As pessoas geram muitos dados que são úteis para empresas e cientistas de dados em suas aplicações. Além de conhecer e dominar as dimensões matemáticas, estatísticas e computacionais, a pessoa cientista de dados também precisa de uma https://www.asomadetodosafetos.com/2024/04/a-importancia-dos-cientistas-de-dados-para-o-desenvolvimento-dos-negocios.html compreensão ética acerca de sua profissão e das implicações dela para a sociedade. Da mesma forma, é necessário aprender a manipular os dados em estruturas relacionais, de modo a efetuar consultas, filtragens e alterações nas bases.
Uma pessoa cientista de dados é, sobretudo, uma pessoa com o poder de gerar mudanças significativas em seu contexto. Em caso de trabalhar em uma empresa, por exemplo, suas análises podem conduzir à otimização da receita, à eliminação de erros e a contribuições que ajudam na A importância dos cientistas de dados para o desenvolvimento dos negócios sustentabilidade do negócio. Dentro das empresas, o trabalho do cientista de dados ainda é muito mais operacional e bem menos estratégico, o que indica, de acordo com o estudo, a necessidade de cursos técnicos que possam preparar esses profissionais de forma adequada.
Livros sobre liderança que todo profissional deveria ler para este cargo
O salário de um cientista de dados júnior é de R$ 13,1 mil, em média, dependendo do tamanho da organização. Depois de ler todos estes números, ficou interessado em se especializar na área para atuar como cientista de dados? Se você atua na área de tecnologia, já deve ter ouvido a clássica frase “os dados são o novo petróleo”, proferida pela primeira vez pelo cientista de dados londrino Clive Humby.
- Também envolve a conexão com dashboards para comunicação dos resultados de forma automática para decisores, por exemplo.
- Então, é necessário que o profissional que se dispõe a lidar com esse novo paradigma tenha a iniciativa de se antecipar e descobrir quais dados são esses, onde eles estão e trazê-los à tona para se transformarem em informação útil.
- Na visão estratégica, é o cientista de dados quem vai apoiar o negócio com o fluxo de informações, desde a compilação, organização, armazenamento e análises que devem guiar as tomadas de decisões mais assertivas.
- Ademais de se debruçarem sobre estatísticas avançadas, eles conhecem e dominam diferentes linguagens de programação e ainda têm a visão sobre todas as áreas do negócio.
Isso deve ser levado em conta na hora de contratar esse profissional, já que, talvez, ele não seja exatamente o que a sua empresa precisa. Outro fator que diferencia cientistas de dados e o que fazem é a visão de negócios, ou seja, ser uma pessoa que compreende perfeitamente os problemas que analisa, pois entende o domínio do negócio. Nesse sentido, se a pessoa trabalha com saúde, deve entender da área; se lida com o setor automobilístico, também. Digamos que a equipe de vendas precisa de projeção do número de vendas para um determinado momento do ano ou ainda precisa estimar a demanda para alguns produtos. Outros setores podem necessitar de análises de dados que chegam via streaming para decisões em tempo real.
Quais as áreas de conhecimento técnico necessárias para um cientista de dados?
Outra biblioteca que considero importante é a Matplotlib, para a visualização de dados. Na linguagem Python a biblioteca mais popular para a análise e tratamento de dados é a Pandas. Na etapa de visualização são utilizadas bibliotecas como a Matplotlib e a Seaborn. A organização, recuperação e manipulação eficiente dos dados faz parte do processo diário nessa carreira.
Encontramos cientistas de dados na Biologia, na Geografia e no Jornalismo, por exemplo. Ou seja, o jornalista articula habilidades do curso de comunicação com a ciência de dados para construir matérias a partir do acesso e mineração de Big Data. Dados não-estruturados de clientes de uma empresa de alimentação, por exemplo, serão combinados e analisados por um cientista de dados. A partir disso, ele pode indicar os principais problemas que os consumidores enfrentam com determinado alimento ou padrões de consumo ainda não percebidos pela empresa porque os dados eram confusos.