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Quais as perspectivas para o futuro do data science no mercado? Saiba tudo sobre essa carreira promissora

Quais as perspectivas para o futuro do data science no mercado? Saiba tudo sobre essa carreira promissora
#Dados
2 de setembro - min de leitura

A alta procura por profissionais que trabalham com dados mostra como o futuro do data science está garantido no mercado, além da preocupação das empresas em explorar esse segmento. E você também pode ingressar nessa jornada. Saiba como.


Há quase 10 anos, em 2012, a Harvard Business Review disse que o futuro do data science seria superaquecido, sendo a profissão mais sexy do século 21 e corroborando com a estimativa de que os EUA teriam de 140 a 190 mil cientistas até 2019.

Essa previsão foi um pouco ousada e bem acima da realidade, mas em relação à tendência e a popularidade da carreira, sempre esteve certa! Isso porque, nos últimos anos, cada vez mais empresas adotam a cultura data-driven, por conta da explosão na geração e utilização de dados que acontecem todos os dias na internet.

Mais da metade da população do planeta possui acesso ao meio digital e, com isso, a geração de informações relevantes de todas as áreas de atuação cresceu de maneira exponencial, surgindo um termo muito utilizado no dia a dia de dados: big data, que representa o alto volume de dados, a grande variedade e a velocidade presente nisso tudo.

Acompanhe este artigo e entenda quais são as perspectivas futuras da carreira de data science, além de entender o panorama atual de mercado e os setores possíveis de atuação dentro das empresas.

Por que data science é a profissão do futuro?

Por muitos anos, os dados gerados eram guardados e retidos pelas empresas, com o intuito de buscar crescimento próprio. No entanto, esse pensamento mudou e as empresas passaram a expor dados importantes de mercado, a fim de adquirir outras informações relevantes ao seu negócio.

Com o tempo, houve uma grande explosão na quantidade de dados gerados e, cada vez mais, pessoas e empresas passaram a perceber que a análise de dados poderia gerar insights para os negócios, além de fazer previsões com um nível de precisão cada vez maior.

Desta maneira, aliada e impulsionada ao machine learning e à inteligência artificial, a área deu um grande salto e foi conquistando o mercado corporativo, promovendo o surgimento de diversas carreiras, como o data science.

Com essa descoberta, as empresas iniciaram as suas corridas em função dos dados e a procura de profissionais capazes de extrair todo o valor que essas informações oferecem. É por isso que ouvimos muito falar que os dados se transformaram no novo petróleo, fazendo com que as empresas implantassem a cultura data-driven em suas operações internas.

Apesar de toda essa evolução, o processo que vivemos hoje na área de dados ainda é considerado a ponta de um iceberg. Muitos estudos apontam que estamos na fase inicial do big data e quando a Internet das Coisas (IoT) passar a ser uma realidade, teremos uma evolução ainda maior na geração de informações e na necessidade de mais profissionais com habilidades técnicas.

Outro ponto importante que devemos considerar é a evolução da experiência de treinamento e implantação de um algoritmo de machine learning, se pensarmos nos processos há dez anos, por exemplo. Imagine como serão as coisas daqui para frente? Esses algoritmos, muito provavelmente, continuarão incluídos nos pacotes e tecnologias no futuro do data science, porém de maneira muito mais evoluída.

A realidade é que a grande maioria das empresas ainda não descobriu os benefícios da adoção dos dados, além de outras técnicas da tecnologia, para influenciar e impulsionar os seus negócios. Mas à medida que o meio digital evolui e se populariza, mais empresas passarão a entender tudo isso e adotarão os dados como parte de suas estratégias.

Essa não é uma suposição em vão. Basta seguirmos o exemplo anterior e pensar sobre o uso da internet 10 anos atrás e hoje.


Em quais setores da empresa posso utilizar o data science?

O data science pode estar presente em diferentes setores de uma empresa. Vamos te explicar com mais detalhes:

Financeiro

Nas empresas deste tipo de setor, uma equipe especializada em análise de dados pode fazer o processamento dos históricos de operações e pagamentos de clientes, obtendo a identificação de padrões de comportamento, por exemplo, e o potencial de retenção de determinados serviços.

