Cientistas de Dados: O que é um Cientista de Dados? O que eles fazem?

Cientista de dados é uma das profissões mais populares na sociedade hoje. Mas você sabe o que é um cientista, o que um cientista de dados faz em uma empresa e como se tornar um cientista de dados? Neste artigo, daremos uma olhada mais de perto nos cientistas de dados e tentaremos responder às perguntas acima.

Cientistas de Dados

O que é um cientista de dados?

Cientistas de dados são gerentes de big data que coletam e analisam grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados. O papel do cientista de dados combina ciência da computação, estatística e matemática. Eles analisam, processam e modelam dados e então interpretam os resultados para criar planos executáveis para empresas e outras organizações. Como analistas, eles usam suas habilidades em tecnologia e ciências sociais para identificar tendências e gerenciar dados. Eles usam conhecimento do setor, compreensão de contexto e ceticismo sobre suposições existentes para encontrar soluções para desafios de negócios.

O trabalho de um cientista de dados geralmente envolve dar sentido a dados confusos e desestruturados de fontes como dispositivos inteligentes, feeds de mídia social e e-mails que não podem ser colocados ordenadamente em um banco de dados.

No entanto, habilidades técnicas não são a única coisa que importa. Cientistas de dados frequentemente existem em ambientes de negócios e são responsáveis por transmitir ideias complexas e tomar decisões organizacionais baseadas em dados. Portanto, é importante que eles se tornem comunicadores, líderes e membros de equipe eficazes e pensadores analíticos de alto nível.

Uma das tarefas dos cientistas de dados experientes é desenvolver as melhores práticas da empresa, desde a limpeza de dados até o processamento e armazenamento. Eles colaboram de forma interfuncional com outras equipes dentro da organização, como marketing, sucesso do cliente e operações. Eles são muito populares na economia intensiva em dados e tecnologia de hoje, e isso se reflete claramente no crescimento de seus salários e empregos.

Quais são as responsabilidades de dcientistas ata?

As responsabilidades do cientista de dados podem incluir:

1. Resolva problemas de negócios por meio de pesquisas não direcionadas e faça perguntas abertas sobre o setor;
2. Extraia uma grande quantidade de dados estruturados e não estruturados, consulte dados estruturados de bancos de dados relacionais usando linguagens de programação como SQL, e coletar dados não estruturados por meio de captura da Web, API e pesquisa;
3. Use métodos analíticos sofisticados, aprendizado de máquina e métodos estatísticos para preparar dados para modelagem de previsão e especificação.
4. Eles limpam completamente os dados, descartam informações irrelevantes e preparam os dados para pré-processamento e modelagem;
5. Responsável por realizar Análise Exploratória de Dados (EDA) para determinar como lidar com dados ausentes e procurar tendências ou oportunidades;
6. Responsável por descobrir novos algoritmos para resolver problemas e construir programas para automatizar tarefas repetitivas;
7. Responsável por comunicar previsões e descobertas à gerência e à TI por meio de visualização e relatórios de dados eficazes;
8. Faça recomendações razoáveis para mudanças econômicas em procedimentos e políticas existentes;

Diferentes empresas têm visões diferentes sobre as tarefas de trabalho da ciência de dados. Algumas veem seus cientistas de dados como analistas de dados, ou combinar suas responsabilidades com engenheiros de dados enquanto outros exigem especialistas em análise de ponta, proficientes em aprendizado de máquina e visualização de dados.

O que há na caixa de ferramentas de um cientista de dados?

Cientistas de dados costumam usar estes termos e técnicas:

1. Visualização de dados: Apresentar dados em formato de imagem ou gráfico para facilitar a análise;
2. Reconhecimento de padrões: A técnica de identificação de padrões em dados, frequentemente usada de forma intercambiável com aprendizado de máquina;
3. Aprendizado de máquina: Este é um ramo da inteligência artificial que se baseia em algoritmos matemáticos e automação;
4. Preparação de dados: O processo de conversão de dados brutos em outro formato para facilitar o uso;
5. Aprendizado profundo: É uma área de pesquisa de aprendizado de máquina que usa dados para modelar abstrações complexas;
6. Análise de texto: Isso se refere ao processo de examinar dados não estruturados para coletar informações críticas para os negócios.

Qual é a diferença entre um cientista de dados e um analista de dados?

Os trabalhos de um cientista de dados e de um analista de dados podem parecer muito semelhantes porque ambos podem identificar tendências ou padrões em dados que podem fornecer às organizações novas maneiras de tomar melhores decisões operacionais. No entanto, os primeiros tendem a ter mais responsabilidades e geralmente são considerados mais seniores do que os últimos. Os cientistas de dados normalmente se fazem perguntas sobre dados, enquanto os analistas de dados podem dar suporte a equipes que definiram metas. Os cientistas de dados também podem gastar mais tempo desenvolvendo modelos, usando aprendizado de máquina ou em combinação com programação avançada para descobrir e analisar dados. Além disso, muitos cientistas de dados podem começar suas carreiras como analistas de dados ou estatísticos.

Passos para se tornar um cientista de dados

Se você tem interesse em seguir carreira em ciência de dados, considere estas seis etapas comuns:

1. Bacharelado em ciência de dados ou área relacionada;
2. Aprenda as habilidades necessárias para se tornar um cientista de dados;
3. Considere uma especialização;
4. Consiga seu primeiro emprego como cientista de dados iniciante;
5. Revise certificações adicionais de cientistas de dados e aprendizado de pós-graduação;
6. Mestre em Ciência de Dados.

Conclusão

Obrigado por ler nosso artigo e esperamos que ele possa ajudá-lo a ter uma melhor compreensão dos cientistas de dados e suas habilidades e responsabilidades nas empresas. Se você quiser saber mais sobre cientistas de dados, gostaríamos de aconselhá-lo a visitar Fluxo SQL para mais informações. Obrigado novamente! (Publicado por Ryan em 24 de abril de 2022)