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Um dos objetivos do curso é que os alunos trabalhem com os dados de diferentes organizações eticamente. A Estácio busca incentivar a inovação e o empreendedorismo na trajetória do estudante. Com isso, a liderança do negócio pode atuar resolvendo os problemas dos clientes e investir em processo que os deixem mais satisfeitos. A satisfação gera confiança e amplia as possibilidades do cliente realizar uma nova compra. A base Matemática você já possui, agora é necessário desenvolver as outras habilidades de um Cientista de Dados.

  • O engenheiro de dados é responsável por extrair os dados, disponibilizá-los em algum serviço de armazenamento, realizar a limpeza e a manutenção dos mesmos.
  • Mas um cientista de dados consegue transformar tudo isso em números que podem ser importantes para diversos segmentos.
  • Procure compreender a área de negócio na qual você pretende atuar como Cientista de Dados.
  • Para definir e separar duas partes nos estudos dos dados, porque uma parte é realmente testar uma teoria que eu tenho, uma hipótese, que eu quero ver se é verdadeira.

A carreira de cientista de dados tem despertado grande interesse, sendo impulsionada pelo aumento exponencial na geração de dados e pela crescente necessidade das empresas extraírem informações valiosas a partir de elementos gerados diariamente. Na internet, é possível encontrar alguns cursos de cientista de dados gratuitos. 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. Quem tem interesse pela área de Ciência de Dados pode dar os primeiros passos aprendendo a usar softwares básicos do dia a dia, como Excel e Power BI. Quem sabe como extrair informações das planilhas eletrônicas para tomar decisões já desenvolve uma capacidade analítica importante para ocupar o cargo de cientista de dados. Por meio da aplicação desses três princípios, o profissional desenvolvesoluções inteligentes para empresas de vários setores.

O que faz um cientista de dados? Conheça a profissão

Conhecido também por data scientist, o cientista de dados é um profissional analítico. A sua principal função é extrair informações valiosas de dados armazenados de uma empresa que serão importantes para avaliar a situação atual e traçar estratégias mais assertivas para o futuro. O último passo seria conseguir predizer comportamentos com machine learning e inteligência artificial.

cientista de dados

O salário de um cientista de dados júnior é de R$ 13,1 mil, em média, dependendo do tamanho da organização. Esta é a realidade da Era do Big Data, que, ao mesmo tempo que possibilita descobertas incríveis, desafia empresas de diferentes portes a depurar um grande volume de informações para saber quais são relevantes para o futuro do negócio. Ela descreve perfeitamente o mundo contemporâneo, em que o grande voluma de informações gerado todos os dias se tornaram matéria-prima para o crescimento de negócios dos mais diferentes segmentos. 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.

Exemplo real de análise exploratória

Mas um cientista de dados consegue transformar tudo isso em números que podem ser importantes para diversos segmentos. A nova geração de pesquisadores trata dados de diferentes formatos, como tabelas, textos ou gráficos, extraindo informações preciosas e úteis para as empresas. Já esse é responsável por transformar os dados em informações de fato, dar valor aos dados de forma que eles se tornem úteis para as futuras ações tomadas por uma empresa, por exemplo. Tal profissional tem entendimento sobre a regra de negócio de onde trabalha, para com isso usar os dados extraídos pelos engenheiros e classificados pelos cientistas de forma a agregar valor ao seu negócio. O Cientista de Dados é atualmente um dos profissionais mais requisitados pelo mercado de trabalho, principalmente por sua contribuição estratégica dentro da estrutura geral de uma empresa. Por causa da proliferação de ferramentas de código aberto, a TI pode ter uma lista cada vez maior de ferramentas para oferecer suporte.

O processo de análise e modelagem é classificado geralmente de data science propriamente dito e pode até ganhar o nome de mineração de dados. Um exemplo disso são as séries temporais, um importante conceito da estatística. Elas ajudam a entender eventos que ocorrem ao longo de um período, de forma sequencial, como o número de vendas https://brookscedb23333.blogadvize.com/32573417/curso-cientista-de-dados-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego em uma loja em um ano. Assim, é possível estudar o comportamento dos dados nesse momento histórico. Além disso, a probabilidade e as distribuições ajudam a compreender e embasar outros conceitos relevantes, principalmente na modelagem estatística. São conceitos que devem estar solidificados na mente da pessoa que trabalha com dados.