Isso também contribui para a detecção de uma variedade de insights para realizar boas gestões de crise, em determinadas situações, desenvolvendo diferentes estratégias, como promoções vantajosas aos consumidores ou descontos especiais para manter a fidelização e aumentar sua margem de lucro.

Varejo

Já no varejo, o data science também pode ser usado para otimizar os processos de fidelização de seus clientes. A empresa pode fazer uma pesquisa de satisfação, por exemplo, além de outros meios para construir um banco de dados completo, onde é possível identificar o perfil dos consumidores individualmente.

Publicidade e propaganda

Uma boa gestão e organização de dados podem auxiliar as empresas a segmentar os anúncios que são expostos em sites, redes sociais, entre outros canais de comunicação. A segmentação é o ponto principal para que uma propaganda seja assertiva e chegue até o público correto, de acordo com a área que a organização atua e o comportamento de seus consumidores

Produção e logística

A área de produção e logística também pode usufruir dos benefícios do data science. Isso porque um bom software pode proporcionar informações para melhorar a produção, o controle de qualidade do que está sendo produzido, o período de estocagem de certos produtos, entre outros fatores relevantes.

Isso acontece a partir da análise dos dados coletados sobre a administração corporativa, a produção e as informações sobre o mercado. Em relação à logística, os benefícios são notados na maneira mais estratégica das rotas de envio, na redução do tempo de entrega de uma determinada encomenda, na escolha da forma de transporte mais adequada, na redução de gastos e na experiência do cliente.

Como está o mercado de data science?

Os profissionais de tecnologia nunca estiveram tão em alta e isso inclui a área de dados. De acordo com um levantamento realizado pela Robert Half, 60% dos executivos consultados afirmam que a pandemia acelerou os processos de transformação digital das empresas, o que trouxe como consequência o uso maciço de dados. Sendo assim, a carreira de data science é um dos destaques para o ano de 2021 e para o futuro do mercado de trabalho.

Quando procuramos sobre a carreira na internet, é fácil obter informações de como é escasso o número de profissionais qualificados e as diversas vantagens na jornada profissional para quem optar por investir no setor.

Com pouca gente qualificada e uma grande demanda por parte das empresas, quem se interessa pelo data science já está à frente da concorrência, considerando as grandes chances de alcançar uma estabilidade profissional e financeira.

Veja tudo o que está em sua volta: muitas coisas que realizamos no dia a dia envolvem o processamento de dados. As redes sociais, os eletrodomésticos, que estão cada vez mais inteligentes, os assistentes virtuais, entre muitos outros exemplos. E essa ascensão tecnológica só irá aumentar! É inevitável.

A Digital House tem plena consciência do futuro do data science e oferece o curso para quem quer ingressar na carreira. Essa é uma ótima opção para construir toda sua base de conhecimento para o dia a dia profissional.

A grade curricular da DH é atualizada semestralmente e as aulas te preparam para todas as necessidades do mercado, ensinando a trabalhar com todos os principais pontos, técnicas e conceitos da carreira. As aulas são dinâmicas e 100% ao vivo, com as melhores ferramentas digitais do mercado para a educação e ministrado por professores especialistas, que estão no mercado atuando em grandes empresas.

Quanto ganha um data scientist?

Sabendo tudo sobre o futuro do data science, a estabilidade financeira também é outro ponto que atrai muitas pessoas interessadas na carreira. O salário de um data scientist começa em R$ 4.585,00 e pode vir a ganhar até R$ 8.170,00. Sendo assim, a média salarial no Brasil é de R$ 6.144,00.

Se você gostou deste conteúdo, recomendamos que veja o nosso e-book sobre gestão de crise com dados, onde explicamos como uma boa análise pode mudar o rumo de uma empresa que está debilitada.

