Como se preparar para uma carreira em ciência de dados 

Preparar-se para uma carreira em ciência de dados é como embarcar em uma jornada emocionante rumo ao mundo da análise de dados, tomada de decisões informadas e solução de problemas complexos. A crescente demanda por profissionais qualificados para a área de ciência de dados faz com que seja uma escolha profissional empolgante e promissora. No entanto, ingressar com sucesso no campo de ciência de dados requer um conjunto diversificado de habilidades, conhecimentos e planejamento cuidadoso. Nesta introdução, exploraremos os passos essenciais e as estratégias-chave para preparar-se para uma carreira em ciência de dados, abordando desde a aquisição de habilidades técnicas até a construção de uma base sólida de conhecimento e networking. Se você está interessado em aproveitar o potencial da ciência de dados como uma carreira gratificante, continue lendo para descobrir como se preparar adequadamente para este emocionante caminho profissional. 

>> O que é Data Science – Entenda o Conceito e a Ciência na Prática

Entendendo a ciência de dados 

A ciência de dados, também conhecida como data science, é um campo interdisciplinar que se situa na interseção da estatística e da ciência da computação. Ela emprega o método científico, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e tomar decisões a partir de uma ampla variedade de dados, sejam eles ruidosos, nebulosos, estruturados ou não-estruturados. A ciência de dados tem como foco a análise organizada de dados provenientes de diversas fontes, como dados científicos, comerciais, financeiros, sociais, geográficos, históricos, biológicos e psicológicos, entre outros. Seu objetivo principal é a extração de conhecimento, identificação de padrões e obtenção de insights que possam orientar a tomada de decisões. 

A ciência de dados existe como campo de estudo há aproximadamente 30 anos, mas ganhou destaque nos últimos anos devido a fatores como a proliferação de grandes conjuntos de dados e o avanço das áreas de aprendizado de máquina. Os cientistas de dados desempenham um papel fundamental, tanto no setor privado, onde transformam dados brutos em insights valiosos para auxiliar as empresas na melhoria de seus resultados, quanto na academia e no terceiro setor, atuando como pesquisadores quantitativos interdisciplinares. 

Há uma forte relação da área da ciência de dados com a inteligência artificial, uma vez que o principal profissional que lida com o desenvolvimento, manutenção e fiscalização de inteligências artificiais e machine learning é o cientista de dados. 

Importância da ciência de dados 

Em um ambiente altamente competitivo e em constante evolução, a informação se torna um recurso extremamente valioso. Nesse contexto, a Ciência de Dados desempenha um papel fundamental, capacitando as empresas a extrair dados e transformá-los em insights que aprimoram a tomada de decisões e impulsionam melhorias contínuas nos processos internos. 

Profissionais especializados em Ciência de Dados são responsáveis por analisar minuciosamente os dados coletados, com o objetivo de resolver os problemas urgentes identificados nas empresas. Essas informações podem ser compartilhadas com a equipe de Inteligência de Negócios, que utiliza esses dados para criar estratégias que ajudam a empresa a alcançar seus objetivos. 

Portanto, a Ciência de Dados desempenha um papel crucial no mundo dos negócios, permitindo que as empresas identifiquem padrões e semelhanças nos dados, fornecendo informações valiosas que aumentam a eficiência de suas operações. Em resumo, essa abordagem capacita as empresas a desenvolver estratégias orientadas por dados, resultando em um desempenho mais eficaz. 

Carreira em ciência de dados 

Uma carreira em Ciência de Dados é uma escolha promissora e empolgante, pois está no centro da revolução da informação e desempenha um papel fundamental em várias indústrias. Ciência de Dados envolve a coleta, análise e interpretação de dados para tomar decisões informadas e resolver problemas complexos. Algumas habilidades essenciais para seguir carreira são: estatística, aprendizado de Máquina e etc. Nós iremos nos aprofundar sobre as habilidades para se tornar um expert em ciência de dados em outro tópico. A formação, geralmente, um diploma em áreas como Ciência da Computação, Estatística, Matemática ou Engenharia é um bom ponto de partida. Um dos grandes desafios de alguém que trabalha com ciências de dados é lidar com grandes volumes de dados, garantir a privacidade e segurança dos dados e traduzir resultados técnicos para tomadores de decisão não técnicos. 

No geral, uma carreira em Ciência de Dados pode ser gratificante para aqueles que têm interesse em análise de dados, resolução de problemas complexos e desejam fazer parte de uma área em constante evolução que desempenha um papel crucial em diversas indústrias. O campo oferece muitas oportunidades de crescimento e impacto profissional. 

Perfil do cientista de dados 

Um cientista de dados é um profissional altamente qualificado e multidisciplinar que desempenha um papel fundamental na análise de dados para extrair insights e tomar decisões informadas. O perfil de um cientista de dados é caracterizado por uma combinação única de habilidades técnicas, conhecimento de negócios e competências interpessoais. O trabalho essencial de um cientista de dados envolve a resolução de problemas e a contribuição para a tomada de decisões a partir de conjuntos de dados brutos, frequentemente vastos e complexos. Em resumo, seu papel central é organizar esses dados de forma a torná-los utilizáveis para um propósito específico. 

O cientista de dados é capaz de realizar essa tarefa em um período de tempo relativamente curto, utilizando algoritmos e ferramentas avançadas, como o aprendizado de máquina. 

Em outras palavras, o principal objetivo do cientista de dados é extrair informações valiosas a partir dos dados disponíveis, adaptando-os para uma finalidade específica. É como transformar uma pedra bruta em uma joia preciosa, separando cuidadosamente o que é relevante do que não é. 

