O que é um Cientista de Dados? Salário, Responsabilidades e Roteiro para se Tornar um

Um cientista de dados é uma pessoa que coleta, pré-processa e analisa dados para ajudar as organizações a tomar decisões baseadas em dados. A ciência de dados tem sido um termo de moda no mercado de trabalho por um tempo, mas hoje, é uma das profissões de crescimento mais rápido. Além disso, o salário médio de um cientista de dados é de $125.891 por ano, de acordo com Glassdoor.

Mas o que é ciência de dados? Observação e experimentação é ciência. Observar os padrões ocultos nos dados e experimentar com diferentes técnicas de aprendizado de máquina e estatísticas para criar uma estratégia baseada em dados é chamado de ciência de dados.

Neste blog, vamos aprender sobre os papéis e responsabilidades de um cientista de dados, o roteiro para se tornar um, e as principais diferenças entre um cientista de dados e um analista de dados.

Responsabilidades de um Cientista de Dados

As responsabilidades de um cientista de dados podem variar de organização para organização, dependendo de seus objetivos, estratégia de dados e tamanho da organização. As responsabilidades diárias são as seguintes:

• Coletar e pré-processar dados
• Analisar dados para encontrar padrões ocultos
• Construir algoritmos e modelos de dados
• Usar aprendizado de máquina para prever tendências
• Comunicar resultados com a equipe e stakeholders
• Cooperar com engenheiros de software para implantar o modelo em produção
• Mantenha-se atualizado com as últimas tecnologias e métodos dentro do ecossistema de ciência de dados

Como se tornar um Cientista de Dados?

Grau de Bacharel

Um grau de bacharel em Ciência da Computação é um bom começo para se tornar um cientista de dados. Você se familiariza com os princípios de programação e engenharia de software. Um grau de bacharel em estatística ou física também pode estabelecer uma boa base.

Aprenda as Habilidades

Programação

De acordo com uma análise de 15.000 vagas de emprego em ciência de dados, 77% das vagas mencionaram Python e 59% mencionaram SQL como habilidade necessária para se candidatar ao cargo. Portanto, aprender Python e SQL é absolutamente necessário. Depois de aprender programação 101, você precisa adquirir expertise em bibliotecas e frameworks de aprendizado de máquina, que são os seguintes:

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Visualização de Dados

Nosso cérebro processa informações visuais 60.000 vezes mais rápido do que informações escritas. Apresentar as informações obtidas da análise de dados usando dashboards é chamado de visualização de dados. Na visualização de dados, os cientistas de dados usam gráficos adequados para transmitir as informações para os stakeholders e a equipe. Proficiência em qualquer uma das seguintes ferramentas é suficiente para visualização de dados:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Aprendizado de Máquina

Esta etapa vai junto com a programação. Uma compreensão de aprendizado de máquina é necessária para prever tendências futuras em um conjunto de dados não visto. Os conceitos fundamentais de ML que todo cientista de dados deve saber são os seguintes:

• Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado, Detecção de Anomalias, Redução de Dimensionalidade e Agrupamento
• Engenharia de Recursos
• Avaliação e Seleção de Modelos
• Métodos de Conjunto
• Aprendizado Profundo

Muitas plataformas de EdTech e cursos ensinam as habilidades técnicas mencionadas acima necessárias para se tornar um cientista de dados.

Dados em Grande Escala

Dados em Grande Escala, Grande Negócio. 1 em 5 vagas de emprego espera que os candidatos possuam habilidades de manipulação de dados em grande escala. Conhecimento de Frameworks Spark e Hadoop é necessário para processar dados em grande escala.

Construir Projetos de Portfólio

Uma vez que você tenha concluído o roteiro de currículo de cientista de dados, é hora de colocar seu conhecimento em prática construindo projetos de ciência de dados. Faça projetos de valor ao resolver problemas. Encontrar dados do mundo real por meio do Kaggle ou outras fontes confiáveis é a melhor maneira de começar.

Em seguida, aplique o ciclo de vida completo de ciência de dados, que inclui: Pré-processamento, Análise, Modelagem, Avaliação e, finalmente, Implantação em seu projeto. Conte a história sobre seu projeto escrevendo um blog sobre os resultados que você alcançou. Essa atividade pode substituir experiências de trabalho se você estiver começando.

Habilidades Sociais

Para se tornar um cientista de dados, habilidades sociais são tão importantes quanto habilidades técnicas. Os cientistas de dados devem ser capazes de comunicar conceitos técnicos para stakeholders de forma eficaz. Resolução de problemas e criatividade são necessárias para criar soluções de dados inovadoras. Os cientistas de dados trabalham com analistas de dados, engenheiros de dados e engenheiros de software; portanto, colaboração e trabalho em equipe são necessários.

Empregos de Nível de Entrada

Obter um emprego de nível de entrada em análise de dados pode ser um excelente passo para se tornar um cientista de dados. Para isso, mencionar projetos de portfólio no currículo pode ajudá-lo a se destacar diante dos empregadores. Você pode mudar para um papel de cientista de dados à medida que ganha experiência e habilidades.

Cientista de Dados vs. Analista de Dados: Qual é a diferença?

Cientistas de dados e analistas de dados podem parecer semelhantes. No entanto, existem diferenças importantes entre os dois papéis, que são as seguintes:

A quantidade total de dados criados, consumidos e capturados foi de cerca de 64 zettabytes em 2020, e deve atingir 181 zettabytes até 2025. Para realizar o potencial desses dados maciços, precisamos de cientistas de dados. Um cientista de dados analisa dados e fornece soluções baseadas em dados. Os cientistas de dados devem manter-se atualizados com os métodos e ferramentas de pesquisa de ponta para trazer o maior valor.

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