Contar com uma estratégia direcionada a dados é indispensável para realizar análises aprimoradas e conseguir se destacar no mercado atualmente. Neste artigo vamos detalhar os tópicos importantes de Ciência de Dados.

O uso de dispositivos inteligentes vêm liderando um tremendo crescimento no uso de dados e os avanços contínuos na tecnologia. Com isso, há uma grande procura no mercado por cientistas de dados onde têm o papel fundamental em realizar análises com objetivo de transformar os dados em informações relevantes dentro de uma organização.

A ciência de dados é uma área que já vem predominando no mercado de trabalho e isso leva a necessidade de talentos qualificados em todos os setores para atender a demanda.

Resumindo, a ciência de dados é o termo utilizado para determinar uma combinação de várias ferramentas, algoritmos e princípios de aprendizado de máquina responsáveis pela descoberta de padrões e insights a partir de dados brutos.

As empresas buscam por esses profissionais, pois eles sabem trabalhar com dados estruturados e não estruturados. Sendo assim, as empresas percebem a necessidade de gerenciar os dados para fornecer um melhor serviço aos seus clientes.

Abaixo vamos listar algumas habilidades técnicas necessárias para conduzir uma carreira em ciências de dados.

Programação

Saber a lógica de programação é essencial para o profissional, pois ajuda a limpar, estruturar e organizar um conjunto de dados não estruturados. Além de ajudar na manipulação dos dados e aplicação de algoritmos para chegar a insights significativos.

A programação para Data Science se difere no sentido em que auxilia os usuários ao pré-processamento, avaliação e previsões.

As linguagens de programação que são mais utilizadas pelos cientistas de dados são Python e R.

Estatística

Compreender a estatística é essencial para um cientista de dados onde deve possuir um conhecimento profundo de estatística descritiva e teoria de probabilidade que pode ser obtido por meio de um programa especializado.

Machine Learning (Aprendizado de Máquina)

Quando uma organização desenvolve modelos de aprendizados precisos, ela ganha melhores vantagens de obter oportunidades lucrativas.

Para construir esse modelo é necessário conhecimento específico que pode ser obtido por meio de um programa ou curso especializado em ciência de dados.

Ter familiaridade com Machine Learning somente significa se você estiver com objetivo de atuar em uma grande empresa onde o foco do negócio são produtos ou serviços orientados a dados.

Basicamente, essas são as três competências que você deve ter atenção e se especializar durante a sua jornada de estudo.

Lembre-se que desenvolver uma carreira profissional em ciências de dados é lucrativo e vem se tornado cada vez mais popular. Os profissionais em dados tem um grande terreno para garimpar se tiverem foco e determinação, onde serão capazes de lidar com desafios de negócios complexos e críticos.

Segundo uma pesquisa da IBM, houve um aumento nas vagas de empregos de 364.000 a 2.720.000 cientistas de dados no ano de 2020.

E fica a pergunta… Se somente em 2020 a oportunidade de emprego para essa área é uma demanda alta, imagina daqui pra frente?