Oportunidades de carreira em ciência de dados 

Existem muitas oportunidades nesta área. Estamos atualmente na era do Big Data, uma época em que se lida com uma grande quantidade de dados, frequentemente não estruturados. 

As empresas que conseguem mensurar essas informações, conduzem análises precisas e as adaptam para alcançar seus objetivos, muitas vezes utilizando inteligência artificial, obtêm uma vantagem competitiva significativa. 

Um dos profissionais mais solicitados para desempenhar esse papel é o cientista de dados. 

Conforme indicado no relatório “Jobs of Tomorrow: Mapping Opportunity in the New Economy”, publicado pelo Fórum Econômico Mundial em 2020, os cientistas de dados estão entre as profissões com maior taxa de crescimento em empregos, juntamente com especialistas em inteligência artificial, por exemplo. 

Preparação para uma carreira em ciência de dados 

A preparação para ingressar na carreira de cientista de dados requer uma combinação de elementos que incluem educação formal, desenvolvimento de habilidades técnicas, ganho de experiência prática e aprimoramento de competências interpessoais.  

Habilidades necessárias para a ciência de dados 

• Programação: Tornar-se habilidoso em linguagens de programação como Python, R e SQL, e familiarizar-se com bibliotecas populares, incluindo pandas, NumPy, scikit-learn e TensorFlow. 
• Manipulação de Dados: Adquirir a capacidade de coletar, limpar e organizar dados provenientes de diversas fontes. 
• Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial: Compreender os princípios fundamentais e praticar a implementação de algoritmos de aprendizado de máquina. 
• Big Data: Conhecer as ferramentas e tecnologias destinadas ao processamento de volumes significativos de dados, como Hadoop e Spark. 
• Visualização de Dados: Desenvolver competências em visualização de dados por meio de ferramentas como Tableau ou Matplotlib. 

Educação e formação em ciência de dados 

Graduação: O ponto de partida é obter uma graduação em um campo relacionado, como Ciência da Computação, Estatísticas, Matemática, Engenharia ou Física. Uma base sólida em matemática e estatísticas é fundamental. 

Aprendizado Contínuo 

Cursos Online e Presenciais: É importante participar de cursos relevantes em áreas como aprendizado de máquina, inteligência artificial, programação (com ênfase em linguagens como Python e R), análise estatística e processamento de dados. Plataformas como Coursera, edX, Udacity e Khan Academy oferecem cursos de alta qualidade. 

Mestrado ou Doutorado (opcional): A obtenção de um diploma de pós-graduação em Ciência de Dados, Análise de Dados ou campos correlatos pode ampliar suas oportunidades de carreira e proporcionar conhecimentos avançados. 

FAQ 

Quanto ganha um Tecnólogo em ciência de dados? 

O salário de um tecnólogo em Ciência de Dados no Brasil pode variar consideravelmente dependendo de vários fatores, incluindo a região do país, o nível de experiência, o setor de atuação e o tamanho da empresa. Além disso, o contexto econômico e a demanda por profissionais de Ciência de Dados também desempenham um papel importante na determinação dos salários. 

Como referência, uma estimativa geral com base em dados disponíveis até a última atualização em setembro de 2021. No Brasil, um tecnólogo em Ciência de Dados com pouca experiência pode ganhar um salário inicial que varia em média de R$ 3.000 a R$ 6.000 por mês. À medida que adquire mais experiência e assume funções mais especializadas, esse salário pode aumentar significativamente, com alguns profissionais experientes ganhando mais de R$ 10.000 a R$ 15.000 por mês ou mais. 

Vale ressaltar que essas são estimativas gerais e os salários reais podem variar substancialmente de acordo com os fatores mencionados anteriormente. Além disso, o mercado de trabalho está em constante evolução, então é importante consultar fontes atualizadas e pesquisar as tendências salariais em sua área geográfica e setor de atuação. 

 O que devo estudar para ciência de dados? 

O ponto de partida é obter uma graduação em um campo relacionado, como Ciência da Computação, Estatísticas, Matemática, Engenharia ou Física. Uma base sólida em matemática e estatísticas é fundamental. Cursos Online e Presenciais: É importante participar de cursos relevantes em áreas como aprendizado de máquina, inteligência artificial, programação (com ênfase em linguagens como Python e R), análise estatística e processamento de dados. Plataformas como Coursera, edX, Udacity e Khan Academy oferecem cursos de alta qualidade. 

Mestrado ou Doutorado (opcional): A obtenção de um diploma de pós-graduação em Ciência de Dados, Análise de Dados ou campos correlatos pode ampliar suas oportunidades de carreira e proporcionar conhecimentos avançados. 

Como migrar para a carreira de ciência de dados? 

Migrar para a carreira de Ciência de Dados pode ser uma transição desafiadora, mas é possível com o planejamento e os passos certos. Aqui estão os passos essenciais para fazer essa transição: 

• Aprender os Fundamentos da Ciência de Dados: 
• Comece estudando os conceitos fundamentais da Ciência de Dados, como estatísticas, matemática, álgebra linear e probabilidade. 
• Familiarize-se com as linguagens de programação utilizadas na área, como Python e R. 
• Adquira Conhecimento em Estatísticas e Análise de Dados: 

• Aprofunde-se em estatísticas, aprendendo sobre inferência estatística, testes de hipóteses, regressão e outras técnicas de análise de dados. 
• Aprenda a Programar: 
• Dominar linguagens de programação como Python e R é fundamental na Ciência de Dados. Há muitos cursos online e recursos gratuitos disponíveis.