Por interagir com diferentes profissionais, ele tem que saber se comunicar tanto para entender as particularidades dos outros setores quanto para fazer com que os demais especialistas entendam como ele desenvolve as soluções. Segundo João Serrajordia, é importante ter esse conhecimento de programação porque isso te permite ter uma flexibilidade na hora de acessar, explorar e tratar os dados. Para propor soluções eficientes a uma empresa, é preciso que o profissional saiba as particularidades da área em que ela está inserida. O cientista de dados automatiza muitos processos do trabalho através da programação. Ao se destacar pelo que oferece, ela conquista mais clientes, conta com mais receita e, consequentemente, pode continuar investindo em melhorias tecnológicas, por exemplo, e permanece sendo um importante player para o mercado. Para que o usuário tenha esse tipo de experiência, os cientistas de dados da Netflix utilizam o chamado sistema de recomendação que basicamente entende as necessidades do usuário e fornece sugestões de filmes e séries para ele.
Além disso, o profissional compreende que precisa estar em constante atualização. No mercado brasileiro, as lendas são pessoas que trabalhavam com ciência de dados, antes mesmo da área receber esse nome. Uma das atividades mais conhecidas, certamente, é a modelagem e análise com inteligência artificial.
NOSSOS CURSOS
É bem interessante entender o que acontece em cada uma das intersecções parciais – aprendizado de máquina, área perigosa e pesquisa tradicional. Mas para o propósito deste artigo, vamos nos ater apenas à intersecção entre as três áreas de conhecimento. Para mais detalhes sobre as outras intersecções, recomendamos curso de cientista de dados fortemente a leitura do artigo de Conway. A ciência de dados é uma profissão que demanda estudo contínuo por conta dos diversos campos em que pode ser aplicada e também pela constante e rápida evolução da área. Mesmo profissionais já consolidados continuam estudando muito como parte do seu dia a dia.
Algoritmos comuns de aprendizado supervisionado incluem regressão linear e logística, árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte, e redes neurais. Quem se torna cientista de dados entende no seu dia a dia que os modelos perdem qualidade assim que terminam de ser desenvolvidos. Novas características surgem e influenciam o que chamamos de degradação do modelo. Para melhorar continuamente e garantir os melhores resultados com os testes e o treinamento, é preciso usar as técnicas de MLOps. Além de conhecer e dominar as dimensões matemáticas, estatísticas e computacionais, a pessoa cientista de dados também precisa de uma compreensão ética acerca de sua profissão e das implicações dela para a sociedade. Outro importante fator a considerar na carreira é o aprendizado de técnicas de machine learning (ML) para analisar um efeito temporal.
Desenvolva habilidades práticas
Em segundo, dada a amplitude de projetos de Data Science e Big Data, dificilmente haverá um único profissional atuando e sim uma equipe de Data Science, normalmente liderada pelo Cientista de Dados. E no Data Science Team, diferentes perfis irão atuar, como por exemplo especialistas em segmentos de negócio. Para Serrajordia, é fundamental que os novatos na área valorizem o que já sabem, não se deixem levar pela síndrome do impostor e não subestimem o planejamento. “Ter um objetivo claro para um projeto em ciência de dados parece trivial, mas não é. Tem aquela frase ‘para quem não sabe onde vai, qualquer caminho serve’, e isso vale muito para os seus projetos na área”, afirma ele.
Claro, não poderia deixar de mencionar as mais queridinhas de todo mundo da área de TI, Google, Facebook e Apple. Já no exterior, a média salarial de um cientista de dados fica acima de 11 mil dólares https://giro.matanorte.com/artigo/curso-de-cientista-de-dados-esteja-preparado-para-a-profissao-do-futuro/ por mês (ou seja, quase 50 mil reais), segundo o site Glassdoor. A demanda por esse profissional tem sido alta, o que geralmente resulta em salários competitivos, mas a concorrência também é alta.