Cientista de dados

Os cientistas de dados são uma nova geração de analistas de dados com capacidade técnica para resolver problemas complicados – bem como a curiosidade de descobrir quais problemas precisam ser resolvidos.

Eles são uma mistura de matemáticos, cientistas da computação e observadores de tendências. Eles também estão em alta demanda e são bem pagos porque trabalham nos mundos de negócios e de TI. Quem não gostaria de ser um membro deste grupo de elite?

Eles também são um reflexo da era atual. Os cientistas de dados não estavam no radar de muitas pessoas há uma década, mas sua ascensão ressalta como as corporações estão abordando o big data agora.

Essa confusão incontrolável de dados não estruturados não pode mais ser negligenciada. É uma mina de ouro virtual que pode ajudar a aumentar a renda – desde que alguém investigue e descubra insights de negócios que ninguém mais considerou. O cientista de dados entra em cena.

Para construir hipóteses, fazer inferências e analisar tendências de clientes e de mercado, um cientista de dados precisa de muitos dados. Coletar e analisar dados, bem como empregar várias formas de ferramentas de análise e relatórios para encontrar padrões, tendências e vínculos em conjuntos de dados, são tarefas básicas.

Os cientistas de dados no mundo dos negócios geralmente trabalham em grupos para extrair dados enormes em busca de informações que podem ser usadas para prever o comportamento do cliente e descobrir novas perspectivas de receita. Em muitas empresas, os cientistas de dados também são responsáveis ​​por estabelecer as melhores práticas para coleta, análise e interpretação de dados.

As habilidades em ciência de dados tornaram-se mais procuradas à medida que as empresas buscam extrair informações significativas de big data, que se refere às enormes quantidades de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados que uma grande corporação ou a internet das coisas gera e coleta.

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De onde eles vieram?

Muitos cientistas de dados começaram como estatísticos ou analistas de dados. No entanto, à medida que o big data (e plataformas de armazenamento e processamento de big data como o Hadoop) cresceu e se expandiu, o mesmo aconteceu com essas posições.

O gerenciamento de dados não é mais uma reflexão tardia para a TI. São informações críticas que exigem estudo aprofundado, curiosidade imaginativa e talento para transformar conceitos de alta tecnologia em novos fluxos de receita.

O papel do cientista de dados também tem raízes acadêmicas. As universidades começaram a perceber há alguns anos que as empresas procuravam programadores e jogadores de equipe.
Os professores ajustaram seus currículos para acomodar isso, e certos programas, como o Instituto de Análise Avançada da Universidade Estadual da Carolina do Norte, prepararam-se para produzir a próxima geração de cientistas de dados. Atualmente, mais de 60 universidades em todo o país oferecem programas semelhantes.

Deveres de trabalho típicos para cientistas de dados

Quando se trata da descrição do trabalho de um cientista de dados, não há uma. No entanto, há algumas coisas que você quase certamente fará:

• Coletar e processar grandes quantidades de dados caóticos em um formato mais utilizável.
• Usando estratégias orientadas por dados para resolver dificuldades de negócios.
• R e Python, entre outras linguagens de programação
• Conhecer estatísticas, incluindo testes estatísticos e distribuições, por dentro e por fora.
• Fique por dentro de técnicas analíticas, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo e análise de texto.
• Comunicação e colaboração com TI e negócios.
• Procurar ordem e padrões nos dados, bem como identificar tendências que podem ajudar os resultados de uma empresa.

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Funções e responsabilidades do Cientista de Dados

O termo “cientista de dados” vem de uma combinação de ciência, matemática, estatística, quimiométrica e ciência da computação, para citar alguns dos assuntos técnicos modernos mais importantes. Como a combinação de traços de personalidade, experiência e recursos analíticos necessários para essa profissão é incomum, a necessidade de cientistas de dados qualificados está aumentando.

Com base em métricas como satisfação no trabalho, quantidade de oportunidades de emprego e salário base médio, o cientista de dados liderou a lista dos “50 melhores empregos na América” da Glassdoor em 2016, 2017, 2018 e 2019. Um cargo de arquiteto de aprendizado de máquina pode ser listado com um trabalho de cientista de dados.

Analisar grandes conjuntos de dados quantitativos e qualitativos é um dos trabalhos mais básicos. Esses indivíduos são responsáveis ​​por criar modelos de aprendizagem estatística para análise de dados e devem ter conhecimento prévio com ferramentas estatísticas. Eles também devem possuir as habilidades necessárias para construir modelos preditivos complicados.

Cientistas da computação, programadores de banco de dados e software, especialistas disciplinares, curadores, anotadores especialistas e bibliotecários são alguns dos profissionais que podem trabalhar em ciência de dados ou se tornar cientistas de dados em tempo integral.

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

Os cientistas de dados frequentemente usam a seguinte terminologia e tecnologias:

Visualização de dados:

Os dados são apresentados em um formato pictórico ou gráfico para facilitar o exame. A representação gráfica de informações e dados é conhecida como visualização de dados. As ferramentas de visualização de dados facilitam a análise e a compreensão de tendências, discrepâncias e padrões nos dados, empregando elementos visuais como gráficos, gráficos e mapas.

