Explorando os Bastidores da Ciência de Dados: Um Roteiro para Cientistas Júnior

Esta formação foi especificamente desenhada para habilitar os alunos a analisar grandes volumes de dados, conhecidos como Big Data e a extrair conhecimento relevante. A conquista da carreira de cientista de dados não é uma jornada https://www.patosonline.com/bootcamp-de-programacao-e-1a-escolha-para-o-desenvolvimento-de-carreira/ simples. É indispensável dedicar-se a estudos, adquirir habilidades em diversas técnicas e dominar conhecimentos interdisciplinares. Essa exigência elevada é o que torna os profissionais tão valorizados no mercado atualmente.

Sistema Operacional – A decisão por qual sistema operacional utilizar é bastante pessoal e qualquer um dos 3 principais sistemas operacionais (Windows, MacOS e Linux) vai atender as suas necessidades. De qualquer forma, você poderá instalar máquinas virtuais com outro sistema operacional. Boa parte do framework de Data Science e Big Data, foi construída sobre plataforma Unix. Para um servidor Apache Spark (por exemplo), um servidor Linux é a melhor recomendação. Já para a parte de apresentação de dados, Microsoft Office e outras ferramentas de visualização podem depender de um sistema Windows.

Cientista de dados: tudo sobre a profissão

O curso visa a formação de profissionais altamente especializados que irão permitir às organizações tirar partido do enorme volume de dados que atualmente têm ao seu dispor. O Cientista de Dados Júnior deve ter uma forte paixão por Machine Learning. Você pode demonstrar sua paixão contribuindo para projetos de código aberto, participando de desafios do Kaggle e criando seu portfólio.

Mais notável do que este facto, porém, é a descoberta de
onde os restantes adquiriram as suas competências. 32% dos especialistas em
dados a tempo inteiro educaram-se e formaram-se principalmente Bootcamp de programação é 1ª escolha para o desenvolvimento de carreira através dos
chamados MOOC (Massive Open Online Course), ou seja, cursos online abertos em
massa. Aplicar a Ciência de Dados aos sistemas de produção e gestão de recursos naturais.

Cientista de Dados Sênior ou Principal – Nível Final 3.0

As empresas não vão iniciar um projeto de Data Science, se isso não for relevante para o negócio. Portanto, o Cientista de Dados deve estar familiarizado com a área de negócio para a qual ele está iniciando um projeto, utilizando Data Science. “Um Cientista de Dados representa uma evolução do papel de Analista de Negócios ou Analista de Dados.

Procurando por cursos, certificações ou diplomas na área, a formação oferecida por aquela escola me parecia a mais prática, a mais mão-na-massa possível. Para um cara com formação acadêmica em Marketing e alguma noção de programação em VBA, era justamente o que eu precisava. Escolhi a DSA em detrimento de outros cursos de especialização ou MBAs oferecidos na área e sei que fiz a melhor decisão.

Diferença entre Cientista de Dados e Analista de Dados

Como parte da missão de transformar a empregabilidade no Brasil, nós da Gupy consultamos nossos cientistas de dados e trouxemos algumas dicas de como você pode se preparar para ingressar nesse incrível mundo da ciência de dados. A base está ali e será usada durante todo o curso 2 da formação. Eu preferi fazer o curso de Python antes mesmo de começar o curso 2 para aprender melhor o conteúdo. O curso de Big Data com R é um dos maiores da formação, tendo 108 horas de treinamento. Para mim, que nunca tinha ouvido falar em R, o início foi um chacoalhão do tipo "Ei, acorda! Existem muitas ferramentas boas por aí que você precisa aprender". O curso vai do zero mesmo — "não sei nem instalar o programa" — até um nível básico sólido.

Isso não mudou, o que mudou foi a forma como a análise é feita, uma vez que o Big Data entrou na equação. Em segundo, dada a amplitude de projetos de Data Science e Big Data, dificilmente haverá um único profissional atuando e sim uma equipe de Data Science, normalmente liderada pelo Cientista de Dados. E no Data Science Team, diferentes perfis irão atuar, como por exemplo especialistas em segmentos de negócio. No seu dia a dia, lida com conceitos como Big Data, Data Mining e Machine Learning.