O que faz 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: