O que faz um Cientista de Dados

Como ser um Cientista de Dados

Carreira requer habilidades multidisciplinares e pode ser confundida com Business Intelligence

Seguindo a tendência do Business Intelligence (BI), já presente no ambiente corporativo há décadas, surgiu a área da Ciência de Dados ou Data Science (DS). Com funções diferentes e aplicações bem parecidas, ambas as carreiras são geralmente confundidas. A seguir, entenda a diferença entre elas.

Qual a diferença entre analista de BI e cientista de dados?

Apesar das características similares, o Analista de BI trabalha com processos estáticos e comparativos, buscando realizar análises descritivas e retrospectivas para entender o que aconteceu no passado. Já o Analista de DS se utiliza de processos exploratórios e experimentais em uma análise preditiva e prescritiva para traçar o que pode acontecer a partir de determinada ação.

Mesmo com todas as diferenças, pode-se dizer que ambos são profissionais que têm a função de transformar dados brutos em insights. Continue lendo e entenda o perfil e as principais características de um Cientista de Dados.

O que faz um cientista de dados?

Algumas das principais atribuições do profissional estão em:

  • Programar algoritmos para inteligência artificial;
  • Coletar informações com análises técnicas e promoção de soluções;
  • Identificar tendências através da interpretação de algoritmos;
  • Desempenhar papel importante nas tomadas de decisão da empresa para a prospecção de resultados.

Áreas de trabalho de um Data Scientist

O cientista de dados geralmente não se limita a atividades de apenas um setor. Suas análises e resultados podem ser feitos para aplicações, diversas, como:

  • Negócios;
  • E-commerce;
  • Finanças;
  • Jornalismo;
  • Redes Sociais;
  • Saúde;
  • Jornalismo
  • Governo;
  • Telecomunicações;
  • Marketing;
  • E outras.

Conhecimentos necessários ao profissional

Em uma área de aplicação tão ampla, há necessidade do profissional de Data Science ter habilidades, como: comunicação, interação social e matemática. Abaixo, uma relação dos principais conhecimentos necessários:

  • Estatística;
  • Lógica;
  • Banco de Dados;
  • Machine Learning.

Entre as linguagens de programação que o DS precisa conhecer, protagonizam: Python, R e SQL. Também são eventualmente requeridas para o trabalho: Java, HTML, CSS e Ruby.

Ferramentas essenciais ao trabalho de um DS

Uma das principais referências online sobre o tema, a Data Science Academy, listou algumas ferramentas com que trabalha um cientista de dados:

Editores de texto
  • Sublime
  • Atom
  • Notepad++
Software para máquinas virtuais
  • Virtual Box
  • Parallels
Portfólio de Data Science
  • Git
  • Github
Suite Office
  • Microsoft Office
  • Libre Office
Análises em tempo real
  • Power BI

Como se tornar um cientista de dados

É claro que, mesmo compreendendo cada uma das habilidades, linguagens e ferramentas listadas neste artigo, a pessoa não pode se intitular um profissional de Data Science. Para organizar o pensamento analítico voltado a esta carreira e adquirir expertise, é necessário se aprofundar no estudo dos dados para esta finalidade.

Não existe ainda um curso de graduação voltado exclusivamente à Data Sciente. Mas existem cursos de especialização que geralmente focam em atuantes nas áreas de Estatística, Ciência da Computação, Análise de Sistemas ou TI. Contudo, com estudo e persistência, profissionais de outras áreas também podem adquirir o conhecimento necessário.

Onde estudar?

Existem variadas opções de onde estudar online. A seguir, listamos três cursos de diferentes escolas e preços bastante variados:

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