Leia mais no blog DH:

Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo

O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços

Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreira

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Smart home: entenda o que é a inteligência artificial funcionando dentro de casa

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Os benefícios da smart home e os equipamentos de última geração ligados à internet e integrados a sistemas sofisticados oferecem uma nova definição do que é um bom lifestyle.Exemplos aplicados do smart homeA combinação de móveis e eletrodomésticos a tecnologias faz com que o smart home consiga oferecer ainda mais conforto, acessibilidade e segurança no dia a dia das pessoas. Separamos os principais exemplos desse modelo residencial. Confira:Soluções wirelessJá parou para pensar na quantidade de equipamentos sem fio que temos disponíveis para uso? Nos projetos de smart home, as soluções wireless permitem o uso de muitos equipamentos e dispositivos ao mesmo tempo, sem precisar quebrar paredes ou ter aqueles fios aparentes pela casa.Lâmpadas inteligentesAgora é possível criar um cenário totalmente diferente nos ambientes com essas lâmpadas, que mudam de cor e intensidade somente por meio de um toque no smartphone.Sistemas de segurançaA segurança é uma questão considerada essencial e imprescindível para muitas pessoas. Nesse quesito, uma smart home pode promover a interligação entre as câmeras de monitoramento com sistemas de alarme, além do uso de sensores de presença, controle de acesso por biometria e abertura ou travamento de portas e janelas a partir do próprio celular.Assistentes virtuaisSão dispositivos ativados por comando de voz ou a partir de um simples toque no celular para auxiliar em diversas tarefas, como ligar e desligar outros aparelhos. 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A era do óculos inteligente img
#Tecnologia

A era do óculos inteligente

Com o avanço da tecnologia, diversos objetos do nosso dia a dia estão se tornando cada vez mais inteligentes e digitais.Há alguns dias a Ray-Ban em conjunto com o Facebook anunciaram um óculos inteligente com o objetivo de tirar fotos e gravar vídeos curtos, ouvir música e até mesmo para fazer chamadas telefônicas sem precisar ter seu celular próximo. Depois do anúncio a Xiaomi também divulgou que está desenvolvendo o seu próprio óculos inteligente que diz ser diferente dos seus concorrentes. A empresa não quer que o dispositivo seja um complemento para smartphones, mas que ele funcione de forma independente para algumas tarefas.Mas o que podemos esperar para os próximos anos com esses novos produtos?Uma época mais digitalHoje em dia, quando ligamos a televisão no noticiário ou acessamos a internet, recebemos uma chuva de novidades tecnológicas. É carro que dirige sozinho, robô que aspira a casa, inteligência artificial que acende a sua luz ou simplesmente conta uma piada para você.Percebemos que o objetivo das grandes empresas é que essas tarefas do cotidiano virem mais automatizadas e artificiais. Será que o filme Wall-E acertou em representar o mundo daquele jeito? Pode ser que sim, mas também pode ser que não!Segurança do UsuárioVoltando ao assunto dos óculos, o que mais preocupa é a segurança do usuário.Com certeza, quem já viu a famosa série Black Mirror usa algo para tampar a webcam, isso porque, através da série, descobrimos que podemos ser monitorados através das nossas câmeras, celulares e outros objetos.Agora imagine estar usando um óculos com câmera e sistema inteligente todos os dias sem se sentir observado e sem privacidade. Mesmo sendo um tema para se aprofundar e meio assustador, é algo que precisa ser pensado e colocado na mesa para uma reflexão.É incrível que o mundo esteja cada vez mais evoluindo tecnologicamente, mas devemos saber olhar o lado bom e também o lado ruim.Inteligência artificial na DH Conheça o Certified Tech Developer, um curso completo de Programação, pensado e desenhado pelo Mercado Livre e Globant em conjunto com a Digital House. Nele, você aprenderá fundamentos digitais, front-end, back-end, infraestrutura, banco de dados, além de learning agility, entre outras coisas.Para mais assuntos como esse, conheça a nossa biblioteca de conteúdo.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Ciência de dados e inteligência artificial: qual é a relação entre elas? img
#Dados

Ciência de dados e inteligência artificial: qual é a relação entre elas?

