A Ciência de Dados tornou-se uma área extremamente promissora no mercado de trabalho. Com a crescente demanda por profissionais qualificados, essa área proporciona oportunidades para profissionais dos mais diversos nichos, uma vez que não exige uma graduação específica, sendo uma boa escolha para os profissionais que pensam realizar uma transição de carreira.

Neste artigo, abordaremos o papel do profissional “Cientista de dados” dentro das organizações. Exploraremos as habilidades técnicas, competências, certificações e formação educacional que esses profissionais devem buscar.

O Cientista de Dados, também conhecido como Data Scientist, é um profissional que coleta, analisa e interpreta dados para extrair informações e insights para tomada de decisões estratégicas. A sua função engloba a aplicação de técnicas avançadas de estatística, aprendizado de máquina (Machine Learning) e análise de dados.

O profissional é capaz de desenvolver modelos preditivos, classificatórios ou descritivos, visualizar os resultados de forma clara e comunicar os insights obtidos às partes interessadas. 

As habilidades técnicas são a base do trabalho de um cientista de dados e elas podem ser desenvolvidas por meio de imersões, treinamentos, tutoriais e até mesmo projetos pessoais. Conheça algumas delas:

Aprendizado de máquina (Machine Learning): saber aplicar algoritmos para realizar previsões e classificações. Saber utilizar algoritmos como árvores de decisão, regressão e redes neurais são essenciais.

Banco de dados: Conhecer como acessar, consultar e extrair informações de bancos de dados é importante na obtenção de dados para análise. É necessário ter conhecimento ou noção sobre as linguagens:

• SQL (Structured Query Language);
• NoSQL (Not Only SQL);
• Spark SQL;
• GraphQL.

Lembrando que a relevância das linguagens de banco de dados variam de acordo com o ambiente de trabalho e as ferramentas utilizadas em cada projeto.

Visualização de Dados: criar gráficos e visualizações de dados ajuda a comunicar os insights de forma clara e compreensível para outras pessoas. Bibliotecas como Matplotlib em Python ou ggplot2 em R são mais utilizadas para geração de gráficos, também é comum o uso de ferramentas de Business Intelligence, como: Power BI, Qlik Sense e entre outros.

Big Data: você terá que lidar com grandes volumes de dados e por isso requer conhecimentos em tecnologias de Big Data, como Hadoop e Spark, além de compreender conceitos de computação em nuvem.

Linguagem Natural (NLP): Para tarefas que envolvem processamento de linguagem natural, como análise de texto, é importante entender técnicas de NLP e bibliotecas relevantes como NLTK em Python.

Desenvolvimento de Projetos e Colaboração: Saber como organizar projetos, usar controle de versão (como Git ou GitHub) e colaborar efetivamente com outros profissionais são habilidades valiosas para trabalhar em equipe.

A combinação de uma graduação em uma disciplina relevante com uma pós-graduação em Ciência de Dados oferece uma base sólida para começar a atuar nessa profissão, proporcionando-lhe as competências técnicas e analíticas necessárias para se destacar.

Normalmente, os cientistas de dados possuem graduação na área de negócios, estatística, matemática, ciência da computação e engenharia.

Aqui estão alguns cursos e programas online que podem ser úteis para cientistas de dados para aprimorar as suas habilidades técnicas:

Coursera – Data Science Specialization

Oferecido pela Universidade Johns Hopkins, este programa abrangente de especialização em Ciência de Dados inclui cursos sobre R, limpeza e análise de dados, visualização de dados e criação de modelos preditivos.

edX – Data Science MicroMasters

Ministrado por especialistas da Universidade da Califórnia em San Diego, este programa fornece uma base sólida em estatística, aprendizado de máquina e análise de Big Data.

Udacity – Data Analyst Nanodegree:

O programa aborda tópicos essenciais como Python, SQL, análise exploratória de dados e visualização de dados, além de projetos práticos para aplicar o conhecimento adquirido.

DataCamp – Cursos Interativos em Ciência de Dados

Oferece uma variedade de cursos interativos sobre Python, R, SQL e Machine Learning, permitindo que os alunos pratiquem enquanto aprendem.

Kaggle – Cursos para Cientistas de Dados

Uma plataforma conhecida popularmente pelas competições de ciência de dados, oferece cursos gratuitos sobre tópicos como Python, aprendizado de máquina e análise de dados.

Pluralsight – Cursos de Ciência de Dados

Possui uma biblioteca extensa de cursos de Ciência de Dados, incluindo tópicos como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e Big Data.

Microsoft Power BI

Uma ferramenta de visualização de dados que permite criar painéis interativos, relatórios e dashboards personalizados, conectando-se a várias fontes de dados e fornecendo insights acionáveis em tempo real.

Qlik Sense

Uma plataforma de análise de dados que oferece recursos de descoberta visual avançados. Com recursos de arrastar e soltar e análise associativa, o Qlik Sense facilita a exploração e a análise de dados, permitindo aos cientistas de dados obterem insights valiosos de maneira rápida e eficiente.

Databricks

Uma plataforma baseada em Apache Spark, projetada para processamento e análise de Big Data. Ela oferece um ambiente de colaboração para cientistas de dados trabalharem em projetos de aprendizado de máquina e análise de dados em larga escala, permitindo que equipes colaborem e desenvolvam soluções de ciência de dados de maneira eficiente.

Jupyter Notebook

Uma aplicação web de código aberto que permite criar documentos interativos contendo código, visualizações, texto explicativo e outros elementos. É amplamente usado na comunidade de ciência de dados para desenvolver e compartilhar análises de dados de forma interativa e colaborativa. 

As certificações podem ser uma forma de demonstrar habilidades e conhecimentos específicos na área de ciência de dados, o que é vantajoso para a carreira de um Cientista de Dados. Embora a importância das certificações possa variar dependendo das oportunidades de emprego e do setor específico, abaixo listamos as três certificações relevantes e bem conceituadas que podem ser valiosas para um Cientista de Dados:

Certificação em Ciência de Dados do Google (Google Data Scientist)

As certificações oferecidas pelo Google são altamente respeitadas no campo de ciência de dados. O Google Data Scientist avalia as habilidades em análise de dados, modelagem preditiva e construção de modelos de aprendizado de máquina usando as ferramentas e tecnologias do Google Cloud.

Certificação em Ciência de Dados da Microsoft (Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate)

Esta certificação da Microsoft demonstra habilidades em usar o Azure Machine Learning e outras ferramentas do ecossistema do Microsoft Azure para implementar e gerenciar soluções de ciência de dados. A certificação valida a capacidade de realizar tarefas como preparar dados, treinar e avaliar modelos, além de implantar soluções de aprendizado de máquina.

Certificação em Ciência de Dados da SAS (SAS Certified Data Scientist)

Esta Certificação Avalia a capacidade de aplicar técnicas avançadas de aprendizado de máquina e mineração de dados para resolver problemas do mundo real. É uma certificação amplamente reconhecida que destaca habilidades analíticas, estatísticas e de programação usando o software SAS.

.As tecnologias e ferramentas empregadas nessa área estão em constante transformação, tornando fundamental que os profissionais permaneçam atualizados com as mais recentes tendências e habilidades.

Se há interesse em adentrar nessa área, o momento é oportuno para explorar as diversas opções educacionais disponíveis e se preparar para se tornar um Cientista de Dados de sucesso. O futuro promissor oferece inúmeras oportunidades, pois os Cientistas de Dados detêm o poder de moldar o mundo por meio da análise inteligente dos dados que nos cercam.

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