24 de setembro de 2022
Carreira Notícias

Cientista de dados tem demanda garantida no mercado atual

Por Luciana Sampaio

Sabe aquele cadastro básico com informações sobre os clientes de uma determinada empresa? Sem uma gestão, ele serve para muito pouco. Transformar esses dados em informações qualificadas e estratégicas tem sido o desafio de companhias de segmentos competitivos como bancos, instituições financeiras, e-commerce, varejo, TI (desenvolvimento de softwares) que têm apostado na oferta de produtos e serviços customizados para atrair e reter os consumidores.

Atribuições

Enquanto o setor de TI trabalha rapidamente para criar softwares e linguagens que atendam a essa necessidade crescente do ambiente corporativo mundial, as empresas abrem espaço para um novo profissional. O cientista de dados responde pela limpeza, preparação, análise e extração de dados para a geração de insights que resultam em informações relevantes para os negócios.

As atribuições do cientista de dados, geralmente, são desenvolvidas por profissionais das áreas de Matemática, Estatística, Engenharias e TI. Isso se explica por que na base dessas graduações estão matérias como modelos estatísticos, regressão linear, regressão múltipla, álgebra linear e clustering, entre outras.

Desenvolvimento

Com esses conhecimentos, além de calcular probabilidades e construir estudos estatísticos, o cientista de dados também conseguirá prever tendências de mercado. Mas, para ser um profissional mais completo, é importante entender os fundamentos necessários de programação e conhecer as linguagens Python e R, as mais populares entre os cientistas de dados.

Na área de TI, dominar os modelos de bancos de dados, como é o caso do MySQL, o mais conhecido, também é fundamental. Para tanto, o cientista de dados deve estudar a linguagem SQL, que permite criar um banco de dados e garante instalação, acesso, coleta e análise desse material.

Para completar, a experiência do consumidor é fundamental, para criar algoritmos que permitem coletar e minerar dados por meio do Machine Learning. Já o Deep Learning envolve o uso de dados para análises mais complexas, em uma análise avançada do trabalho.

E, como não poderia ser diferente, além de transformar dados em informações estratégicas, o cientista de dados também responde pela apresentação didática desse produto, por meio de representações gráficas e infográficos.

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