O que você precisa saber para se tornar cientista de dados

Você sabia que a profissão cientista de dados é hoje considerada a mais requisitada para o próximo século, segundo a Harvard Business Review ?
Como as empresas não investem suas altas cifras no incerto, elas demandam apenas gente extremamente especializada, ou seja, capacitada nas habilidades digitais mais assertivas e que tenham a skill relacional de integração com outras áreas, como Atendimento e Negócios.
E você, que sabe de matemática, mas acha que estatística não é seu forte, ou tem noções de programação, mas sabe que o maravilhoso mundo de dados é muito maior que isso, pode achar essa profissão muito distante de sua realidade. Mas não é bem assim. Saiba tudo sobre a área de dados e como se tornar este profissional.
Cientista de dados: a profissão do futuro
Cientistas são aquelas pessoas curiosas, investigadoras, questionadoras e com um poder de análise e observação aguçado. O cientista da área de Dados é assim, traduzindo informações, construindo probabilidades e gerando previsões mais certas para um negócio prosperar.
O Relatório Connectivity Benchmark 2020, da MuleSoft, falou com 800 líderes, em organizações com pelo menos 1.000 funcionários, dos Estados Unidos, Reino Unido, França, Alemanha, Holanda, Austrália, Cingapura, Hong Kong e Japão, constatando que as quatro principais prioridades de investimento delas em TI eram: segurança (53%), big data e analytics (48%), estratégia de multicloud (41%) e IA/machine learning (41 %). Note que todas são relacionadas a dados.
E, para este investimento trazer resultado, estas empresas sabem que é preciso integração com os sistemas existentes.
Ainda segundo a pesquisa, as três principais funções de negócios com necessidades desta integração são: analistas de negócios (40%), cientistas de dados (38%) e suporte ao cliente (38%).
Com estes dados, fica claro que o cientista não pode ficar somente na bolha do TI, pois a análise de dados é essencial para a tomada de decisões. Vamos combinar: “dados são o novo petróleo”.
Características de um profissional de dados
Para se tornar um profissional do Big Data, nós reunimos as principais habilidades de um cientista de dados:
Desenvolver o gosto de aprender, questionar e reaprender novamente
Todo cientista de dados tem seu lado autodidata. Curioso, estuda muito, pesquisa e busca novas tecnologias por conta própria. Portanto, procure comunidades, grupos e eventos gratuitos para aprender sobre tecnologias novas, reaprender as que acha que domina e questionar dúvidas em fóruns do segmento.
Conhecimentos básicos em banco de dados e estrutura de linguagem de programação
Pré-requisito básico para esta carreira é ter conhecimento básico de banco de dados relacional ou não relacional (SQL e NoSQL) e em linguagem de programação. Para “dissecar” uma base de dados, tipo pesquisa de laboratório, e explorá-la em sua totalidade, é preciso aprender algumas linguagens como R e Python, criando seu modelo de algoritmo, assim como estrutura de atribuição de variáveis, vetores, matrizes, loops etc.
Entender sobre infraestrutura
Você precisará ter um nível inicial de conhecimento sobre infraestrutura e comandos básicos de Linux pois os fornecedores principais dos programas de Big Data trabalham com sistemas e ferramentas open source, logo, desenvolvidos em Linux.
Dominar minimamente estatística
Quartis, percentis, variância, desvio-padrão e o básico em cálculos matemáticos como álgebra, regressão, entender a tendência dos dados pensando na representação visual nos gráficos exploratórios. É importante ter conhecimento sobre tudo isso, desde já. Só assim você poderá compreender o comportamento dos dados para aplicar um algoritmo.
Invista em um curso na área de Dados
Depois de entender ponto a ponto a área de dados, o próximo passo é se capacitar!
Na Digital House você encontra o curso certo para te tornar este profissional do futuo. E não se preocupe se seu currículo não atende a alguns dos itens anteriores.
Na DH ajudamos você a estar alinhado com as necessidades deste mercado. Com aulas dinâmicas e 100% ao vivo, o curso de Data Science te ensinará a trabalhar com dados estruturados, não-estruturados e a dominar:
➜ Medidas de Dispersão/Associação (Python)
➜ Pandas Básico
➜ Probabilidades com Python
➜ Inferência Estatística
➜ Business (Cultura Data-driven)
➜ Dataviz & Storytelling
➜ SQL, NoSQL & Big Data
➜ Scrapping
➜ Regressão Simples & Regressão Múltipla
➜ Modelagem Estatística
➜ Regressão Logística
➜ Machine Learning
Ou seja, tudo o que você precisa para ingressar na carreira, bem no momento que a oportunidade bate à porta de quem está preparado :)