Possuir a habilidade de extrair informações de valor dos dados que uma empresa coleta e saber o potencial e os possíveis usos da ciência de dados e inteligência artificial pode diferenciar uma empresa no mercado e o profissional em sua carreira.Neste artigo, você entenderá esses conceitos e a relação existente entre eles. Continue acompanhando.Qual a relação entre ciência de dados e inteligência artificial?A ciência de dados e a inteligência artificial são áreas aplicadas de forma intercambiável nas empresas. É importante saber que, embora os dados possam necessitar de alguns aspectos da IA, eles não refletem tudo. A inteligência artificial está em um processo constante de evolução e ainda há muito o que mudar e explorar.A ciência de dados é uma tecnologia que vem conquistando indústrias em todo o mundo e contribuiu para a quarta revolução industrial que ouvimos tanto falar.Isso é uma consequência da explosão maciça de informações disponíveis na internet e a crescente necessidade das organizações de se basear nos dados, para criar produtos melhores ao mercado. Isso porque é a partir deles que os negócios tomam decisões cuidadosas em suas estratégias de atuação.As várias fases e procedimentos na ciência de dados envolvem coleta, manipulação, visualização e gerenciamento de dados para prever tendências e a ocorrência de eventos futuros. Sendo assim, o profissional precisa ter um conhecimento sobre os algoritmos de aprendizado de máquina. E é aí que entra a inteligência artificial. As empresas precisam que os cientistas de dados ajudem a tomar as decisões necessárias, baseadas em dados. Eles auxiliam a entender e analisar os seus próprios desempenhos de operação e também sugerem as melhorias necessárias para impulsionar seus resultados. E também ajudam a equipe de desenvolvimento de produtos a aplicar melhorias para os clientes finais, analisando seu comportamento a partir das informações.Quanto ganha um cientista de dados e inteligência artificial?O salário de um cientista de dados inicia em R$ 4.585,00 e pode chegar até R$ 8.170,00. Sendo assim, a média salarial no Brasil é de R$ 6.144,00, dependendo das habilidades técnicas e experiências, lembrando que essas habilidades também incluem a manipulação de algoritmos de IA.Já o salário médio do profissional que decide trabalhar focado 100% na inteligência artificial, como um engenheiro de machine learning, por exemplo, segundo o site Glassdoor, é de R$ 6.772 por mês, podendo chegar a R$ 16.000,00, para nível sênior, aqui no Brasil. Os valores costumam variar conforme o porte da empresa e a experiência do trabalhador.Como é o curso de ciência de dados e inteligência artificial?Atualmente, o grande desafio dos profissionais é acompanhar as mudanças da tecnologia. Não são só os cientistas de dados e especialistas em inteligência artificial, pois essas transformações afetam todo o mercado de trabalho de uma forma geral.Os profissionais que dominam as habilidades de interpretar dados ou usá-los para promover mudanças e basear suas decisões serão sempre essenciais e ainda mais valorizados se houver o pleno domínio da inteligência artificial, para poupar tempo e o gasto de recursos.O Brasil carece de profissionais qualificados em tecnologia, formando anualmente 46 mil novas pessoas para trabalhar nas diferentes carreiras. É um número baixo de acordo com estudos que preveem a necessidade de 420 mil novos trabalhadores até 2024.Sendo assim, a recomendação é para que você não se preocupe com as mudanças do mercado de trabalho, mas invista no seu conhecimento e entendimento das novas tecnologias.O curso de Inteligência Artificial da Digital House (DH) é voltado para profissionais que já possuem experiência na área, além da familiarização com cálculos, probabilidade e estatísticas e conhecimentos básicos de machine learning.A maioria dos profissionais que optam por escolher a jornada são cientistas de dados que querem aprender novos conceitos e processos. Confira os principais:• Fundamentos da aprendizagem profunda.• Como construir redes neurais e liderar com sucesso projetos de machine learning.• Redes convolucionais, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm etc.A DH é a maior referência de instituição para aprendizado de habilidades digitais da América Latina e entende a importância da inteligência artificial para o crescimento da tecnologia e o sucesso das empresas no mercado.Inscreva-se no curso e seja um especialista capaz de lidar com os desafios atuais e, consequentemente, do futuro, desenvolvendo diversas soluções inovadoras para processos organizacionais, entre outros campos.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)