócios, desde marketing até operações.
  • Inovação e competitividade: A análise de dados permite identificar novas oportunidades de mercado, otimizar processos e melhorar produtos e serviços, aumentando a competitividade.
  • Personalização e experiência do cliente: Compreender o comportamento do cliente através dos dados permite criar experiências personalizadas, aumentando a satisfação e fidelização.
  • Eficiência operacional: A análise de dados pode revelar ineficiências e áreas de melhoria, ajudando as empresas a reduzir custos e aumentar a produtividade.

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Reforçando seu compromisso com a democratização do acesso a educação, a Faculdade EXAME, instituição de Ensino Superior nota 5 no MEC, acaba de anunciar o lançamento do curso de tecnólogo em Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Com bolsa 100% integral, o único custo relacionado ao programa será o da taxa de inscrição, no valor de R$ 40,00.

graduação em Ciência de Dados e Inteligência Artificial tem duração total de dois anos. Com presença e pontuação necessária para a aprovação, os estudantes receberão um diploma reconhecido pelo MEC ao final da formação.

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Desafios da profissão

Apesar das inúmeras oportunidades, a carreira de cientista de dados também apresenta desafios.

  • Complexidade dos dados: Lidar com grandes volumes de dados não estruturados e de diversas fontes pode ser complicado.
  • Atualização constante: A tecnologia e as ferramentas de análise de dados estão em constante evolução, exigindo que os profissionais se mantenham atualizados.
  • Interpretação de resultados: Transformar dados em insights acionáveis requer uma compreensão profunda do negócio e dos objetivos estratégicos.

Como se tornar um cientista de dados

Para seguir carreira como cientista de dados, é necessário uma combinação de educação formal e experiência prática.

  • Formação acadêmica: Graduação em áreas como Ciência da Computação, Estatística, Matemática ou Engenharia. Cursos de pós-graduação e especializações em Data Science são altamente recomendados.
  • Cursos e certificações: Há diversos cursos online e certificações que podem complementar a formação acadêmica, como os oferecidos por Coursera, edX e DataCamp.
  • Experiência prática: Projetos práticos, estágios e participação em competições de ciência de dados, como as promovidas pelo Kaggle, são essenciais para ganhar experiência.
  • Networking: Participar de conferências, meetups e comunidades online de ciência de dados pode ajudar a construir uma rede de contatos e oportunidades na área.

Por que é importante

O cientista de dados desempenha um papel crucial na era da informação, ajudando empresas a transformar dados brutos em insights valiosos. Com habilidades técnicas avançadas e uma compreensão profunda dos negócios, esses profissionais estão na vanguarda da inovação e da competitividade empresarial.

Acompanhe tudo sobre:Guia de Carreiraprofissoes-em-altaDicas de carreira

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