Como se tornar um Cientista de Dados em 3 passos

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    A área de ciência de dados tem se tornado cada vez mais essencial nas principais organizações que compõem o mercado de trabalho. Este fato abre uma grande brecha de atuação para os Cientistas de Dados que, entre outras funções, são responsáveis por analisar informações, traçar estratégias e tomar decisões cada vez mais precisas para empresas e negócios.

    Hoje em dia, o volume de informações levantados por uma organização é imenso. E para essa mesma organização se manter ativa no mercado, em níveis saudáveis de competitividade, é necessário saber interpretá-los e tirar vantagem do que eles informam. É aí que entre a demanda por cientistas de dados. São eles os responsáveis por essa coleta e anaĺise de dados.

    Se existe demanda, existe um bom piso salaria. Se você gosta do assunto e pretende construir seu lugar na área de ciência de dados, é preciso mergulhar de cabeça em alguns assuntos que são requisitos para a profissão, como linguagem de programação e negócios. Ter paciência para aprender e lidar com casos complexos também são características desejáveis em um cientista de dados.

    Veja abaixo outros três passos essenciais para quem deseja se tornar um profissional da ciência de dados e indicações de cursos para você se capacitar profissionalmente na área!

    Passo 1: Aprenda tudo sobre Ciência de Dados
    A ciência de dados é a área que exige de seus profissionais uma especialidade analítica. Cientistas de dados se baseiam em informações e habilidades técnicas para resolver problemas complexos e, para isso, se vale de conhecimentos em Estatística, Matemática e Machine Learning. São essas ferramentas que possibilitam a coleta de dado e, posteriormente, a análise dessas informações para gerar insights – que podem ser usados na criação de uma estratégia de atuação da empresa ou um novo produto. O objetivo é gerar inteligência para o negócio.

    Neste curso de Data Science você aprende tudo isso e mais: a utilizar estatística aplicada, análise de dados com R, gráficos com R e Python, a definição de Machine Learning, Big Data e Data Science, e análise de dados com Python.

    Outra indicação é o curso de Formação de Ciência de Dados, que ensina o conceito de Deep Learning, Neural Networks, Séries Temporais e Mineração de Texto – práticas importantes na ciência de dados. Além disso, você aprende a trabalhar com visualização de dados e dashboards, probabilidade, intervalos de confiança e testes de hipótese, classificação, agrupamentos, associadores e seleção de atributos em Machine Learning.

    Passo 2: Saiba trabalhar com bancos de dados
    Os processos de análise de dados exigem dos cientistas um conhecimento e interação com… bancos de dados! É lá que todas as informações ficam armazenadas, por isso, é importante saber executar a linguagem SQL (Structured Query Language). Essa linguagem permite criar e consultar bancos de dados consistentes, assim como entender todo o ambiente transacional. Existem vários tipos de bancos de dados, é preciso estar preparado para processar as informações relevantes independente da plataforma.

    O curso que vamos indicar aqui ensina a diferença entre um Administrador de Dados e um DBA, a instalar o banco de dados MySQL, a escolher as funções nativas de qualquer banco de dados e a programa nele. Acesse!

    Passo 3: Conheça as principais ferramentas de dados
    Existem programas que possuem o objetivo de entregar análises em tempo real para o desenvolvimento de relatório completos. O Power BI é um deles. É uma ferramenta do Windows que conecta serviços de aplicativos para que eles trabalhem juntos na coleta de dados, transformando-os em informações coerentes e precisas para os gestores que precisam tomar decisões de cunho estratégico.

    O Power BI é uma ótima opção para organizações que queiram melhorar a própria previsibilidade, já que o programa permite a criação de quadro de indicadores de desempenho que podem ser consultados a qualquer momento.

    O curso de Power BI ensina os conceitos fundamentais de Business Intelligence, a fazer uso das funções DAX e do relacionamento de tabelas, a realizar processos completo e ETL diretamente na ferramenta, e muito mais.

    Sentiu um pouco do dia a dia de um cientista de dados?

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