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Big Data > Analytics

Quer se tornar um cientista de dados? Veja o que fazer para chegar lá

O ingresso nessa lucrativa carreira exige do candidato uma série de requisitos. Veja quais são as habilidades e conhecimentos que você precisa desenvolver para alcançar esse objetivo

21 de Agosto de 2017 - 20h42

O ingresso nessa lucrativa carreira exige do candidato uma série de requisitos. Veja quais são as habilidades e conhecimentos que você precisa desenvolver para alcançar esse objetivo

O que é um cientista de dados?

Os cientistas de dados são responsáveis ​​por descobrir insights em enormes quantidades de dados estruturados e não estruturados para auxiliar ou atender a necessidades e metas comerciais específicas. O papel do cientista de dados na análise de dados está se tornando cada vez mais importante à medida que as empresas dependem mais e mais de big data e analytics para impulsionar a tomada de decisões, bem como à medida que um número cada vez maior de empresas está adotando as tecnologias de computação em nuvem, automação e aprendizado de máquina como componentes essenciais de suas estratégias de TI.

O principal objetivo de um cientista de dados é organizar e analisar grandes quantidades de dados, muitas vezes usando software projetado especificamente para essa tarefa. Os resultados finais da análise de dados de um cientista de dados precisam ser fáceis o suficiente para que todos os stakeholders possam entender, especialmente aqueles que trabalham fora da área de TI.

A abordagem de um cientista de dados para a análise de dados depende não apenas da indústria a qual a sua empresa pertence, mas também das necessidades específicas do negócio ou departamento para o qual estão trabalhando. Antes que um cientista de dados possa encontrar significado em dados estruturados ou não estruturados, líderes empresariais, departamentais ou gerentes precisam informar o que eles estão procurando. Como tal, um cientista de dados deve ter conhecimento e domínio suficientes sobre negócios para traduzir em dados os objetivos corporativos ou departamentais, por meio mecanismos de predição, análise de detecção de padrões, algoritmos de otimização e outros.