10 habilidades indispensáveis para os cientistas de dados em 2021
Estou pensando em mudar de carreira, e investir nos estudos a médio e longo prazo, para me tornar um cientista de dados. Data Science Academy é o maior portal da América Latina 100% online e 100% em português, dedicado a Data Science, https://www.ubirataonline.com.br/2024/04/30/ciencia-de-dados-como-a-inteligencia-artificial-afeta-o-futuro-da-profissao/ Big Data, Inteligência Artificial e capacitação para Cientistas de Dados. Cada algoritmo será ideal para determinado tipo de dado e de acordo com a análise pretendida. Mas é importante compreender os conceitos e como implementa-los.
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Essa é uma boa pergunta Sergio, mas a resposta depende dos objetivos profissionais da pessoa e também do perfil de empresa em que ele pretende trabalhar. 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.
Conhecimento em programação
O profissional deve estar sempre atualizado sobre as tendências e ferramentas mais utilizadas no mercado, além de buscar por oportunidades de estágio e projetos práticos. Com dedicação e empenho, é possível trilhar um caminho de sucesso nessa carreira promissora. Além do aprendizado prático, desenvolver projetos contribui para que você também forme um portfólio de projetos. Um bom ponto de partida para ingressar nessa carreira promissora é buscar uma graduação na área de exatas, como estatística, matemática aplicada ou ciência da computação. Durante a graduação, é importante aproveitar as oportunidades para realizar projetos e estágios relacionados à análise de dados, aprimorando assim as habilidades técnicas necessárias. Além da formação acadêmica, é essencial se manter atualizado sobre as ferramentas e técnicas mais utilizadas no campo da ciência de dados.
Data Mining
Mas quando se trata de dados tabulares, ou seja, dados típicos de negócios, deep learning pode não ser a escolha ideal. Alguns dos principais GBMs incluem XGBoost, LightGBM, H2O e catboost. A visualização de dados, juntamente com o storytelling de dados, continua sendo uma habilidade importante a ser cultivada por todos os cientistas de dados.
- A especialização em ciência de dados ajuda a desenvolver as habilidades técnicas necessárias, além de promover o diálogo com profissionais referência no mercado de tecnologia da informação.
- Participar de comunidades de cientistas de dados e estar atento a eventos relacionados à ciência de dados é uma ótima maneira de obter insights valiosos.
- Para lidar efetivamente com grandes massas de dados, o profissional precisará dominar tecnologias que não tinham grande aplicação no dia a dia da computação tradicional.
- O Cientista de Dados é o profissional com perfil “learning mode”, ou seja, vai estar sempre aprendendo, pois a tecnologia não para de evoluir em análise de dados.
Cursos de Tecnologia
É válido ressaltar que a carreira de cientista de dados é bastante dinâmica e exige constante atualização. Por isso, é importante participar de eventos, conferências e workshops na área, além de estar sempre em busca de novas referências e estudos de caso. Contudo, apesar de haver essa diferença teórico-prática, isso não significa que os conhecimentos não sejam compartilhados. Inclusive, dependendo do tamanho da empresa, um cientista de dados pode desempenhar a função de um engenheiro e vice-versa. Já a análise de dados é mais específica, pois, ao invés de procurar conexões entre dados, contam com um objetivo específico no momento em que estão ordenando os dados.
A Netflix é um dos exemplos mais bem sucedidos de aplicação de Machine Learning. Cada vez que você assiste um filme ou faz uma avaliação, o sistema “aprende” seu gosto e passa a oferecer filmes de forma personalizada para cada usuário. Machine Learning (ou Aprendizado de Ciência de dados: como a Inteligência Artificial afeta o futuro da profissão Máquina) é uma das tecnologias atuais mais fascinantes. Você provavelmente usa algoritmos de aprendizado várias vezes por dia sem saber. Sempre que você usa um site de busca como “Google” ou “Bing“, uma das razões para funcionarem tão bem é um algoritmo de aprendizado.
