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. Caso isso aconteça, a informação poderá estar disponível quando ninguém mais precisar dela. Afinal, é justamente na insistência e nas repetições realizadas com parâmetros mais calibrados que o cientista de dados pode encontrar a informação mais adequada e valiosa e, com isso, mostrar o seu verdadeiro diferencial. No mundo do Big Data Analytics, uma empresa que contrata alguém para lidar com grandes bases de dados não sabe exatamente a informação que está procurando e nem o que pode ser extraído. Para alcançar essas informações, grande parte das empresas estão dispostas a investir pesado em tecnologia Big Data. Houve o caso, por exemplo, da empresa que relacionou a compra de fraldas com cerveja e, por isso, resolveu colocá-los próximos na mesma prateleira.

Com esse grande e complexo volume de dados circulando, e com o grande potencial que eles possuem, é mais do que essencial a presença e o background do cientista de dados. Não é uma tarefa simples, e é por isso que a figura do cientista de dados é tão crucial nesse sentido. De acordo com o levantamento da Robert Half que mencionamos no início, o salário https://tudorondonia.com/noticias/desmistificando-a-ciencia-de-dados-o-que-esperar-dos-9-meses-de-bootcamp-intensivo-da-tripleten,119485.shtml de um cientista de dados sênior pode chegar a R$ 26,7 mil. Depois de ler todos estes números, ficou interessado em se especializar na área para atuar como cientista de dados? Se você atua na área de tecnologia, já deve ter ouvido a clássica frase “os dados são o novo petróleo”, proferida pela primeira vez pelo cientista de dados londrino Clive Humby.

Principais assuntos

Este campo envolve a realização, desenvolvimento e implementação de soluções de programas, aplicativos e plataformas. O cientista de dados é um especialista analítico que interpreta e comunica as informações relevantes que encontra nos dados que a empresa curso de cientista de dados armazena. Exatamente por isso, é uma peça estratégica para a resolução de problemas complexos e para a tomada de decisões. Com um processo de Business Intelligence (BI), traduzido em português como inteligência de negócios, ele agregará valor aos dados.

• Isso envolve uma variedade de tarefas, desde a coleta e limpeza de dados até a construção de modelos preditivos e a visualização de resultados.
• O curso tem duração de quatro anos e o valor da mensalidade é de R$ 3.000,00.
• Na plataforma FIAP ON, por exemplo, tem como aprender noções básicas sobre Business Intelligence (BI), Cloud Fundamentals e Big Data, que são assuntos fundamentais para a formação de qualquer profissional da área de dados.
• A principal função do cientista de dados é coletar insights relevantes dos dados armazenados pela empresa.

As universidades ainda estão adaptando seus cursos superiores, lembrando que as ferramentas e técnicas de Big Data mudam muito rapidamente. Adicionalmente, para modelar soluções, ele deverá possuir bons conhecimentos em outras áreas correlatas, tais como Matemática, Estatística, Algoritmos, Marketing e Economia. A maioria das empresas utilizam esse recurso devido ao seu custo menor, facilidade de manutenção, expansão e configuração e, principalmente, alta disponibilidade. Além disso, é necessário realizar operações em grande quantidade de versões e distribuições desses sistemas operacionais. Além disso, é interessante que o cientista de dados conheça outras que estão ficando mais populares ultimamente, como Python e Scala. Não basta o profissional seguir scripts prontos e fazer o que todo mundo já faz.

Qual a formação de um cientista de dados?

Essa tecnologia já provou que não é apenas uma moda passageira e sim que veio para ficar e beneficiar diversos setores da sociedade com seus resultados surpreendentes. Sendo assim, a principal diferença entre ciência e engenharia de dados é a sua aplicabilidade teórico-prática. Como mencionado, não há teoria sem prática, assim como não há prática sem teoria.

• Para facilitar o compartilhamento de códigos e outras informações, os cientistas de dados podem usar notebooks GitHub e Jupyter.
• Isso envolve também a criação de pipelines de desenvolvimento de ML, a manipulação de arquivos do tipo pickle, monitoramento dos modelos depois do treinamento e a adoção de soluções de conteinerização como o Docker.
• AutoAI, um novo recurso de desenvolvimento poderoso e automatizado do IBM® Watson Studio, acelera a preparação de dados, o desenvolvimento de modelos e os estágios de engenharia de recursos do ciclo de vida da ciência de dados.
• Se você deseja seguir essa carreira promissora, é essencial desenvolver habilidades em programação, estatística, machine learning e storytelling de dados.
• Descubra o que fazem cientistas de dados, salário, habilidades necessárias e como se tornar data scientist neste guia completo.