As ferramentas e tecnologias de visualização de dados são importantes no ambiente de Big Data para analisar enormes volumes de dados e tomar decisões orientadas por dados.

Aprendizado de máquina:

Algoritmos matemáticos e automação são usados ​​neste ramo da inteligência artificial. O aprendizado de máquina é um tipo de análise de dados que automatiza a criação de modelos analíticos. É um campo de inteligência artificial baseado na premissa de que os computadores podem aprender com dados, reconhecer padrões e fazer julgamentos com pouca ou nenhuma entrada humana.

Reconhecimento de padrões

A tecnologia de reconhecimento de padrões é um tipo de tecnologia que reconhece padrões em dados (geralmente usado de forma intercambiável com aprendizado de máquina). O processo de reconhecimento de padrões usando um algoritmo de aprendizado de máquina é conhecido como reconhecimento de padrões. A classificação de dados com base em conhecimento prévio ou informação estatística retirada de padrões e/ou sua representação é conhecida como reconhecimento de padrões. O potencial de aplicação do reconhecimento de padrões é uma de suas características mais essenciais.

Exemplos: Reconhecimento de voz, identificação de locutor, reconhecimento de documentos multimídia (MDR), diagnóstico médico automático.

Preparação de dados

o processo de transformar dados brutos em um formato que possa ser absorvido mais facilmente. O processo de limpeza e alteração de dados brutos antes do processamento e análise é conhecido como preparação de dados. É um estágio crucial antes do processamento que geralmente inclui reformatar dados, fazer alterações de dados e integrar conjuntos de dados para enriquecer os dados.

Análise de texto:

O processo de análise de dados não estruturados para obter insights de negócios importantes. A análise de texto é o ato de converter automaticamente grandes quantidades de texto não estruturado em dados numéricos para identificar insights, tendências e padrões. Essa metodologia, quando combinada com ferramentas de visualização de dados, permite que as empresas compreendam a história por trás dos números e tomem melhores decisões.

Como você pode se tornar um cientista de dados?

Preparar-se para um emprego em ciência de dados pode ser uma decisão sábia. Você terá muitas oportunidades de emprego, bem como a oportunidade de trabalhar na indústria tecnológica, onde poderá explorar e ser criativo. Então, qual é o seu plano?

Se você é aluno:

O primeiro passo é encontrar uma universidade que ofereça um diploma de ciência de dados – ou, no mínimo, aulas de ciência e análise de dados. As universidades que oferecem programas de ciência de dados incluem Oklahoma State University, University of Alabama, Kennesaw State University, Southern Methodist University, North Carolina State University e Texas A&M.

Se você é um profissional que quer mudar de carreira

Embora a maioria dos cientistas de dados tenha trabalhado como analistas de dados ou estatísticos, outros têm experiência em domínios não técnicos, como negócios ou economia. Como pessoas com origens tão díspares acabam trabalhando no mesmo campo? É crucial considerar o que todos eles têm em comum: um talento para a resolução de problemas, excelentes habilidades de comunicação e uma intensa curiosidade sobre como as coisas funcionam.

Além dessas qualidades, você precisará de uma compreensão firme do seguinte:

• Estatística e aprendizado de máquina.
• Linguagens de codificação como SAS, R ou Python.
• Bancos de dados como MySQL e Postgres.
• Tecnologias de visualização de dados e relatórios.
• Hadoop e MapReduce.

Quando uma empresa está pronta para contratar um cientista de dados?

Antes de aceitar uma posição de cientista de dados, você deve observar os seguintes aspectos da empresa:

Ele lida com grandes quantidades de dados e tem problemas complexos que precisam ser resolvidos?

As organizações que realmente exigem cientistas de dados têm duas coisas em comum: lidam com grandes volumes de dados e lidam com problemas complexos diariamente. Eles geralmente são encontrados em setores como finanças, governo e produtos farmacêuticos.

Valoriza os dados?

A cultura de uma empresa influencia se deve ou não contratar um cientista de dados. Ele tem um ambiente amigável para análises? É apoiado pelo conselho de administração? Caso contrário, contratar um cientista de dados seria um desperdício de dinheiro.

Está pronto para mudar?

Como cientista de dados, você espera ser levado a sério, e ver seu trabalho se concretizando faz parte disso. Você dedica seu tempo para descobrir como tornar sua empresa mais tranquila. Como resultado, uma empresa deve estar preparada – e disposta – a implementar as conclusões de sua investigação.

Para algumas empresas, contratar um cientista de dados para orientar as escolhas de negócios orientadas por dados é uma jogada arriscada. Verifique se a empresa para a qual você está pensando em trabalhar tem a mentalidade correta – e está disposta a mudar.

Indústrias que dependem da ciência de dados

Os especialistas em cientistas de dados têm um impacto significativo nas seguintes indústrias e setores, mas não estão restritos a eles:

• Agricultura
• Big data
• Economia digital
• Economia
• Detecção de fraude
• Assistência médica
• Recursos Humanos
• ISTO
• Análise de marketing
• Otimização de marketing
• Políticas públicas
• Gerenciamento de riscos
• Robótica
• Maquina de tradução
• Fabricação
• Informática médica
• Ciências Sociais
• Reconhecimento de fala
• Viagem

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