Quer ingressar na área de tecnologia, mas não sabe por onde começar? Veja como se tornar um cientista de dados do zero
Em resumo:
Você já parou para perceber como tudo o que fazemos hoje gera informações? Desde uma simples pesquisa no buscador até as transações financeiras, tudo é armazenado, e é exatamente nesse oceano de dados que está um dos profissionais mais bem pagos do mercado.
O cientista de dados é o profissional responsável por coletar, limpar e organizar grandes volumes de informação. Se você gosta de resolver problemas lógicos e tem afinidade com tecnologia, essa é a carreira certa.
A seguir, veja um guia prático de como ingressar na área do zero. Prepare seu bloco de notas e vamos nessa!
Chegar ao nível de cientista de dados exige uma construção a longo prazo. Ninguém começa criando modelos complexos do dia para a noite. Veja a trilha realista para construir essa carreira do zero:
Não há como fugir: a ciência de dados é sustentada por números. Antes de programar, você precisa revisitar (ou aprender) conceitos fundamentais de estatística, probabilidade, álgebra linear e cálculo.
Essa é a base que vai te permitir entender como os algoritmos funcionam por trás das cortinas, em vez de apenas apertar botões.
Embora não seja obrigatório, o ensino superior é o divisor de águas na carreira de dados. Além de fornecer a estrutura teórica, é na faculdade que você terá acesso a professores qualificados e a chance de conseguir um estágio.
Para dar esse passo, você deve mirar nas graduações de exatas e tecnologia. As melhores opções para compor o seu currículo são:
De nada adianta ter uma base matemática se você não souber manipular os dados no computador.
Um bom cientista de dados precisa dominar um arsenal de ferramentas e processos, incluindo a extração de dados e a modelagem preditiva.
Foque em aprender e dominar:
Na área de tecnologia, o que você sabe fazer na prática importa tanto quanto o nome da faculdade no seu diploma.
Muitos recrutadores sequer olham o seu currículo antes de clicarem no link do seu portfólio. É ali que você prova que consegue transformar teoria em resultado.
Enquanto estuda, crie projetos fictícios ou utilize bases de dados públicas (como o Kaggle ou dados abertos do governo) para resolver problemas reais.
Limpe uma base de dados, monte painéis de visualização, faça análises preditivas e documente todo esse processo no seu GitHub.
A área de dados é implacável: ela muda velozmente e exige atualização contínua.
É para suprir essa necessidade que os cursos livres são desenvolvidos. Você pode fazê-los em qualquer etapa: seja antes de entrar na graduação, durante o curso e, até mesmo, depois de formado.
O segredo dos profissionais de ponta é nunca parar de estudar, e se você também quer estar nesse grupo seleto, invista nos cursos de tecnologia da Allevo.
A plataforma combina trilhas de aprendizado personalizadas com mentorias de especialistas do mercado. Para estudar, basta acessar o site, escolher o plano ideal e começar a sua jornada rumo à ciência de dados.
É importante ressaltar um ponto que muitos iniciantes esquecem. Ser brilhante na programação não é suficiente.
Um cientista de dados precisa ter visão de negócios e capacidade de comunicação (storytelling).
De nada adianta criar o modelo preditivo se você não conseguir explicar para a diretoria da empresa o que aqueles dados significam e como eles podem gerar lucro.
A resposta curta é: em qualquer lugar que gere informações. Como a tomada de decisão baseada em dados se tornou o padrão ouro do mercado, esse profissional deixou de ser exclusivo de empresas de tecnologia.
Hoje, você encontra cientistas de dados em:
Os salários são um dos grandes atrativos da profissão, impulsionados pela alta demanda e pela falta de profissionais hiperqualificados.
A remuneração varia dependendo da região, do porte da empresa e do nível de experiência, mas, em média, os valores ficam em torno de R$ 10.825,38 segundo dados do Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (CAGED).
Se você quer ingressar ou crescer no mercado de tecnologia, a Allevo Tech oferece formações práticas em áreas de alta demanda, como Engenharia de Software, Ciência de Dados e Inteligência Artificial.
As trilhas são estruturadas para desenvolver competências técnicas e preparar você para os desafios do mercado de trabalho.
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