A pós-graduação lato sensu em Data Science e Decisão do Insper oferece esta oportunidade para pessoas que são formadas em diversas outras áreas ganharem as habilidades necessárias para exercerem a função de um cientista de 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 https://www.tupi.fm/entretenimento/bootcamp-de-programacao-o-metodo-mais-eficiente-e-rapido-para-se-entrar-no-mercado-de-ti/ é responsável pela tradução das informações em relatórios que auxiliam gestores na tomada de decisões. Segundo projeções do US Bureau of Labor Statistics, a taxa de emprego nessa área deve crescer em torno de 36% nos próximos anos. Em 2022, o salário médio de um cientista de dados nos EUA foi de impressionantes $117,900 por ano, ou cerca de R$565,000, equivalente a quase $10,000 por mês.

Outro importante fator a considerar na carreira é o aprendizado de técnicas de machine learning (ML) para analisar um efeito temporal. Ou seja, é preciso analisar os dados com a compreensão de como eles mudam ao longo do tempo, bem como buscar a identificação de possíveis padrões nessas variações. Outro assunto que faz parte do currículo é o aprendizado de máquina supervisionado. O dia a dia da pessoa cientista de dados envolverá problemas dessa natureza, em que é preciso buscar a melhor maneira de dividir as bases de dados entre treinamento e teste, bem como selecionar o melhor algoritmo.

Por que adotar uma cultura data-driven vai impulsionar seu produto?

Observando os diferentes tipos de cientistas de dados, percebemos que a atuação de profissionais dessa área pode ganhar diversas particularidades, dependendo do contexto. Por isso, tanto para quem se candidata às vagas de data scientist quanto para quem contrata, é necessário primeiro compreender quais skills são realmente importantes para ocupar determinado posto. Atualmente, existem várias “gerações” de cientistas de dados que entraram e saíram das mais variadas organizações, e que vêm com diferentes qualidades que podem se adequar a diferentes tipos de empresas. Tudo depende dos tipos de problemas ou projetos que são trabalhados no local, o que não significa que um tipo de cientista de dados é melhor do que o outro, mas sim do que a empresa está procurando. Essa compreensão esclarecida das condições da empresa permite encontrar as melhores soluções, de um modo eficiente.

A pessoa cientista deve saber manipular esse tipo de série, inclusive conhecendo as funções e métodos específicos para gerenciar isso. Da mesma forma, é importante compreender as particularidades das séries e como essas particularidades ajudam a interpretar melhor os seus resultados. As séries são compostas por alguns conceitos muito relevantes, como tendências, ciclos e sazonalidade. bootcamp de programação As tendências descrevem o comportamento dos dados, como crescimento ou decaimento da curva. Além disso, outra vantagem de Python é dispor de um conjunto de elementos já configurados, como ambientes de desenvolvimento. Eles ajudam muito a lidar com as instalações de bibliotecas necessárias e a preparar a máquina para gerenciar os dados nas tarefas do cotidiano.

ser data scientist é um trabalho fácil?

Se antes apenas Startups e Fintechs apostavam em data scientists para seus quadros de funcionários, a realidade hoje é bem diferente. Empresas tradicionais vêm percebendo cada vez mais a relevância e impacto que técnicas de Data Science podem ter nos seus resultados. Este é o profissional que refina esses dados, fazendo com que eles se comuniquem entre si e gerem valor agregado para uma empresa, que pode usar essas informações para melhoria de processos e criação de novos produtos ou serviços. Com esses dados e perguntas na mão, empresas conseguem prever o comportamento de mercado e futuras tendências, podendo criar novos serviços ou produtos para atender seus clientes. Na grade curricular destas formações, podes esperar encontrar temáticas como, por exemplo, Estatística, Matemática, Big Data, linguagens de programação, deep learning, machine learning e conversão de dados, entre outras.