A formação dura em média quatro anos e pode ser cursada no modelo presencial ou a distância. Só gostar de internet, redes sociais e dispositivos eletrônicos não é suficiente para carreiras em áreas da tecnologia. Quem estuda Ciências da Computação tem amplas possibilidades no mercado de trabalho e chances de evoluir na carreira. Profissionais Conheça o poder da Inteligência Artificial na ciência de dados formados em Matemática, Estatística, Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Análise e Desenvolvimento de Sistemas e Gestão da Tecnologia da Informação podem se matricular nessa especialização em data science. Os alunos devem se matricular nas disciplinas optativas que miram essa carreira, como é o caso de programação e banco de dados.

Como um cientista de dados pode garantir a ética e a privacidade no uso de dados?

Ela ajuda a entender o comportamento do consumidor e auxilia o setor a descobrir o porquê dos consumidores comprarem produtos de uma marca específica.As habilidades técnicas são essenciais para um cientista de dados desenvolver seu trabalho com excelência.Os setores que têm uma alta demanda pelo profissional de tecnologia são o mercado financeiro, varejo, telecomunicações, educação e infraestrutura.Para as empresas, ter na sua equipe profissionais que sabem transformar dados em informações que ajudem na tomada de decisões já não é mais uma vantagem competitiva; é uma necessidade.

É importante ter a capacidade de desenvolver modelos para estruturar a relação entre os dados e implementá-los com uma linguagem. 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. Para isso, o analista de BI usa técnicas de análise de dados, visualização de dados e modelagem de dados. O cientista de dados, para trabalhar com BI, precisa ser uma pessoa com forte pensamento crítico e habilidades de resolução de problemas. Além disso, a colaboração com profissionais especializados em segurança da informação e conformidade pode ajudar a garantir a proteção dos dados.

Networking e mercado de trabalho

Novas características surgem e influenciam o que chamamos de degradação do modelo. Para melhorar continuamente e garantir os melhores resultados com os testes e o treinamento, é preciso usar as técnicas de MLOps. Toda a área do Deep Learning supervisionado entra nessa categoria, aliás. https://www.ubirataonline.com.br/2024/04/30/ciencia-de-dados-como-a-inteligencia-artificial-afeta-o-futuro-da-profissao/ 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. Afinal, há muitos caminhos e muitos assuntos a aprender e habilidades a adquirir.

Algoritmos e linguagens de programação

É dever dessa pessoa cuidar do deploy do modelo ou algoritmo de análise para que ele seja utilizado no dia a dia, como parte de outra aplicação. Os estatísticos trabalham com destaque no governo, saúde e empresas de pesquisa e desenvolvimento. Suas principais responsabilidades são identificar tendências que aconselham a tomada de decisões e políticas nas empresas. As linguagens de programação mais comuns na área de ciência de dados são Python e R, mas outras linguagens, como Java e Scala, também são utilizadas.

Existem muitos sites onde os profissionais podem postar seu currículo e as empresas contratam por projeto, que na maioria das vezes pode ser remoto. Outra dica é criar seu portfólio de projetos e apresentar às empresas que estejam em busca de profissionais. Se tiver fluência em inglês, é possível ainda conseguir oportunidades de trabalho no exterior (semana passada compartilhamos em nosso Facebook um artigo sobre isso). Empreender talvez seja uma das principais vantagens em aprender Data Science e IA.

Em grandes empresas, onde a área de Data Science reporta diretamente para os tomadores de decisão nas áreas de negócio, as habilidades interpessoais são fundamentais. Outras empresas, terão um líder responsável por reportar os resultados e uma equipe com perfil mais técnico para a execução do trabalho. Mas independente de qualquer coisa, o conhecimento técnico deve ser adquirido. Para entender como começar em ciência de dados, é preciso compreender as linguagens de programação. Na área, temos a proeminência de Python, por ser uma linguagem orientada a objetos, versátil, extremamente limpa e apresentar uma série de bibliotecas já implementadas.

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Muitos profissionais que têm afinidade com tecnologia e programação e, também, uma mentalidade analítica iniciam na carreira como analistas de dados, mas têm vontade de fazer a transição para a Ciência de Dados. O conceito de Business Intelligence (B.I.), ou inteligência do negócio, diz respeito ao arcabouço de processamento dos dados. Isso engloba a estratégia utilizada na coleta e na análise dessas informações, os softwares e ferramentas usados nesse processo, entre outros aspectos que permitem trabalhar com um enorme conjunto de dados. O cientista de dados também deve buscar padrões e hierarquias nos dados.