Introdução à carreira em ciência de dados

Data Science é uma carreira em que problemas complexos precisam ser resolvidos através da análise dos dados. É um campo bastante complexo, onde os cientistas trabalham com milhões de pontos de dados em campos como negócios, saúde, etc. No mundo de hoje, os dados desempenham um papel vital como organizações, indivíduos e instituições; todos estão mais ou menos relacionados aos dados no seu dia-a-dia e o volume de dados está aumentando como sempre. À medida que o volume de dados aumenta a cada segundo, a questão mais importante a ser enfrentada é armazená-los e processá-los. Em um sistema tradicional de gerenciamento de banco de dados relacional, os dados eram estruturados e o volume de dados era menor em comparação com o enorme volume de dados que encontramos hoje. Atualmente, os dados podem ser estruturados, semiestruturados e não estruturados, graças à tecnologia avançada e de várias fontes, como sites de redes sociais, etc.

Além disso, os dados estruturados foram analisados ​​usando as ferramentas de Business Intelligence, mas quando os dados não estruturados ou semiestruturados entram em cena, o mesmo método não pode ser tão flexível. À medida que os dados se tornam complexos, precisamos de ferramentas complexas para analisá-los. A ciência de dados é a resposta para a análise envolvida em dados complexos, como dados não estruturados e semiestruturados. Desde carros autônomos até a compreensão do padrão de compra dos clientes, a Data Science Career oferece a solução para lidar com essa complexidade de dados e ajuda as organizações a melhorar seus negócios.

Educação necessária para a construção de uma carreira em ciência de dados

Para ter uma carreira em Ciência de Dados, é preferível que você tenha um Bacharelado ou Mestrado em um campo relacionado a ela, como Ciência da Computação, Matemática etc. A pessoa precisa trabalhar com pontos de dados em Negócios, Saúde, etc. deve ter muita vontade de aprender, curioso para explorar questões complexas e poder visualizar os dados usando algoritmos altamente avançados que ajudarão as organizações a determinar as estatísticas e os padrões úteis para os negócios.

As habilidades necessárias para as carreiras de ciência de dados são SQL, análise estatística e Microsoft Excel. Além dessas habilidades, linguagens de programação como R e Python, além de habilidades em ferramentas de visualização como o Tableau, podem ser muito úteis.

  • O SQL é um dos componentes essenciais do trabalho com a Data Science, pois, sem o Banco de Dados, não podemos acessar ou analisar os dados. Portanto, ter boas práticas em SQL é uma obrigação para a Data Science.
  • O Microsoft Excel é uma ferramenta muito básica usada na análise de dados com a ajuda de muitas ferramentas de programa incorporadas, como uma tabela dinâmica que ajuda a resumir e reorganizar os dados.
  • As linguagens Python e R na Data Science ajudam a analisar e aplicar as técnicas estatísticas. Além disso, eles ajudam na visualização de dados, que por sua vez ajuda a comunicar as informações de forma clara e mais eficiente.

Carreira para a ciência de dados

Como já discutimos a importância dos dados e o crescimento deles a cada segundo, é desnecessário dizer que a Carreira em Ciência de Dados vem com emocionantes trajetórias profissionais para profissionais. A ciência de dados é uma carreira com várias funções, pois é uma combinação de muitos campos diferentes. Os papéis da ciência de dados podem ser programadores, analistas e estatísticos etc. Atualmente, as oportunidades em ciência de dados são muitas devido ao grande volume de dados e à necessidade de analisar o que agrega grande valor aos negócios.

Cargos

Como a Carreira em Ciência de Dados é um campo de diversas funções, os vários cargos são Analistas de Inteligência de Negócios, Analistas de Dados, Engenheiro de Mineração de Dados, Arquiteto de Dados e Cientista de Dados, etc.

  • Os analistas de inteligência de negócios precisam entender as funções que envolvem os negócios, mas também é esperado que eles executem análise de dados, mineração de dados etc. Os analistas de inteligência de negócios ajudam a organização a melhorar sua posição, descobrindo os padrões nos dados analisando os concorrentes dados.
  • Os analistas de dados ajudam a examinar os dados brutos para produzir resultados significativos com a ajuda da linguagem de programação e das ferramentas analíticas. As responsabilidades básicas envolvem a limpeza e manutenção de dados e, em seguida, a análise dos dados para apresentá-los.
  • O papel do engenheiro de mineração de dados envolve o uso de algoritmos avançados para analisar os dados de suas organizações junto com os terceiros envolvidos.
  • Os arquitetos de dados são responsáveis ​​por projetar os projetos para integração, manutenção das fontes de dados, trabalhando com designers, desenvolvedores e usuários.
  • Os cientistas de dados identificam a tendência analisando o grande volume de dados para realizar análises adicionais. Isso fornece uma visão mais profunda dos dados. Os cientistas de dados trabalham com os negócios e com a TI para analisar os conjuntos de dados e ajudar na compreensão dos dados e também resolver os problemas altamente complexos nos negócios.

Salário

O volume de dados está crescendo tão rapidamente que o papel da carreira na área de ciência de dados será muito importante, pois a demanda por análise dos dados aumentará no futuro próximo. Globalmente, a demanda por Data Science está aumentando e, por ano, o salário médio pago à Data Scientist é de aproximadamente US $ 10.000 (EUA). Como os cientistas de dados agregam grande valor aos dados e também as organizações encontram a importância do Big Data, e como a demanda por profissionais é alta, o salário esperado para os profissionais da Data Science Career permanece alto.

Perspectivas de carreira

Com o boom do Big Data, as organizações estão contratando cada vez mais profissionais de dados. Os cientistas de dados terão uma carreira brilhante e promissora, à medida que a demanda por profissionais aumenta a cada dia. Muitas organizações dependem do Big Data para melhorar seus negócios e também fornecer um melhor serviço ao cliente, portanto a Data Science tem grandes perspectivas de carreira.

Conclusão

Com a popularidade da tecnologia Big Data e como Data, é de extrema importância para as organizações, dependendo em grande parte da análise do enorme volume de dados que recebem para obter insights. A Ciência de dados é uma combinação de habilidades de programação, estatística e conhecimento em modelagem e algoritmos, etc. As oportunidades nesse campo são numerosas e os profissionais nesse campo certamente prosperarão em suas carreiras.

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Categoria:

Big Data