Por isso, o storytelling para o cientista de dados acaba sendo uma habilidade importantíssima. Afinal, criar um contexto, desenvolver problemas e apresentar soluções é a base da estrutura narrativa de três atos encontrada na maioria das obras que contam histórias. Se você não quiser aprender isso tudo por si só, faça um curso on-line ou inscreva-se em um bootcamp. Conecte-se a outros cientistas de dados da sua empresa ou encontre uma comunidade on-line. Eles fornecem informações privilegiadas sobre o que os cientistas de dados fazem – e onde você encontrará os melhores empregos.
Por isso o profissional de tecnologia precisa ficar atento ao negócio como um todo, e não apenas aos dados. O profissional tem um papel essencial na inteligência do negócio, pois é ele que faz com que os dados conversem entre si e ganhem valor agregado. O cientista de dados é responsável pela tradução das informações em relatórios que auxiliam gestores na tomada de decisões. Quem se torna cientista de dados entende no seu dia a dia que os modelos perdem qualidade assim que terminam de ser desenvolvidos.
Quanto Ganha um Cientista de Dados (Data Scientist) – Salário Ciências da Computação e/ou Análise de Sistemas
É preciso saber virar a chave da linguagem técnica e escolher quando e quais termos devem entrar na comunicação. Kirk Borne, PhD, Cientista de Dados Sênior na Booz Allen Hamilton, comenta sobre o senso comum em pensar a ciência de dados como uma função de TI – e como os cientistas de dados podem fazer a diferença nesta nova era de dados maiores e mais complexos. Além de ser ótimo fazer projetos, curso de cientista de dados criar um portfólio completo, se conectar com pessoas e soluções diferentes para os mesmos problemas, entre outros, faz com que você se sinta cada vez mais preparado para o mundo de trabalho. Já para quem está focando no mercado de trabalho de empresas privadas o processo de conquista da primeira vaga é mais tortuoso e é baseado em uma construção através de cursos, faculdade e portfólio.
Quem atua hoje no mercado como cientista de dados, geralmente, tem formação em Engenharia, Ciências da Computação, Administração, Estatística, Economia e Física, só para citar alguns exemplos. Tamanho desafio fez com que o cientista de dados deixasse de ser uma carreira do futuro para se tornar uma profissão do presente. 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. Para você ter uma ideia, só em 2018, foram gerados 33 zetabytes de novos dados no mundo – cada zetabyte equivale a 1 trilhão de gigabytes. Consegue imaginar o quanto desta informação foi analisada e aproveitada pelas empresas?
Entendendo a Ciência de Dados e aplicações
Eles não estão apenas analisando dados; eles estão transformando esses dados em conhecimento que pode ser a chave para o sucesso em um mundo cada vez mais orientado por dados. Isso porque o seu trabalho envolve trocas com o time de Ciência de Dados, mas também com os demais setores https://deliriumnerd.com/2024/04/22/cientistas-de-dados-empresas/ da empresa. Entretanto, as atribuições de um cientista de dados podem variar de acordo com a empresa e vaga disponibilizada. Sendo assim, um cientista de dados pode tanto realizar todo o processo, incluindo as atribuições dos demais profissionais citados no parágrafo anterior.
A Alura conta com cursos excelentes sobre o assunto, desenvolvidos por especialistas da área. E, caso você nunca tenha programado em sua vida, mas vive diariamente o Círculo Dourado para encarar problemas e desenvolver soluções, o Data Science já está presente em seu cotidiano. As soluções de analytics do SAS transformam dados em inteligência, inspirando clientes em todo o mundo a fazer novas descobertas ousadas que impulsionam o progresso. Durante a formação, construímos vários projetos práticos para enriquecer o seu portfólio como profissional de dados. Outro ponto que acredito que será forte é a análise de maior número de dados, ou seja, a computação paralela (como o Spark) terá um ponto ainda maior do que temos atualmente para conseguir suprir a demanda. Um dos principais desafios e pontos necessários para o aprendizado é a questão da privacidade e segurança dos dados.