Formação Cientista de Dados: O que e como aprender? INFOGRÁFICO

Big Data e Data Science são dois setores, de tecnologia que estarão com maior demanda profissional nos próximos anos. Só em 2020 a previsão era de 61 mil oportunidades na área de Ciências de Dados no mundo e salários de até R$ 15 mil, segundo levantamento da Michael Page.

E com especialização em em Big Data, como em cargos como Engenheiro e Head, os salários podem chegar até R$30 mil!

Tal crescimento não é à toa, com o grande volume de dados que diversas empresas lidam atualmente, surgiu no mercado a necessidade por um profissional com a capacidade de analisar os dados com inteligência, obtendo e gerando valor da informação. Esta profissional é o Cientista de Dados.

Além de estar em alta nas empresas de diversos setores, como o salário médio mensal está em torno de R$ 9.000, a demanda por cursos relacionados têm aumentado anualmente.⠀

Mas qual é a #JornadaDataScience para uma ter carreira de sucesso como Cientista de Dados? O que é preciso aprender?

Para ajudar na sua trilha, preparamos uma Formação Especial que te garante conhecimento prático para compreender e atuar em todas as etapas da Ciência de Dados. Veja nosso Infográfico:

O que aprender na Formação Cientista de Dados?

1 – Linguagem R

R é uma tecnologia estatística gratuita criada por Ross Ihaka e Robert Gentleman para tornar mais simples as análises de dados. Possibilitando análises estatísticas, cálculos e manipulações gráficas, a linguagem R da suporte para projetos de Big Data, Inteligência Artificial e Machine Leaning.

Na Jornada do Cientista de Dados é o primeiro passo para entender, analisar e extrair insights por meio dos dados e informações.

2 – Análise de Dados com Python

O Python é uma linguagem de código livre, multi-plataforma e de baixa curva de aprendizagem, já que utiliza poucos caracteres especiais e possui uma identificação para marcação dos blocos, facilitando a sua leitura e manutenção de código. 

Para o Cientista de dados é outra linguagem fundamental no início da jornada de formação. Isso porque ela permite apresentar os resultados de seus estudos e aplicações de forma clara, através do uso de bibliotecas que facilitam a criação de interfaces de visualização.

O Python disponibiliza uma grande variedade de bibliotecas voltadas para a ciência de dados, sendo as principais: NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib e Seaborn.

3 – Machine Learning

O conhecimento na área de Aprendizagem de Máquinas podem ser muito eficiente para analisar grandes volumes de dados, sendo uma oportunidade eficiente e inteligente de aprender de forma mais rápida e extrair valor das informações disponíveis.

As possibilidade de uso das técnicas de Machine Learning  pelo Cientista de Dados são ilimitadas, como na detecção de tendências, prevenção de riscos e problemas, regulamentação e combate à fraudes.

É por isso que conhecer os fundamentos de Machine Learning é uma passo fundamental nessa Jornada!

4 – ETL

Boa parte do trabalho de um cientista de dados consiste em analisar as informações para solucionar determinados problemas complexos. Por isso, é essencial o emprego correto da Extração, Transformação e Carga dos dados (ou em inglês Extract Transform and Load – ETL).

Afinal, não tem como realizar uma análise dos dados se eles forem incoerentes e incompatíveis com o problema que deseja estudar.

ETL pode ser definida como a ponte entre o dado de origem até o modelo de dados a ser estudado. Se essa etapa não ocorrer de forma bem planejada, se torna impraticável realizar boas análises de dados e tomadas de decisão coerentes.

Está esperando o que para começar a sua Jornada na Formação de Cientista de Dados? Venha conhecer: