Como mencionei anteriormente, os cientistas de dados / analistas de dados geralmente são considerados membros essenciais da equipe. De certa forma, a pesquisa e a visão única que eles providenciam dita o ritmo e a direção que a empresa toma. No entanto, para chegar a essas somas, deve-se dedicar toda a sua vida a aprender, estudar e aperfeiçoar suas habilidades no campo da ciência de dados. No entanto, você deve ter em mente que esses números estão relativamente distorcidos – um cientista de dados júnior pode esperar ganhar um salário maior ou menor que isso – tudo depende da empresa, seu nível de habilidade e quantidade de trabalho. Muitas pessoas de diferentes especialidades podem trabalhar como cientista de dados ou, no mínimo, executar algumas das tarefas de um que um cientista de dados executa no seu dia-a-dia. Nesse sentido, é preciso compreender bem a diferença entre os dois tipos de aprendizado para saber quais problemas se encaixam melhor em cada um.
No mercado brasileiro, as lendas são pessoas que trabalhavam com ciência de dados, antes mesmo da área receber esse nome. Além disso, é crucial focar em aprender o que o mercado valoriza, em vez de se concentrar apenas em ferramentas específicas. Profissionais que se destacam em metodologias avançadas e aplicação de ciência de dados em contextos específicos tendem a obter uma progressão salarial mais rápida. Além disso, é importante querer aprender mais sobre programação, estatística, processamento de dados e novas tecnologias.
O cientista de dados é responsável por coletar, analisar e interpretar uma grande quantidade de dados não-estruturados e estruturá-los para que seja possível extrair informações relevantes. Com estas informações, as empresas conseguem entender o negócio e os consumidores, além de tomar melhores decisões. A Austrália também se destaca quando se trata de oportunidades e salários para cientistas de dados. A alta demanda por esses profissionais e a escassez de talentos qualificados levam a salários atrativos.
É importante entender a relação entre os sistemas e as pessoas e saber como lidar com as particularidades do ser humano. Da mesma forma, é necessário aprender a manipular os dados em estruturas relacionais, de modo a efetuar consultas, filtragens e alterações nas bases. Também é interessante conhecer ferramentas para dados não estruturados, como as tecnologias e o movimento NoSQL. Por fim, mais um tipo de cientista de dados é aquele que se torna responsável por gerenciar um time de profissionais da área. Esse papel vai se afastar da prática e se tornar essencial para que profissionais atuem com máximo desempenho. Os valores podem variar dependendo da maturidade de dados da empresa, do tamanho da equipe e das responsabilidades como data scientist.
Nesse sentido, se a pessoa trabalha com saúde, deve entender da área; se lida com o setor automobilístico, também. Um dos fatores que diferencia uma pessoa cientista de dados de profissionais de programação é justamente a sua visão analítica. Essa pessoa https://www.noticiasdahora.com.br/cidades/outras-noticias/dominando-o-qa-tecnicas-e-ferramentas-para-testagem-de-software.html deve saber realizar investigações nos dados para extrair valor e conseguir responder às perguntas do negócio com análises aprofundadas e multifuncionais. Uma das atividades mais conhecidas, certamente, é a modelagem e análise com inteligência artificial.
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. O mercado de trabalho para o cientista de dados, mesmo em início decarreira, Dominando o QA: técnicas e ferramentas para testagem de software é considerado promissor. As empresas chegam a fazer parceria comuniversidades para recrutar mão de obra qualificada até mesmo antes dosestudantes se formarem. Depois, esses profissionais iniciantes passam portreinamento interno e adquirem conhecimentos colocando a “mão na massa”.
A pessoa cientista de dados também cuida da visualização dos insights encontrados e do compartilhamento desses achados para outras pessoas em uma linguagem compreensível. É dever dessa pessoa cuidar do deploy do modelo ou algoritmo de análise para que ele seja utilizado no dia a dia, como parte de outra aplicação. Digamos que a equipe de vendas precisa de projeção do número de vendas para um determinado momento do ano ou ainda precisa estimar a demanda para alguns produtos. Outros setores podem necessitar de análises de dados que chegam via streaming para decisões em tempo real.