Cientista de Dados: O Que Faz, Salário, O Que Estudar? Carreiras

Ela é responsável pela engenharia de plataformas, gerenciando a infraestrutura de ferramentas de visualização de dados da companhia. É possível encontrar oportunidades em empresas de varejo, alimentos, bebidas, comunicação, saúde, no setor do agronegócio, dentre outros. Ela não tem tanta valorização como as outras duas nem remuneração tão alta, mas a possibilidade de crescimento profissional existe (entenda abaixo). Os analistas de dados primeiro obtêm emprego como analistas juniores, onde adquirem experiência na extração e limpeza de dados, realizando análises e se comunicando com as partes interessadas. Eles gastam muito tempo coletando, limpando e processando dados para obter insights acionáveis.

Profissionais devem conseguir enxergar o valor dos dados para o negócio e transmitir isso para os pontos de contato na empresa. Analistas de dados acompanham métricas e KPIs, desenvolvem e apresentam relatórios e, em alguns casos, fazem recomendações para a tomada de decisão. Ao chegar ao fim desse texto fica claro o porquê de os dados estarem tomando conta do mundo dos negócios. Dessa forma, o cenário ideal é onde conseguimos juntar intuição e experiência com embasamento em dados, aprimorando, assim, a tomada de decisão.

Integrar os dados à dashboards personalizados, utilizando as principais ferramentas do mercado.

➡️ Um engenheiro de dados é responsável por projetar, construir e gerenciar a infraestrutura de dados de uma organização. Esse profissional garante que os dados sejam disponíveis, confiáveis e prontos para serem utilizados pelos demais times da empresa. No universo da tecnologia da informação (TI), as áreas de cientista e engenheiro de dados são as atuais queridinhas do momento. Elas oferecem salários realmente atrativos, mas encontram barreiras para procurar profissionais. Analistas de dados e cientistas de dados têm diferenças enraizadas em suas formações educacionais e profissionais.

O cientista é capaz de fazer análises de dados como o analista, por isso, esse é um possível caminho para quem quer planejar a carreira nesse segmento. Ambos os cargos, porém, exigem conhecimento em matemática e estatística, além de uma mentalidade analítica. Além das informações do mercado, são os dados gerados pela própria empresa que servem como base para a atuação do analista. Mesmo que interaja mais com algum setor específico, o analista precisa conhecer a fundo como a empresa funciona, para então definir quais as informações adequadas para avaliar. Quando se trata de carreira na área de tecnologia, alguns termos e cargos se confundem, como analista de dados ou cientista de dados.

Impacto da IA no mercado de trabalho

Essa área específica do campo da tecnologia da informação trabalha com o uso de matemática e estatística, além de inteligência artificial para avaliar as informações e chegar em resultados alinhados com os objetivos das empresas. O mundo da tecnologia está em constante evolução e a demanda por profissionais especializados em dados continua crescendo. Tanto o Cientista de Dados quanto o Analista de Dados têm um papel fundamental nesse cenário. A análise e interpretação de dados se tornaram essenciais para as empresas tomarem decisões mais embasadas e estratégicas.

  • Quando questionados sobre o receio do impacto negativo da IA em sua profissão, 68% dos entrevistados do estudo afirmaram não perceber neste momento a possibilidade de impacto negativo em suas carreiras.
  • O papel de um Engenheiro de Dados é planejar e executar o pipeline de dados, garantindo que os dados estejam disponíveis para uso com segurança e dentro dos padrões regulatórios.
  • Isso porque um deles tem um olhar mais focado para o presente, enquanto o outro trabalha possibilidades para o futuro.
  • Dessa forma, você pode buscar oportunidades de desenvolvimento, observar os tipos de vagas existentes e entender qual caminho faz mais sentido para você.

Para se torna um cientista de dados é necessário realizar o curso de fundamentos de data science. O curso é introdutório para que você mesmo sem saber nada de programação e análise de dados possa aprender sem maiores dificuldades. Nele, você vai poder praticar em bases de dados reais com milhares de informações para processar para que você possa obter resultados https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ e começar a se identificar com a área. Pois bem, depois entendermos o que faz o cientista de dados, agora vamos mostrar abaixo os principais cursos para entrar para a profissão. É essencial destacar que não existe uma formação específica para trabalhar como cientista de dados, uma vez que a necessidade desse profissional surgiu a pouco tempo no mercado.

Cientista de dados: o que faz, carreira e salário

Se você está mais interessado em ciência da computação e deseja trabalhar no mundo dos negócios, a ciência de dados pode ser um campo melhor. Ambas as funções exigem indivíduos apaixonados pelo setor, dada a quantidade de conhecimento especializado envolvido. Para se tornar um analista de dados, é importante curso de cientista de dados ter uma combinação de conhecimentos técnicos, como domínio de ferramentas de análise de dados e estatísticas, além de habilidades interpessoais e de pensamento crítico. Ao longo de todo o processo, o analista de dados deve estar atualizado com as últimas tendências e avanços no campo da análise de dados.

  • Tendo uma boa compreensão sobre o processo de análise de dados, o profissional pode naturalmente migrar para a função de Cientista de Dados e então trabalhar com Machine Learning e IA.
  • Conhecimento sobre bancos de dados relacionais e não relacionais é fundamental pois fará parte do dia a dia do profissional manipular dados e armazenar os resultados da manipulação.
  • Empresas de varejo e comércio eletrônico utilizam analistas de dados para entender as preferências dos clientes, realizar análises de segmentação de mercado, prever demanda e ajustar estratégias de precificação e estoque.
  • Já o Cientista de dados trabalha para transformar esses dados em modelos de aprendizagem de máquinas ou inferências estatísticas, criando modelos estatísticos.

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